一种改进的基于平均背景模型的运动目标检测算法

通过实验仿真分析探讨了基于背景差分法的两种运动目标检测算法(平均背景模型法和codebook模型法)的性能和存在问题,并在此基础上提出了一种改进的平均背景模型的算法.算法采用当前图像与背景相减后差分图像的灰度直方图进行阈值的选取,同时引进新的背景更新方法,由分割得到的前景图像来控制背景更新的区域.实验结果表明,改进后的算法在与原算法使用相同的初始帧数的基础上,目标检测的完整性和有效性均有所提高,且能够适应背景缓慢变化的场景.

基于三帧差分和滑动平均背景的运动目标检测

针对传统三帧差分法在前景提取中容易出现"空洞"现象,对传统三帧差分法作改进,采用逻辑"或"代替原来的逻辑"与",但同时产生了运动目标被拉长,轮廓模糊等问题;为了有效解决该问题,将滑动平均法和改进的三帧差分相结合,然而滑动平均法初始阶段更新背景较慢,因此二者有效结合的关键是对滑动平均法作改进,提出一种自适应更新滑动平均系数加速背景更新的方法;最后将改进三帧差分提取的前景和改进滑动平均法提取的前景进行逻辑"与"运算得到综合前景图像;实验结果表明该算法在完整性,准确性以及实时性方面能满足实际要求。

基于混合高斯模型的运动目标平均背景法检测

首先采用平均背景法对混合高斯建模获得的背景进行处理得到纯净的背景,然后在当前图像与背景图像之间进行差分运算,最后通过轮廓筛选的方法去除目标图像中的干扰点,并通过形态学处理对目标中的间隙进行填充,获得完整目标。实验结果表明,对于运动目标及停留的目标,该算法的识别率和误检率分别为86.7%和8.3%。

基于混合高斯和平均背景的运动目标检测算法

本文提出一种基于混合高斯模型和改进了的平均背景减除法来进行运动目标检测的算法。首先,运用混合高斯建立背景模型,然后结合改进的平均背景减除法来确定运动目标。实验结果表明,该算法准确性高,稳定性好,能满足实时监控的需要。

新疆岩石·岩屑·水系沉积物元素背景平均值

论证了中国丰度及地壳表层物质成分研究的必要性和重要性 ,利用区域地球化学勘查所提供的高精度分析数据 ,经严格统计计算 ,发表新疆地区及其一级构造单元表层岩石、岩屑、水系沉积物的 39种元素背景平均值。

与肌肉抽动有锁时关系的EEG背景活动平均技术(兼答王波医师)

读者王波发电邮给本刊主编 ,述及在国外文献中看到一种backaveragingEEG或Jerk -lockedbackaverag ing的技术 ,不知其意 ,请教许多老师均未获满意答复 ,并提及EMG -EEG同步记录及其软件购买等问题 ,要求本刊作答。鉴于在提取王波电邮时 ,他的Email不慎丢失 ,又未留下地址和单位 ,无法直接回答。加之所提及的问题内容较为新颖 ,由张文渊主编在此公开回答 ,以供参考。

基于弱监督的口腔鳞状细胞癌病理图像分割

考虑到口腔鳞状细胞癌病理图像的超高分辨率,文中提出用简单的曲线粗略勾画三类前景区域,使得前景区域标签是包含背景区域的粗标签,仅耗费专业精细标注1/6的时间。文中利用粗标签中前景区域含噪声,但背景区域都是干净标签这一事实,通过多个背景模板滤除误标的前景像素,实现对前景部分的精细化分割。具体地,文中提出基于背景相似度感知的平均教师模型(BS-MT),通过抽取高度多样性和鲁棒性的背景模板,指导学生网络利用模板滤波滤除背景像素而生成高质量的前景标签。在自建的OSCC-CA数据集,该方法的mIoU比U-Net和其他弱监督方法分别高出2.5%和1.1%以上。

面向运动目标检测的改进ViBe算法研究与实现

ViBe算法容易实现且运算效率高等优点,在运动目标检测等领域中获得广泛运用,但其也存在一些缺点,如鬼影、空洞、漏点以及运动目标检测不完整等问题,针对这些不足,从ViBe算法处理过程的主要阶段出发,提出一种改进的ViBe算法.首先用迭代累积背景法获取真实背景用来抑制鬼影问题,其次把真实背景分别用于帧差法和改进的ViBe算法中,帧差法可用来弥补视频序列帧中边界处像素点遗漏问题,改进的24领域ViBe算法用来提高模型精度,再把两个结果进行“或”运算,最后利用形态学进行处理用以消除小噪声干扰,使得到的目标更加完整.该算法能够去除噪声、抑制鬼影以及减少空洞点,实验结果表明,与传统的ViBe算法相比,能够有效抑制鬼影以及减少漏点问题,提高运动目标检测精确度.

基于OpenCV的数字手势识别算法

基于视觉的手势识别提供了一种更加友好的人机交互方式。提出一种基于OpenCV视觉库的快速实用的静态手势识别算法,通过将运动信息与肤色相结合的方法,去除与肤色相近的背景区域,实现了HSV色彩空间中手势图像的准确分割;提取图像的Hu不变矩作为手势的特征向量,解决了手势的旋转、平移和缩放问题,通过计算输入手势与模板手势图像的特征向量的距离实现静态手势识别。实验结果表明,此算法的实时性好,10个数字手势的平均识别率可以达到97.4%。

基于OpenCV的视频运动目标检测与跟踪

针对视频文件中运动目标检测与跟踪这一问题,提出一种先检测后跟踪的方法.首先利用平均背景法完成对背景模型的更新,从而检测出运动目标,在此基础上利用投影法来投影出运动目标的大小,最后再利用MeanShift算法对运动目标进行跟踪.在跟踪过程中,通过OpenCV编写程序实现对运动目标的检测与跟踪.实验验证,该方法在实现运动目标的精确检测与跟踪的基础上,减少了运算量,提高了跟踪的速度.

基于先导放电理论的雷击上行先导起始研究

作为输电线路雷电屏蔽分析模型中的关键物理过程,关于上行先导起始机制及其判据的研究尚待深入。基于先导放电物理机制,建立了导线表面稳定上行先导起始仿真模型,并利用模拟电荷法计算分析了导线周围电场分布特征。结果表明,稳定先导起始时,导线周围平均电场强度达到流注场强的区域几乎不受雷电参数和导线参数的影响,由此提出一种上行先导起始新判据,即当线路周围一定区域内的平均电场强度达到流注场强时,稳定连续的上行先导起始。长间隙放电观测结果及对国内外典型线路雷电屏蔽性能的计算结果与运行数据相符,验证了该判据的有效性。通过与以往上行先导起始判据的比较分析,指出已有的输电线路先导起始判据可能会夸大上行先导的引雷作用。

基于色度向量聚类的保险片识别及插接方法

针对汽车保险盒的生产所面临的汽车保险片准确识别和快速插接的难题,提出一种基于色度向量聚类的汽车保险片识别及插接方法。该方法使用CCD工业摄像机采集汽车保险片图像信息,通过平均背景法对图像中的背景进行消除后采用污点修复技术进行图像增强,再以不同类别的汽车保险片的色度中心向量为特征提取依据,完成对颜色信息基于色度向量聚类的特征提取,最后通过将提取的特征矢量输入支持向量机,达到对不同类型保险片的识别分类,最终控制SCARA四轴机器人依据分类信息完成精确插接环节。经过大量实验证明,所设计的汽车保险片识别及插接方法对常用的9类汽车保险片识别正确率达到99.7%,在平均插接周期为1 s时的汽车保险盒插接的正确率达95.6%以上。

美国数学月刊12214题引发的探究

本文给出了美国数学月刊12214题的两种证明方法,并由此延申出一个12214题的等价命题和等价命题的加强命题,最后用了两种方法证明了这个加强命题.

智能变电站视频监控中运动物体检测技术研究

针对智能变电站综合监控系统的设备种类多、信息量大以及涉及领域广等特点,文章在智能变电站的基础上,对智能变电站辅助综合监控系统的原理和结构进行研究。深入研究了视频监控子系统中的运动目标检测算法,结合现有检测方法的优缺点,提出了一种改进的基于平均背景的帧间差分方法。通过仿真分析算法改进前后的性能。结果表明,改进后算法性能提升明显,相比于改进前查准率提高了30%、查全率提高41.33%,对辅助监控系统的联动有一定的促进作用。该研究可为我国智能变电站辅助综合监控系统的发展提供参考和借鉴。

一种简单有效的运动目标检测算法

针对固定场景中运动目标检测遇到的运动目标状态突变,非运动目标干扰以及阴影等问题,提出了一种背景差分和帧间差分相结合的运动目标检测算法;该算法首先通过平均法背景模型确立背景,使用背景差分得到一幅二值化前景图像,然后将通过连续的多帧图像进行相邻帧差分得到的多幅二值化前景图像进行逻辑或运算,最后将运算结果同背景差分所得到的二值化前景图像进行逻辑与运算,得到最终运动目标区域;实验表明,该算法运算速度快,准确率高,并能满足实时检测的需要;不足之处是在摄像机与运动物体夹角很小的情况下,检测效果较差,但可以通过多台摄像机协同操作来达到理想的效果。

IR-UWB穿墙雷达动目标探测实验

在穿墙雷达实际工作场景中,杂波对墙后动目标的探测造成严重的干扰。分析回顾经典IRUWB穿墙雷达动目标检测原理,通过分析其数学解析式探讨其检测性能。介绍了IR-UWB穿墙雷达系统及其工作原理,基于该IR-UWB穿墙雷达系统上进行非金属墙体后动目标探测实验。针对目标处于不同运动状态的雷达回波数据进行处理分析,验证经典动目标检测算法的工作性能。针对指数加权算法,通过实验数据处理给出了其参数的调节范围。实验结果表明,IR-UWB穿墙雷达可以对非金属墙体后人体目标进行探测。对于墙后作径向运动的人体目标,3种经典算法的检测性能处于同一水平;对于墙后作切向运动、原地踏步的人体目标,指数加权算法与积累平均背景相消法具有较好的检测性能。

基于OpenCV和DirectShow的交通运动目标检测算法研究

针对运动目标的自动检测问题,提出了一种改进的背景差分算法,采用背景图像多帧平均进行背景的获取和更新,进一步检测出运动车辆轮廓。使用VC++6.0作为开发环境,结合DirectShow视频处理库和OpenCV图像处理库进行编程实现。通过对两个不同场景的实验结果表明该算法能正确地检测出运动车辆,能够满足实时性的要求。

基于Opencv的复杂交通运动目标检测算法研究

城市复杂交通场景中环境因素不可预测,针对运动目标的自动检测问题,提出一种改进的背景差分算法,采用背景图像多帧平均进行背景的获取和更新,利用改进的OSTU阈值进行差分图像分割并提取目标特征。在Opencv环境下,应用该算法对复杂交通场景下的运动目标车辆进行检测。实验结果表明,该算法能正确地检测出运动车辆,具有一定的有效性和可行性。

基于光子探测的PPM信道参数估计

基于光子探测的脉冲位置调制(PPM)空间光通信信道估计中,针对信号光子平均数以及背景光子平均数等参数估计问题,文章提出了两种估计信号光子平均数以及背景光子平均数方案。方案一,依据M阶PPM,M个时隙中只有一个有信号光时隙的特性,通过比较光子探测器计数到的每个符号中各时隙光子数以及统计纠错帧中各时隙光子总数,粗略估计信号光子平均数与背景光子平均数;方案二则是在方案一的基础上,在串行级联脉冲位置调制(SCPPM)系统中采用判决反馈方式重新确定信号光时隙位置。由于SCPPM累加器的存在导致错误传播,因此将译码输出的软信息先交织,再经硬判决以及累加后进行比特到PPM符号的映射重新确定信号光时隙位置,以此获得更加精确的信号光子平均数与背景光子平均数。

结合模糊熵和学习率自适应的GMM目标检测算法

GMM算法在目标检测中采用固定的模型个数描述像素点的状态,固定的学习率更新背景。针对GMM算法的以上不足,提出一种自适应选取模型个数和学习率自适应环境变化的GMM算法。通过模糊理论将视频分为三个模糊子集,计算每一部分的模糊熵,根据视频模糊熵的最大值确定需要的模型个数。引入两帧视频的相关性度量视频帧之间的相关性,比较背景变化因子与背景变化系数确定不同的学习率。实验验证,改进算法能够消除噪声影响,有效地节约混合高斯模型的个数,能够自适应环境变化,提高检测准确率,降低检测耗时。