基于背景减除法的视频序列运动目标检测

视频序列中运动目标的检测是目标识别、标记和追踪的重要组成部分,背景减除法是运动目标检测中被广泛应用的算法。针对光线变化、噪声和局部运动等影响运动目标检测效果的问题,提出一种基于背景减除法的视频序列运动目标检测算法。该算法结合背景减除法和帧间差分法,对当前帧像素点的运动状态进行判断,分别对静止和运动的像素点进行替换和更新,采用最大类间方差(Otsu)法对差分图像进行目标提取,并使用数学形态学运算去除目标中的噪声和冗余信息。实验结果表明,所提算法对于视频序列中运动目标的检测具有较好的视觉效果和较高的准确度,能够克服局部运动以及噪声等缺陷。

一种基于像素梯度信息的背景减除法

讨论了背景模型的更新参数与模型精度的关系。通过精确的梯度背景模型值间接估计当前帧中背景像素理论上的期望梯度值。以高斯模型为基础,将当前帧背景像素的实际梯度值与其理论上的期望值进行比较,计算偏差概率,以此为基础,形成不依赖于局部纹理的梯度特征的相似性度量方法。再用梯度特征的相似度量化地调整差分图像在各像素点处的二值化阈值,实现像素值信息与梯度信息的融合使用。实验表明,本方法对前景分割有一定的改善效果。

基于背景减除法和图像序列差分法的运动目标检测

智能电网成为全球电力工业应对未来挑战的共同选择,变电站作为智能电网重要环节之一,长期以来面对智能电网的发展,自动化水平明显滞后。为了保障变电站安全稳定的运行,结合背景减除法和图像序列差分法的优点,提出一种新的运动目标检测的方法,把背景减除法和图像序列差分法的差值图做与运算,并对图像序列差分法做出改进,融入光照变化的影响。该方法既可以避免图像序列差分法引起的"双影"现象,又可以避免背景减除法将光线突变误判为运动目标,提高了识别的准确率,实现起来比较简单,可以达到智能监控系统的实时性要求。

一种基于曝光补偿与颜色信息融合的背景减除法

以高斯模型为基础,提出了抑制噪声影响的模型更新参数设置条件。结合摄像系统的工作原理,提出了针对摄像系统曝光波动以及环境光照变化的亮度补偿办法。通过对RGB三个颜色通道的分割结果进行逻辑运算,将颜色信息融合使用于前景图像的分割。从实验情况看,本文提出的办法收到了一定的改善效果。

基于累积差分更新背景减除法的运动目标检测算法研究

分析研究了常用的运动目标检测算法及各自的优缺点,提出了一种基于累积差分更新的背景减除法,该算法结合累积差分的概念,对自适应背景建模法作出改进,较好地消除了场景变化以及噪声影响等的干扰,关于目标提取的阈值判断,提出了一种两主峰间差值的灰度直方图阈值分割法。最后进行仿真,得出该算法能有效地检测出运动物体,较好地消除了场景变化以及噪声影响等的干扰。

基于累积差分更新背景减除法的运动目标检测算法研究

分析研究了常用的运动目标检测算法及各自的优缺点,提出了一种基于累积差分更新的背景减除法,该算法结合累积差分的概念,对自适应背景建模法作出改进,较好地消除了场景变化以及噪声影响等的干扰,关于目标提取的阀值判断,提出了一种两主峰间差值的灰度直方图阀值分割法。最后进行仿真,得出该算法能有效地检测出运动物体,较好地消除了场景变化以及噪声影响等的干扰。

基于背景减除法的电缆沟防小动物预警系统

文章介绍了基于背景减除法的电缆沟防小动物预警系统,重点分析了背景减除法、超声波驱鼠器、ZigBee无线物联网通信等技术。

背景减除法在机场场面监视系统视频信号处理中的应用

昆明长水国际机场是全球百强机场之一,是中国面向东南亚、南亚和连接欧亚的继北京、上海和广州之后的第四个国家门户机场,这也让昆明长水国际机场成为了中国西部地区唯一的国家门户机场。机场总建筑面积仅次于北京、上海、香港机场居全国第四,世界第五。面对如此大的飞行架次及旅客吞吐量,使用先进技术通信导航监视设备保障飞行安全是必不可少的,本文中介绍的场面监视系统就是监视设备中比较先进的保障系统之一,并主要针对场面监视系统中视频信号处理过程提出背景减除法算法的应用。

基于背景减除法的高斯混合模型在电缆沟预防动物的应用

本文详细介绍了基于背景减除法的高斯混合模型在电缆沟预防动物的应用,提出运动目标检测方法和仿声驱鼠器工作原理。与其它两个方法相比,适用性更强,具有的优势更多,优化了背景获取及背景更新方面存在的弊病。

基于累积差分更新背景减除法在电缆沟防动物的应用

本文针对以前常用的运动目标检测算法存在的缺陷,结合现场实际情况提出了基于累积差分更新背景减除法,能够避免背景环境下各种因素的干扰,准确捕捉出运动物体。由单片机输出控制信号触发超声波信号电路、电磁波信号电路、音频信号电路,从而驱赶小动物,预防变电站受到破坏。

基于双目视觉与背景减除法的电梯门防夹装置

指出传统的电梯门防夹装置无法有效解决检测盲区和细薄物体等问题,由此提出了一种基于双目视觉与背景减除法的电梯门防夹装置,提高了电梯门防夹的准确性和稳定性。该装置可将双目摄像头获取的视差图与K最邻近(KNN)算法背景生成器获得的电梯内的前景图相结合,根据视差图对前景图中像素点进行三维重建,有效地减少三维重建后漂移点的出现。实际验证表明,该装置可以较好地识别出危险区域是否存在物体,从而降低电梯门事故的发生。

计算机定点补码加减交替除法公式的修正

对补码加减交替除法公式做了修正 ,新公式不仅适用于最终结果 ,而且适用于运算的每个中间结果 ,从而消除了确定商和余数可能引起的错误。并指出了商最后一位取 1的原因。

创先争优活动要善用“加减乘除法”

当前，创先争优活动正在武钢蓬勃开展，成为各单位的一项常态性工作。如何将这一工作落到实处、取得实效？善用“加减乘除法”就是一个很好的办法。

基于改进的混合高斯模型背景减除算法

背景减除法常采用混合高斯模型作为背景模型来进行目标检测,它可以自适应学习并表示分布复杂的背景.混合高斯模型在光线变化缓慢的情况下表现很好,但是在光线快速变化的情况下,由于高斯背景无快速更新机制,无法应对光线迅速变化的情况.通过对混合高斯模型进行优化,提出了一种改进的混合高斯模型检测算法,并通过实验证明了新算法明显提高了运动目标检测的准确度.

错位相减商除法

计算，是人类社会中不可缺少的一种活动，对经济管理、财务会计、计划统计专业的学校更是一种十分重要不可缺少的一门技术课，也是各中等专业的基本工具的技能课。它是一门综合性的计算技术课，具有较大的独立性。它是任何计算工具都无法比拟的，它越来越让人们理解和掌握。

基于OpenCV-Python的高速公路车辆识别与计数功能研究

为实现传统图像处理方法在智能交通系统中的广泛应用,针对高速公路监控视频中车辆的识别与计数方法进行研究,采用Python编程语言,基于OpenCV库,通过灰度化、去噪、背景减除和形态学运算等一系列传统图像处理方法完成了车辆的识别与计数功能设计,并将该方案与基于YOLOv3模型和简单在线和实时跟踪(SORT)算法相结合的方案进行对比。结果表明,传统图像处理方法可以完成运动目标检测任务,但相对于基于深度学习的方案存在准确度不高和通用性不强的问题,为此提出了将传统图像处理与深度学习相结合的研究建议。

改进的混合高斯算法

针对混合高斯模型的初始建模速度慢,检测出的运动目标含大量阴影和频繁闪动等问题,提出了一种融合背景减除法的改进混合高斯算法。该算法在初始建模时,自适应地更新均值和方差,能快速准确地建立背景模型;结合背景减除法,克服频繁闪动,抑制阴影。实验结果表明,该算法在初始建模、运动目标检测效果等方面优于混合高斯算法,具有较强的稳定性和适应性。

几种人体运动检测算法的比较分析

为了提高计算机视觉运动人体检测的效果,采用了OGHMs(Orthogonal Gaussian-Hermite Moments)法应用于人体运动检测中,在实现过程中对OGHMs加以简化,对运动图像进行Gaussian平滑处理,并在模块运算后期引入腐蚀运算从而得到更精确的检测效果。分析了时间差分法、背景减除法、光流法等常用的几种运动人体检测算法。通过对现有的实验结果分析比较表明,增加腐蚀作用后的OGHMs法不仅具备常用算法各自具有的一些优点,而且抗干扰能力强,同时还较好解决了计算量大的问题,不需要进行背景重建和更新等步骤,并且检测出的运动信息较多,能较完整、较精确地检测出运动人体。

一种有效的车辆跟踪算法与异常车辆检测

交通监控视频中车辆检测、跟踪与车型判别是智能交通监控系统的重要组成部分。本文运用W4背景减除法和光流法相结合的技术进行车辆检测。利用区域滤波和空洞填充方法提高目标检测精度。采用质心距离约束和目标大小约束条件实现目标区域之间的匹配和车辆跟踪。最后,根据车辆的几何形状特征对助动车等异常车辆进行检测和标记。通过对高速公路实际视频的测试表明,本算法对机动车进行了有效的跟踪与标记,并对道路上助动车等异常车辆进行了有效的检测。