计算机视觉的应用
计算机视觉技术在计算机应用中的应用
计算机视觉技术在计算机应用中的应用计算机视觉技术（Computer Vision）是指使计算机通过处理图像或视频等视觉输入数据，模仿人类视觉系统进行认知和理解的一门技术。
随着计算机硬件的不断发展和算法的改进，计算机视觉技术在计算机应用中的应用越来越广泛。
一、自动驾驶技术自动驾驶技术是计算机视觉技术的一个重要应用领域。
通过计算机视觉技术，汽车可以感知和理解道路环境，自动进行车道保持、障碍物识别和避障等功能。
计算机视觉技术可以通过分析摄像头捕捉到的图像，识别和追踪道路线、交通标志和其他车辆，实现快速准确的判断和反应，从而实现车辆自主导航和安全驾驶。
二、人脸识别技术人脸识别技术是计算机视觉技术的另一个重要应用领域。
通过分析和识别图像或视频中的人脸特征，计算机可以自动识别和辨认个体身份。
人脸识别技术已经在生物识别、安防监控、手机解锁等领域得到广泛应用。
它通过对图像中的人脸进行面部特征提取和比对，实现高准确率的身份验证和辨认，提升了安全性和便捷性。
三、图像搜索技术图像搜索技术是利用计算机视觉技术进行图像内容检索的一种方法。
通过对图像进行分析和特征提取，计算机可以将图像中的物体、场景等特征与数据库中的图像进行比对，实现准确的图像搜索和识别。
图像搜索技术在电子商务、媒体管理等领域有着广泛的应用。
用户可以通过上传一张图像，快速找到相似或相关的图像和相关信息。
四、机器人视觉技术机器人视觉技术是计算机视觉技术在机器人领域的应用。
机器人通过装备摄像头和其他感知器件，可以获取周围环境的图像信息，并通过计算机视觉技术进行分析和处理。
机器人视觉技术可以帮助机器人感知和理解环境，实现目标检测、路径规划、手眼协调等功能。
它可以使机器人更加智能化和自主化，拓展了机器人的应用领域。
总结：计算机视觉技术在计算机应用中有着广泛的应用前景。
随着硬件设备的不断升级和算法的不断改进，计算机视觉技术将会在更多的领域发挥作用，如医疗影像分析、智能农业、智能安防等。
计算机视觉的应用场景
计算机视觉的应用场景计算机视觉是一门研究如何使计算机“看”的学科，通过让计算机具备感知、理解和解释图像和视频的能力，从而实现各种实际应用场景。
计算机视觉广泛应用于许多领域，包括工业、医疗、交通、农业、安防等。
本文将介绍计算机视觉在不同领域的应用场景。
1. 工业领域在工业领域，计算机视觉被广泛用于自动化生产线和质量控制。
通过使用计算机视觉系统，可以实现产品的自动分类、检测和排序，提高生产效率和产品质量。
例如，利用计算机视觉技术，可以对产品的尺寸、形状、颜色等进行检测和测量，以确保产品符合要求。
此外，计算机视觉还可以用于检测生产线上的故障和异常，及时进行处理和修复，提高生产线的稳定性和可靠性。
2. 医疗领域计算机视觉在医疗领域的应用涉及医学图像处理、病理分析、疾病诊断等多个方面。
例如，通过计算机视觉技术，可以对医学影像（如X光片、CT扫描、MRI图像等）进行自动分析和解读，帮助医生准确诊断疾病。
此外，计算机视觉还可以用于医学图像的智能辅助操作，如智能导航、智能定位等，提高手术的精确性和安全性。
3. 交通领域计算机视觉在交通领域的应用主要包括智能交通管理、驾驶辅助系统和交通安全监控。
例如，通过计算机视觉技术，可以对交通流量和交通事故进行实时监测和预警，快速响应交通拥堵和事故，提高交通管理效率和交通安全水平。
此外，计算机视觉还可以用于车辆和行人识别、车牌识别等应用，实现智能交通管理和自动化驾驶。
4. 农业领域在农业领域，计算机视觉被广泛应用于农作物病虫害检测、果实成熟度检测、粮食质量检测等方面。
通过利用计算机视觉技术，可以对农作物的生长情况进行监测和分析，及时发现病虫害，并采取相应的防治措施，提高农作物的产量和质量。
此外，计算机视觉还可以用于果实成熟度的检测和分级，帮助农民提高农产品的市场竞争力。
5. 安防领域计算机视觉在安防领域的应用主要集中在视频监控和人脸识别方面。
通过使用计算机视觉技术，可以对监控视频进行实时分析和处理，实现视频内容的智能识别和异常检测。
计算机视觉的应用领域
计算机视觉的应用领域计算机视觉是一门研究如何使机器“看”的科学与技术，其应用领域非常广泛。
无论是在工业制造、医疗诊断还是智能交通等领域，计算机视觉的技术都发挥着重要的作用。
本文将就计算机视觉在以下几个应用领域中的具体应用进行探讨和阐述。
一、工业制造领域在工业制造领域，计算机视觉的应用主要体现在生产线的自动化和质量检测方面。
例如，利用计算机视觉的技术，可以实现对产品表面缺陷的自动检测，大大提高产品质量和生产效率。
此外，计算机视觉还可以用于产品的自动分类和组装，使生产线的工作更加高效和精准。
二、医疗诊断领域计算机视觉在医疗诊断领域的应用同样具有巨大潜力。
通过分析医学影像，如X光片、CT扫描等，计算机视觉可以帮助医生快速准确地发现疾病并做出诊断。
例如，在肿瘤检测中，计算机视觉可以辅助医生自动识别和分析医学影像中的肿瘤区域，提高诊断的准确性和效率。
三、智能交通领域计算机视觉在智能交通领域的应用可以帮助实现交通管理的智能化和自动化。
例如，通过视频监控和计算机视觉技术，可以实现交通事故的实时监测和自动报警，提高交通安全性。
此外，计算机视觉还可以用于车辆识别和跟踪，实现智能交通信号灯的控制和优化，提高交通流畅度和效率。
四、安防监控领域计算机视觉在安防监控领域的应用已经得到广泛应用。
通过智能视频监控系统，计算机视觉可以实现对人、车、物等目标的实时识别和跟踪，以及异常行为的自动检测和报警。
这在保护人民生命财产安全方面起到了重要的作用。
此外，计算机视觉还可以应用于图像加密和解密领域，保障信息安全。
五、虚拟现实领域计算机视觉在虚拟现实领域中的应用也非常广泛。
通过结合计算机视觉技术和虚拟现实技术，可以实现沉浸式的虚拟现实体验。
例如，通过追踪用户的头部运动和眼睛的焦点，计算机视觉可以实时调整虚拟环境的视景，提供更真实、更逼真的虚拟现实效果。
此外，计算机视觉还可以用于虚拟现实游戏的互动和控制。
综上所述，计算机视觉的应用领域非常广泛，涵盖了工业制造、医疗诊断、智能交通、安防监控和虚拟现实等各个领域。
计算机视觉技术的应用场景
计算机视觉技术的应用场景
1.自动驾驶：计算机视觉技术可以帮助车辆感知周围环境，识别路标、交通信号灯、行人、车辆等，并进行决策和控制。
2. 工业自动化：计算机视觉技术可以用于检测产品质量、识别物体、辨别缺陷等，提高生产效率，并降低错误率。
3. 安防监控：计算机视觉技术可以帮助监控系统自动识别异常事件，如盗窃、火灾、闯入等，及时报警并提供证据。
4. 医疗诊断：计算机视觉技术可以帮助医生进行影像诊断，如MRI、CT、X光等，提高诊断准确性。
5. 人脸识别：计算机视觉技术可以用于人脸识别，如身份验证、安防监控、考勤等。
6. 游戏娱乐：计算机视觉技术可以用于游戏娱乐，如虚拟现实、增强现实等，提升游戏的沉浸感和体验。
7. 物流配送：计算机视觉技术可以帮助物流企业自动识别包裹、运输工具等，提高配送效率。
8. 农业智能化：计算机视觉技术可以帮助农业企业管理土地、监测植物生长情况、识别病虫害等，提高农业生产效率。
总之，计算机视觉技术已经在许多领域得到了广泛的应用，并将为人们的生活带来更多便利和可能性。
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计算机视觉的应用
计算机视觉的应用计算机视觉是指计算机通过摄像头或传感器获取图像或视频数据，进而对图像或视频进行处理、分析以及理解的能力。
随着计算机算力的不断提高以及机器学习领域的发展，计算机视觉已经在多个领域得到了广泛应用。
一、智能安防智能安防是计算机视觉应用的一个重要领域。
目前，很多公共场所已经通过摄像头建立了监控系统，但是只有人力巡逻来了解监控画面。
随着计算机视觉的发展，可以通过图像识别算法对监控画面进行自动分析，使监控系统更加智能化。
例如，可以通过算法来检测是否有人越过围墙、是否挂有摄像头、是否有试图进入禁区等异常情况，达到智能巡逻的效果。
二、自动驾驶自动驾驶是计算机视觉应用的另一个重要领域。
通过深度学习等技术，计算机可以对路况、车辆、行人等进行实时识别和辨识，并进行智能决策和控制。
目前，许多汽车生产商已经将计算机视觉技术应用到自动驾驶领域，并取得了很好的效果。
此外，自动驾驶技术还能应用于物流、农业等领域，实现无人驾驶的物流配送和灵活的农场管理，节省人力物力并提高效率。
三、医疗影像识别计算机视觉技术在医疗领域也有广泛的应用。
通过计算机视觉技术可以对CT、MRI、X光等影像进行高速分析和识别，并提取出特征信息。
例如，在疑难病例的诊断中，计算机通过识别图像中的病灶可以提供更多的分析线索，辅助医生做出准确的诊断。
四、智能家居智能家居也是计算机视觉应用的一个领域。
智能家居通过安装各种传感器和摄像头，对家居环境进行智能化管理，使生活更加便捷。
例如，可以通过计算机视觉来识别住户的面孔，自动解锁门锁；还可以通过对宠物状况的识别和监测，实时掌握宠物的健康状况。
总之，计算机视觉技术已经在很多领域得到广泛应用，并将会在未来的各个领域中发挥更大的作用。
计算机视觉技术的应用领域介绍
计算机视觉技术的应用领域介绍计算机视觉技术是一门研究如何使计算机能够“看”的技术领域，它利用摄像机和计算机算法，使计算机能够理解和解释视觉信息。
计算机视觉技术的应用领域广泛，涉及到许多不同的领域和行业。
本文将重点介绍计算机视觉技术在以下几个应用领域的具体应用。
1. 工业领域在工业领域中，计算机视觉技术可以用于自动化生产线上的质量控制和检测。
通过使用计算机视觉系统，可以对生产线上的产品进行自动化检测，识别并排除不符合规定的产品。
此外，计算机视觉技术还可以用于工业机器人的导航和操作，提高生产效率和安全性。
2. 智能交通计算机视觉技术在智能交通系统中的应用正在不断发展和完善。
交通监控摄像头配备了计算机视觉系统，能够实时监测交通情况、识别车牌号码和违章行为，并及时采取相应的措施。
此外，计算机视觉技术还可以用于自动驾驶汽车，通过感知周围的环境和对象来驾驶汽车。
3. 医疗诊断计算机视觉技术在医疗诊断中的应用可以提高诊断精度和效率。
医学影像可以通过计算机视觉技术进行分析和解读，辅助医生在疾病诊断和治疗方面做出决策。
例如，在癌症筛查中，计算机视觉技术可以检测和分析医学影像中的肿瘤，帮助医生早期发现和治疗癌症。
4. 零售行业计算机视觉技术在零售行业中的应用越来越广泛。
通过使用计算机视觉系统，商店可以实时监测和分析顾客的购物行为和喜好，从而提供个性化的推荐和优惠，增加销售和顾客忠诚度。
此外，计算机视觉技术还可以用于商品库存管理和防止盗窃。
5. 安防领域计算机视觉技术在安防领域中的应用能够提供更高效的监控和安全性。
通过使用计算机视觉系统，安防摄像头可以实时监测和识别可疑行为、异常事件或不受欢迎的人员，从而提供及时的警报和响应。
此外，计算机视觉技术还可以用于人脸识别和身份验证，提高进出门禁系统的安全性。
总结起来，计算机视觉技术在工业、交通、医疗、零售和安防等领域都有广泛的应用。
随着计算机处理能力和算法的不断发展，计算机视觉技术将在未来继续创造新的应用领域和商业机会。
计算机视觉技术的应用领域
计算机视觉技术的应用领域计算机视觉技术（Computer Vision）是人工智能领域中一项重要的技术，通过模拟人类视觉系统的功能和方法，使计算机能够理解和解释图像、视频以及其他视觉数据。
随着技术的不断发展，计算机视觉技术在各个领域得到了广泛的应用。
本文将介绍计算机视觉技术在医疗、安防、交通、农业和制造业等领域的具体应用。
一、医疗领域计算机视觉技术在医疗领域中的应用主要集中在医学影像的分析与处理、医疗器械的辅助和医疗诊断的辅助等方面。
首先，计算机视觉技术可以用于医学影像的分析与处理。
例如，通过对X光图片、CT扫描、MRI等医学影像的处理，计算机可以帮助医生快速准确地定位疾病的位置和范围。
其次，计算机视觉技术还可以辅助医疗器械的使用。
例如，通过与手术机器人的结合，计算机视觉技术可以实现精确的手术操作，提高手术的成功率和安全性。
最后，计算机视觉技术在医疗诊断的辅助中也有着广泛的应用。
例如，通过对患者肌肤表面的图像进行分析，计算机可以辅助医生进行皮肤疾病的诊断和治疗。
二、安防领域计算机视觉技术在安防领域中的应用主要包括视频监控、人脸识别和行为分析等方面。
首先，计算机视觉技术可以实现对视频监控画面的智能分析。
通过对视频画面的实时分析，计算机可以自动检测异常行为、危险物品和人员密集等情况，并及时报警。
其次，计算机视觉技术可以实现人脸识别。
通过对图像和视频中出现的人脸进行分析和比对，计算机可以准确地辨认出人脸的身份信息，应用于门禁系统、刑侦系统等领域。
最后，计算机视觉技术还可以进行行为分析。
通过对视频画面的分析，计算机可以判断人的行为举止是否异常，如识别盗窃行为、火灾预警等。
三、交通领域计算机视觉技术在交通领域中的应用主要涉及交通信号识别、车辆识别和智能交通管理等方面。
首先，计算机视觉技术可以实现交通信号的识别。
通过对红绿灯、交通标志等交通信号的分析和识别，计算机可以实时监控交通信号的状态，并进行相应的控制。
计算机视觉技术的应用领域与案例分享
计算机视觉技术的应用领域与案例分享计算机视觉技术是人工智能领域中的一个重要分支，它通过利用计算机和相应算法，使计算机能够模拟和理解人类视觉系统，从而对图像或视频进行分析和理解。
随着计算机视觉技术的飞速发展，它已经在各个领域得到广泛应用，为人们的生产和生活带来了诸多便利与创新。
本文将介绍计算机视觉技术的应用领域以及一些案例分享。
1. 工业制造：计算机视觉技术在工业制造中具有广泛的应用。
例如，通过使用计算机视觉系统，可以自动检测和分类产品缺陷，提高生产线上产品质量的准确性和效率。
此外，计算机视觉技术还可以在产品装配过程中辅助机器人进行精确定位和操作，实现高效的自动化生产。
2. 智能交通：计算机视觉技术在智能交通领域的应用也越来越常见。
例如，交通监控系统利用计算机视觉技术可以实时监测道路交通状况，包括车辆流量、路况情况等，并及时做出相应调整，提高交通流畅性和安全性。
此外，计算机视觉技术还可以用于车辆识别和自动驾驶技术的开发，为未来智能交通提供支持。
3. 医疗诊断：计算机视觉技术在医疗领域的应用有着巨大的潜力。
例如，通过对医学影像进行图像分析和处理，计算机视觉系统可以辅助医生进行病灶检测、疾病诊断和手术规划等工作，提高医疗诊断的准确性和效率。
另外，计算机视觉技术还可以用于电子病历管理和医疗机器人等领域的发展，为医疗行业带来更多创新。
4. 安防监控：计算机视觉技术在安防监控中的应用是广为人知的。
利用计算机视觉技术，安防监控系统可以实时监测监控画面中的异常事件，并及时报警和采取应对措施。
例如，人脸识别技术可以应用于公共场所的安检和门禁系统，实现人员身份的自动识别和管理。
此外，计算机视觉技术还可以与其他技术结合，如行为识别、运动检测等，提升安防监控的效果和智能化水平。
5. 增强现实：计算机视觉技术在增强现实（AR）领域的应用正在迅速发展。
通过结合虚拟图像和真实场景，计算机视觉系统可以实现对现实世界的增强和互动。
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运动目标检测目录基于统计背景模型的运动目标检测方法背景模型提取运动目标检测后处理基于统计背景模型的运动目标检测方法问题：（1）背景获取：需要在场景存在运动目标的情况下获得背景图像（2）背景扰动：背景中可以含有轻微扰动的对象，如树枝、树叶的摇动，扰动部分不应该被看做是前景运动目标（3）外界光照变化：一天中不同时间段光线、天气等的变化对检测结果的影响（4）背景中固定对象的移动：背景里的固定对象可能移动，如场景中的一辆车开走、一把椅子移走，对象移走后的区域在一段时间内可能被误认为是运动目标，但不应该永远被看做是前景运动目标（5）背景的更新：背景中固定对象的移动和外界光照条件的变化会使背景图像发生变化，需要及时对背景模型进行更新，以适应这种变化（6）阴影的影响：通常前景目标的阴影也被检测为运动目标的一部分，这样讲影响对运动目标的进一步处理和分析首先利用统计的方法得到背景模型，并实时地对背景模型进行更新以适应光线变化和场景本身的变化，用形态学方法和检测连通域面积进行后处理，消除噪声和背景扰动带来的影响，在HSV色度空间下检测阴影，得到准确的运动目标。
背景模型提取前提假设在背景模型提取阶段，运动目标在场景区域中运动，不会长时间停留在某一位置视频流中某一像素点只有在前景运动目标通过时，它的亮度值才发生大的变化，在一段时间内，亮度值主要集中在很小的一个区域中，可以用这个区域内的平均值作为该点的背景值。
具体实现过程：在YUV颜色空间下，Y值的变化范围为0~255，将该范围划分成若干区间[0,T][T,2T]…[Nt,255],n=255/T，对于每个像素点，统计一段时间内每个区间内亮度值的出现的次数。
找出出现次数最多的那个区间，将该区间内所有值的平均值作为背景模型在该点的亮度值。
这种方法不受前景运动目标的影响。
运动目标检测检测当前图像和背景图像中对应像素点的差异，如果差值大于一定阈值，则判定该像素为前景运动目标后处理噪声的影响，会使检测结果中出现一些本身背景的区域像素点被检测成运动区域，也可能是运动目标内的部分区域被漏检。
另外，背景的扰动，如树枝、树叶的轻微摇动，会使这部分也被误判断为运动目标，为了消除这些影响，首先对上一步的检测结果用形态学的方法进行处理，在找出经过形态学处理的后的连通域，计算每个连通域中的面积，对于面积小于一定值的区域，将其抛弃，不看做是前景运动目标。
[1]参考资料1运动目标检测运动检测与运动估计的比较2007-12-09 13:19:16| 分类：默认分类阅读287 评论0 字号：大中小运动检测技术在数字化监控中的实现和应用摘要: 本文重点介绍运动检测的原理,给出了运动检测技术在海康威视板卡中的实现过程,最后,对常用的运动检测方法进行了简单的比较.关键词:运动检测,背景减除,时间差分,光流法1 引言随着社会经济和科学技术的飞速发展,人们对安全技术防范的要求也越来越高.二十世纪八十年代末到九十年代中期,随着各种新型安保观念的引入,社会各部门,各行业及居民小区纷纷建立起了各自独立的闭路电视监控系统.然而,传统的视频监控受到当时技术发展水平的限制,监控系统大多只能在现场进行模拟电视监视,视频信息存储到录像带上,如果是监控的地点比较多,要求录像的数据保存时间长,录像带的数量就会变的惊人,整个查询,检索工作变的很复杂,管理运营成本增加,而且还会出现录像带时间长了或转录次数多了时图像质量变差的问题. 随着编解码技术的发展,特别是MPEG4/H264编解码技术的成熟,越来越多的用户采用了数字视频监控系统,实时压缩多路视频,并存储到硬盘上,录像信息以数字形式存放在硬盘上.由于计算机屏幕尺寸有限,在同时显示多路视频时每一路预览的画面都比较小,这一点不利于工作人员及时发现一些细小的隐蔽的安全隐患问题;而且智能化在数字安全防范领域也得到越来越多的应用,在某些监控的场所对安全性要求比较高,需要对运动的物体进行及时的检测和跟踪,因此我们需要一些精确的图像检测技术来提供自动报警和目标检测.运动检测作为在安防智能化应用最早的领域,它的技术发展和应用前景都受到关注.运动检测是指在指定区域能识别图像的变化,检测运动物体的存在并避免由光线变化带来的干扰.但是如何从实时的序列图像中将变化区域从背景图像中提取出来,还要考虑运动区域的有效分割对于目标分类,跟踪等后期处理是非常重要的,因为以后的处理过程仅仅考虑图像中对应于运动区域的像素.然而,由于背景图像的动态变化,如天气,光照,影子及混乱干扰等的影响,使得运动检测成为一项相当困难的工作.2,运动检测(移动侦测)原理早期的运动检测如MPEG1是对编码后产生的I帧进行比较分析,通过视频帧的比较来检测图像变化是一种可行的途径.原理如下:MPEG1视频流由三类编码帧组成,它们分别是:关键帧(I帧),预测帧(P帧)和内插双向帧(B帧).I帧按JPEG标准编码,独立于其他编码帧,它是MPEG1视频流中唯一可存取的帧, 每12帧出现一次.截取连续的I帧,经过解码运算,以帧为单位连续存放在内存的缓冲区中,再利用函数在缓冲区中将连续的两帧转化为位图形式,存放在另外的内存空间以作比较之用,至于比较的方法有多种.此方法是对编码后的数据进行处理,而目前的MPEG1/MPEG4编码都是有损压缩,对比原有的图象肯定存在误报和不准确的现象.目前几种常用的方法[1]1)背景减除(Background Subtraction背景减除方法是目前运动检测中最常用的一种方法,它是利用当前图像与背景图像的差分来检测出运动区域的一种技术.它一般能够提供最完全的特征数据,但对于动态场景的变化,如光照和外来无关事件的干扰等特别敏感.最简单的背景模型是时间平均图像,大部分的研究人员目前都致力于开发不同的背景模型,以期减少动态场景变化对于运动分割的影响.2 时间差分(Temporal Difference时间差分(又称相邻帧差)方法是在连续的图像序列中两个或三个相邻帧间采用基于像素的时间差分并且阈值化来提取出图像中的运动区域.时间差分运动检测方法对于动态环境具有较强的自适应性,但一般不能完全提取出所有相关的特征像素点,在运动实体内部容易产生空洞现象.3 光流(Optical Flow基于光流方法的运动检测采用了运动目标随时间变化的光流特性,如Meyer[2] 等通过计算位移向量光流场来初始化基于轮廓的跟踪算法,从而有效地提取和跟踪运动目标.该方法的优点是在摄像机运动存在的前提下也能检测出独立的运动目标.然而,大多数的光流计算方法相当复杂,且抗噪性能差,如果没有特别的硬件装置则不能被应用于全帧视频流的实时处理.关于光流更加详细的讨论可参见Barron [3]等的文章当然,在运动检测中还有一些其它的方法,运动向量检测法,适合于多维变化的环境,能消除背景中的振动像素,使某一方向的运动对象更加突出的显示出来,但运动向量检测法也不能精确地分割出对象.3 运动检测的实现海康威视作为国内著名的视音频编解码卡的生产商,依靠中电集团第52研究所强大的技术研发力量,在DSP(数字信号处理器)上完成MPEG4/H264实时编码,在给用户的SDK的接口中,提供了有效的运动检测分析功能.其过程如下:★信号输入处理模块:标准模拟视频信号(CVBS彩色或黑白)是亮度信号和色度信号通过频普间置叠加在一起,需经过A/D芯片(如philips7113)的解码,将模拟信号转成数字信号,产生标准的ITU 656 YUV格式的数字信号以帧为单位送到编码卡上的DSP和内存中.★ICP(Image Coprocessor 图象协处理器)处理模块:YUV数据在DSP中加上OSD(字符时间叠加)和LOGO(位图)等,复合后通过PCI总线送到显存中,供视频实时预览用,还将复合后的数据送到编码卡的内存中,供编码使用.★ENCODER(编码)模块:将编码卡内存中的YUV数据送到MPEG4/H264编码器中,产生压缩好的码流,送到主机内存中,供录像或网络传输使用.★MOTIONDETECT处理模块:对编码卡内存中的以帧为单位YUV数据进行处理.目前,我们采用的是背景差分和时间差分相结合的一种帧差分的算法.通过计算两个有一定时间间隔的帧的象素差分获得场景变化.主要分以下几个步骤:1)设置运动检测区域等参数:用户可以通过SDK中的函数,来设置1-99个有效的矩形,还可以设置快速和慢速两种运动检测状态.快速检测是对每隔两帧的两帧数据进行差分运算,慢速检测是指对相隔12帧以上的两帧数据进行差分运算.2)启动运动检测功能:因为经过A/D转换后的数据是标准的ITU 656 YUV 4:2:2格式,而人眼又是对亮度最敏感,为了简化算法,提高效率,直接对亮度(Y)值进行处理.对于某个检测区域内每个象素点(x,y),T时刻与T-n时刻亮度(Y)的差值为Mx,y(T)=||Yx,y(T) – Yx,y(T-n)||,IF ||Mx,y(T) –Mx,y(T-n)||≥Ta THEN L=TRUE,得到区域差分系数IMsum=∑L.实际决定是否报警,可由整个设置检测区域的IMsum值来判断.报警=真, IF||∑IMsum ||≥Tb假, ELSETa,Tb为适当阈值量.在CIF格式下,整个画面的分辨率是352*288(PAL),按16*16像素宏块大小来划分整个检测区域,宏块内的像素点是逐点从左到右,从上到下进行差分运算并得到宏块差分系数.整个检测区域又是按16*16的宏块从左到右,从上到下进行扫描,最后计算出整个区域的差分系数.3)返回运动检测结果如果整个区域的差分系数大于设定的阀值,置报警状态并实时将每个检测区域的宏块差分系数都返回.根据预先设置的快速和慢速两种检测状态,对画面进行不间断的分析处理,并返回结果,直到停止运动检测.如果整个区域的差分系数小于设定的阀值,复位报警状态.这种基于帧差分算法的运动检测完全独立于编码,可以灵活的任意启动停止.实现"动则录,不动则不录".配合其它接口函数,还可以实现预录像功能,即通常状态下只是进行画面预览监控和运动检测,编码后的数据不写入文件,只暂时写入一个FIFO缓冲区里,一旦发生运动检测报警,可以先将报警之前缓冲区的数据写入文件,然后再实时将编码后的数据写入文件,报警解除后,延时一段时间再停止写文件,转入写缓冲区状态.实现运动检测报警的全过程录像.这样既可以完整获取整个报警事件的过程,又可以节约系统的资源,在相同的存储空间下,可以大大延长保存录像的时间.4运动检测(移动侦测)技术评估要对运动检测技术的性能进行评估并不容易,特别是要进行定量的分析时,必须提供一个供作比较,研究的标准视频序列,它应该包括突然场景变化,摄像机移动以及光线明暗变换等特殊效果.检测方案可用多种参数来评估,比如检测成功率,检测失败率等等.在实际应用环境中,可以通过调节阀值对室内普通环境,室外环境获得比较好的监测效果.还可根据功能实现的方法分类,主要是对软件和硬件两大类实现方法进行一些定性的分析.采用硬件来实现监测功能,不占用CPU,拥有较快的处理速度,因而可以采用一些较为复杂的算法以获得更为准确的监测结果,并且有很好的实时性.譬如有些摄像机内置VMD(Video Motion Detector视频移动探测器)电路可以当报警探头使用.检测电路首先会将静态图像贮存起来,之后,如果发现画面的变化量超过了预先设定的值,系统就会发出报警信号,以提醒安防人员或启动录像机.然而硬件实现也意味着较高的成本,而且一旦系统对动态监测功能提出了更新更高的要求,那么原来的硬件系统只能弃而不用,必须采购新的硬件,造成浪费.用软件实现的监测功能,如果用主机的CPU来完成数值计算,算法不能太复杂,而且计算量不宜太大,否则会影响监控系统其他功能(如显示,录像等)的实现.如果算法下载到DSP上运行,就可以解决这个问题,首先它的功能扩充非常容易,算法的优化不会造成不必要的浪费,可以生成新的微码下载到DSP上,就可以提升性能,并且可以根据用户不同的需求提供一些个性化的功能组合.我们认为,用DSP加软件来实现系统的动态监测功能,是一种眼光更为长远的选择,而且也是运动检测技术发展的必由之路.实际上我们在Philips 的Trimedia1300芯片上完成MPEG4/H264 CIF/2CIF编码加运动检测功能,在TI的DM642芯片上完成了MPEG4/H264的4CIF/2CIF/CIF编码加运动检测功能.参考文献:1.王亮等"人运动的视觉分析综述"2. Meyer D, Denzler J and Niemann H. Model based extraction of articulated objects in image sequences forgait analysis. In: Proc IEEE International Conference on Image Processing, Santa Barbara, California 1997,78-81.3.Barron J, Fleet D and Beauchemin S. Performance of optical flow techniques. International Journal ofComputer Vision, 1994, 12 (1): 42-77.运动估计1、运动估计与运动补偿的定义视频是时变图象序列，是时空信号，与静态图象相比不仅在空间上存在冗余，而且在时间上存在冗余。