基于改进水平集的多运动目标检测方法

针对多目标检测中目标和阴影连接导致检测失败的问题,提出一种基于改进水平集的精确检测方法.通过对监控视频进行对称差分获取运动信息,将其融合到水平集演化函数中,然后进行一次分割得到演化曲线,以此获得目标的位置信息.根据目标与阴影的差异信息,调整水平集演化函数,进行二次分割可准确分离多个目标及其阴影.将文中方法应用在公路监控的多运动车辆检测实验中,能够有效地检测出运动车辆轮廓,处理速度为24帧/s,消除阴影的准确率达98.6%,取得了准确的检测效果.

引入光流法的活动轮廓模型

本文在活动轮廓模型的基础上,引入了“图象统计势能”和光流法,提出了一种新的图象分割方法。该方法改进了活动轮廓模型的一些不足,能准确地检测出物体轮廓边界,且分割结果对初始位置不敏感,同时提高了对运动速度较快的物体轮廓检测的正确性。实验结果证实了该方法的有效性。