第五章 运动目标检测
运动目标检测
运动目标检测在计算机视觉领域中，运动目标检测是一项重要的研究任务，它的目标是通过算法自动检测图像或视频中的运动目标，并给予其正确的分类。
运动目标检测在许多应用中都有重要的作用，例如视频监控、智能交通系统和自动驾驶汽车等领域。
运动目标检测的挑战主要在于克服背景干扰、光照变化和目标遮挡等问题。
为了解决这些问题，研究者们提出了许多不同的方法和算法。
其中一种常见的运动目标检测方法是基于光流的方法。
光流是指物体在连续帧之间的像素移动信息。
这种方法通过计算相邻帧之间的光流来检测运动目标。
然后，通过对光流进行分析和处理，可以提取出运动目标的轮廓和位置信息。
另一种常见的方法是基于背景建模的方法。
这种方法假设背景是静止的，而目标是运动的。
通过对连续帧中的像素进行建模，可以提取出运动目标的位置和轮廓信息。
背景建模方法主要分为静态背景建模和自适应背景建模两种。
静态背景建模将整个场景作为背景进行建模，而自适应背景建模会根据场景的变化自动调整背景模型。
这些方法通常结合了像素差分和像素匹配等技术来检测运动目标。
近年来，深度学习技术的快速发展也为运动目标检测提供了新的解决方案。
基于深度学习的方法通过训练神经网络来学习特征表示，并使用这些特征表示来检测和分类运动目标。
其中，卷积神经网络（CNN）是最常用的深度学习模型之一，已经在许多图像和视频任务中取得了令人瞩目的成果。
此外，还有一些基于循环神经网络（RNN）和长短期记忆（LSTM）的方法也被用于处理序列数据，如视频中的运动目标。
总体而言，运动目标检测是一个非常复杂和多样的问题。
随着计算机硬件和算法的不断改进，运动目标检测的性能也在不断提高。
未来，我们可以期待更多创新的方法和技术被应用于运动目标检测任务中，以提高准确性和效率。
运动目标检测与跟踪
背景差方法
背景差分法假定背景是静止不 变的,因此背景不随帧数而变。
相减
二值化
后处理
结果
背景估计法
• 背景估计法适用于背景静止情况下的视频分割，其主要基 于以下两个假设：
假设1：在背景静止的情况下，若外界光照条件不变，且在不考虑噪 声的情况下，视频序列图像中的背景保持不变。 假设2：在目标可视的情况下，目标与背景的灰度之间存在着一定的 对比度。 • 根据假设1，在静态场景的条件下视频序列图像中不包含目标的完整 背景在每一帧都相同，由于运动目标会遮挡住一部分背景，所以每一 帧中的背景并不等于完整背景，关键技术就是根据一定的准则从连续 k帧图像中估计出该视频序列图像的完整背景。
根据假设2，运动目标与背景之间的灰度存在着一定的对比度，因此 在不考虑噪声的情况下，在差分图像中属于背景区域的像素的灰度值 为零，从而检测出了运动目标。
运动目标检测方法存在的实际应 用上的困难
1
运动阴影的 干扰
2
动态背景的 影响
3
场景光照的 变化
运动阴影的干扰
• 原因：由于阴影和目标都与背景的差别很大，并 且二者常有着相同的运动，阴影常被错划为运动 目标。
Contents
1
现状和应用
2
目标检测的相关技术
3
目标跟踪的常用方法
4
结语
现状
• 运动目标检测与跟踪是在基于动态图像分析的基 础上结合图像模式识别和图像跟踪方法对图像序 列中的目标进行检测—识别—跟踪的过程，它是 图像处理与计算机视觉领域中的一个非常活跃的 分支，在最近二十几年间，随着计算机技术、 CLSI技术与高分辨率传感技术，图像处理技术的 迅速更新，它在国名经济和军事领域的许多方面 有着广泛的应用。
运动目标检测与跟踪的
条件随机场是一种基于概率图模型的目标跟踪方法，它利用观测序列与标记序 列之间的条件概率关系建立模型。通过对模型参数的学习和优化，可以实现运 动目标的准确跟踪。
基于深度学习的方法
卷积神经网络
卷积神经网络是一种深度学习方法，具有强大的特征提取能力。在运动目标跟踪 中，可以利用卷积神经网络提取目标的特征表示，进而实现目标的跟踪。
研究背景与意义
• 随着社会的快速发展，视频数据在社会生活和工业生产中的应用越来越广泛。如何自动地从海量视频数据中提取出有用的 信息，成为了一个亟待解决的问题。运动目标检测与跟踪技术可以从视频中提取出运动目标，并对目标的运动轨迹进行跟 踪，为后续的视频分析和理解提供基础数据。因此，研究运动目标检测与跟踪技术对于推动计算机视觉领域的发展，提高 视频数据的利用效率具有重要意义。
传感器数据融合：利用激光雷 达、摄像头等多传感器数据，
实现运动目标的准确检测。
决策与规划：根据运动目标的 轨迹预测结果，进行自动驾驶 车辆的决策和路径规划。
目标轨迹预测：基于运动目标 的历史轨迹，预测其未来一段
时间的运动轨迹。
自动驾驶中的运动目标检测与 跟踪技术提高了车辆的感知能 力，增强了行驶安全性，为自 动驾驶技术的实用化奠定了基 础。
的鲁棒性。
缺点
需要大量标注数据进行 训练，模型复杂度较高 ，计算量大，实时性较
差。
03
运动目标跟踪方法
基于滤波的方法
卡尔曼滤波
卡尔曼滤波是一种高效的递归滤波器，它采用线性动态系统 状态空间模型，通过对系统输入输出观测数据对系统状态进 行最优估计。在运动目标跟踪中，卡尔曼滤波可用于预测目 标的运动轨迹。
运动目标检测与跟踪 的
汇报人： 日期:
如何利用计算机视觉技术进行运动目标检测和跟踪
如何利用计算机视觉技术进行运动目标检测和跟踪计算机视觉技术的快速发展使得运动目标检测和跟踪成为可能。
这项技术不仅在安防领域起到重要作用，还应用于自动驾驶、智能监控和虚拟现实等众多领域。
本文将介绍如何利用计算机视觉技术进行运动目标检测和跟踪。
一、运动目标检测运动目标检测是指利用计算机视觉技术，通过分析连续的图像序列，检测出视频中出现的运动目标。
运动目标可以是人、车辆、动物等各种物体。
以下是运动目标检测的主要步骤。
1. 前景提取前景提取是运动目标检测的第一步，其目的是将视频中的前景目标从背景中分离出来。
常用的前景提取方法包括帧差法、基于统计学模型的方法和基于深度学习的方法。
帧差法是最简单的方法，基于像素之间的差异来识别前景目标。
而基于统计学模型的方法则通过建立像素值的分布模型来识别前景目标。
基于深度学习的方法通常使用卷积神经网络（CNN）来提取特征并进行分类。
2. 运动检测运动检测是利用差分技术或光流法等方法，检测出视频中的运动目标。
差分技术通过对相邻帧之间的差异进行计算，来确定运动目标的位置。
而光流法则通过跟踪关键点在连续帧之间的移动来检测运动目标。
3. 目标分割和识别目标分割和识别是将前景目标分割并分类的过程。
它通常通过图像分割算法和目标识别算法实现。
图像分割算法将前景目标从图像中提取出来，并通过边缘检测、区域生长或图像分割神经网络等方法实现。
目标识别算法则通过比较目标特征和已知类别的模型特征，来对目标进行分类。
二、运动目标跟踪运动目标跟踪是指通过分析视频序列中的目标位置，持续追踪目标的运动轨迹。
以下是运动目标跟踪的主要步骤。
1. 目标初始化目标初始化是运动目标跟踪的第一步，其目的是在视频序列的初始帧中确定目标的位置。
常用的目标初始化方法有手动框选和自动检测。
手动框选是通过人工在初始帧中标记目标的位置。
而自动检测则通过运动目标检测算法自动获取初始目标位置。
2. 特征提取和匹配特征提取和匹配是运动目标跟踪的核心步骤。
《运动目标检测》课件
多目标跟踪与识别
多目标跟踪
研究多目标跟踪算法，实现多个运动目标的连 续跟踪和轨迹生成。
目标识别
利用深度学习技术，提高目标识别的准确率， 降低误检率。
跨摄像头跟踪
实现跨摄像头下的多目标跟踪，提高监控系统的实时性和准确性。
实时性与准确性
实时性
01
优化算法和模型，提高运动目标检测的实时性，满足实际应用
运动目标检测
目录 CONTENTS
• 引言 • 运动目标检测的基本方法 • 运动目标检测的常用算法 • 运动目标检测的实践案例 • 运动目标检测的未来展望
01
引言
什么是运动目标检测
运动目标检测是计算机视觉领域的一 个重要分支，旨在从视频中自动识别 和提取运动对象，为后续的目标跟踪 、行为分析等任务提供基础。
运动分析
在体育比赛中，通过运动目标检 测技术对运动员的动作、速度等 进行实时分析和评估，提高训练 效果和比赛成绩。
运动目标检测的挑战与难点
光照变化
动态背景
不同时间、不同角度的光照变化会对运动 目标的检测产生干扰，如何消除光照变化 对检测结果的影响是一个挑战。
在实际应用中，常常存在动态背景，如树 叶摇摆、人流涌动等，这会增加运动目标 检测的难度。
05
运动目标检测的未来展望
算法优化与改进
深度学习算法
利用深度学习技术，如卷积神经网络（CNN），对 目标检测算法进行优化，提高准确率和鲁棒性。
数据增强
通过数据增强技术，如旋转、缩放、翻转等操作，扩 充训练数据集，提高模型的泛化能力。
轻量级模型
研究轻量级的目标检测模型，降低计算复杂度，提高 实时性。
基于机器学习的方法
总结词
运动目标检测
人体运动检测王华均（贵州民族学院数学与计算机科学学院贵阳550025）摘要：人体运动检测具有广阔的应用前景，实时检测和分割出运动的人体是研究的关键。
本文针对固定场景下的人体运动检测，利用基于彩色RGB图像的背景减除法来获取运动人体目标的提取。
同时也做了相应的灰度图像的人体目标检测和提取。
然后分别对两种方法检测出来的目标进行一系列的预处理，从而比较出两种方法的可行性。
最后，根据所提取出来的目标求出其质心，拟合出运动轨迹。
关键词：运动检测背景预处理运动轨迹Human body movement detectingWang Hua Jun(School of Mathematics and Computer Science of Guizhou University ForNationalities Guiyang 550025)Abstract：Human motion detection has broad application prospects. It is necessary to divide and detect the moving human body timely. This article of human body movement detecting based on Static scene. It uses RGB color image gain goal based on subtraction of the background. At the same time, it also detects and withdraws goal of based on gradation image. Then separately the goal which examines to two methods carries on aseries of pretreatments, thus compares two methods the feasibility.Finally, and According to the goal which withdraws extracts its nature heart, Simulates the path of movement.Key words: Moving detection Background Preparation processing Movement path一、引言图像处理技术始于20世纪50年代。
动目标检测
动目标检测动目标检测是指在视频或图像序列中，快速且准确地检测和追踪运动目标的过程。
动目标检测在许多应用中都有着广泛的应用，比如视频监控、交通监控、智能驾驶等领域。
下面将介绍一些常见的动目标检测方法。
一、基于传统的动目标检测方法：1. 基于背景差分法：该方法通过将当前帧的像素值与背景模型进行比较，来检测出目标。
这种方法简单、直接，但对光照变化和背景的不稳定性较为敏感。
2. 基于帧差法：该方法通过比较相邻帧之间的像素差异，来检测出目标。
帧差法可以适应光照变化和背景的变化，但对运动目标的遮挡情况不敏感。
3. 基于自适应背景建模：该方法通过维护一个适应性的背景模型，来动态更新背景信息，从而减少光照变化和背景的影响。
这种方法可以适应复杂的场景变化，但对于目标突然静止不动的情况处理效果不佳。
二、基于深度学习的动目标检测方法：1. 基于卷积神经网络（CNN）的动目标检测：通过训练深度神经网络模型，将视频或图像序列中的目标进行分类和定位。
这种方法可以自动学习目标的特征表示，从而提高检测的准确性和鲁棒性。
2. 基于循环神经网络（RNN）的动目标检测：通过将时间信息纳入模型中，建立时间上下文的关系，从而提高目标的追踪和预测能力。
这种方法可以适应目标的运动和变形，对目标的形状和结构变化不敏感。
三、动目标检测的评价指标：1. 准确率（Accuracy）：检测结果与真实标注之间的重叠程度。
2. 误检率（False Positive Rate）：虚警率，即没有目标但却被错误检测出来的像素或区域。
3. 漏检率（Miss Rate）：目标没有被检测到的像素或区域。
4. F1 值：综合考虑准确率和漏检率的一个评价指标。
总结起来，动目标检测是指在视频或图像序列中，通过提取目标的运动信息，进行快速且准确地检测和追踪运动目标的过程。
根据不同的应用需求，可以选择合适的算法和模型进行动目标检测，以提高检测的准确性，实现对运动目标的有效监控和分析。
光流法运动目标检测
光流法运动目标检测光流法是一种计算机视觉的方法，用于检测视频中的目标运动。
它通过分析连续帧之间的像素变化，获得目标在时间上的位移信息。
本文将介绍光流法的原理、优缺点以及在目标检测中的应用。
光流法基于一个假设：相邻帧之间的像素强度保持不变。
根据这个假设，光流法找出当前帧中的每个像素，在下一帧中的对应位置。
这个对应位置的偏移量就是该像素的光流向量。
在光流法中，最常用的算法是Lucas-Kanade算法。
该算法基于最小二乘法，使用了窗口特征和局部性质。
首先，选择一个窗口大小，在当前帧和下一帧中找到窗口内的特征点，并计算它们的灰度差。
然后，根据灰度差和窗口的局部性质，用最小二乘法求解光流向量。
光流法有许多优点，使其成为目标检测中常用的技术之一。
首先，光流法只需要计算相邻帧之间的像素变化，不需要额外的训练过程，因此计算速度较快。
其次，光流法对目标运动的估计较为准确，能够捕捉到细微的移动，例如运动模糊或者快速的目标运动。
此外，光流法还具有较好的鲁棒性，对光照条件的变化和背景杂乱的情况具有一定的容忍度。
然而，光流法也有一些限制。
首先，光流法假设相邻帧之间的像素强度保持不变，这个假设在一些情况下并不成立，例如光照变化或者背景混杂的情况下。
此外，想要获得准确的光流向量需要选择合适的窗口大小和特征点，这个过程对于不同的视频可能需要调整参数，不够智能化。
在目标检测中，光流法常被用于场景分析、目标跟踪和行为识别等任务中。
在场景分析中，光流法可以根据目标的运动信息，进行场景的聚类和分割，帮助检测出不同的目标区域。
在目标跟踪中，光流法可以追踪目标的运动轨迹，提供目标位置的估计。
在行为识别中，光流法可以提取目标的动作特征，用于动作识别和行为分析。
综上所述，光流法作为一种计算机视觉的方法，在目标检测中具有重要的应用。
它能够根据连续帧之间的像素变化，获得目标的运动信息，用于场景分析、目标跟踪和行为识别等任务中。
虽然光流法存在一些限制，但其优点使其成为目标检测中常用的技术之一。
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基于视频分析的运动目标检测技术
阴影去除（SR）
基于视频分析的运动目标检测技术
边缘检测
基于视频分析的运动目标检测技术
运动目标提取
演示：室内人流量统计原型系统
第四次上机安排： 时间：12月1日（周一）8:00-11:50（1-4节） 地点：计算中心T07 内容：任选一种方法检测视频中的运动目标，并分析实验 结果。 方式：自行完成 要求：上机时带上选好的有运动目标（建议单个目标，如 车，行人）的视频，可带自己的电脑。
（4）背景中物体运动，引起虚静止物体 当初始背景 中存在运动物体时，该运动物体的初始图像在背景中将 长期存在，在检测结果中出现虚的静止目标，用一般的 背景更新算法很难将该区域去除。 （5）树叶摆动等干扰 当背景中有很多并非绝对静止 的背景物体时，在检测结果中将会产生很多噪声。若场 景中有风，背景中大部分树叶都在晃动，在检测结果中 出现很多树叶。 （6）运动物体的阴影 由于运动物体存在着阴影，而 这些阴影往往与背景不同，在背景相减过程中，这些阴 影会与前景物体连在一起，不利于前景物体的跟踪与识 别。
内颜色分量值在帧视频图像中出现的次数，然后计算出现次数最多的区 间内所有值的平均值，并用它来作为背景模型在该点的颜色值：
Bt ( x, y ) 1 m 1 I t i ( x , y ) m i 0
基于视频分析的运动目标检测技术
背景建模
背景建模
基于视频分析的运动目标检测技术
目标检测
对于（1）光照条件变化 ，必须对所有像素点进 行全局统计，以判断是否有光照条件的变化。依 据前景物体所占比例小的假设，可以通过判断像 素点中前景点占的百分比来判断光照条件是否变 化，以决定是否要提高背景的更新率。 对于（2）遮挡与运动目标混淆 ，目前的解决方 法是基于模板匹配。 对于（3）物体停止或者运动过慢 ，如果停止的 物体将长期静止，则应该将其视为背景；如果它 只是短期停留，则应该还是将其作为前景目标。
缺点 噪声较多，检测精度不高，易 出现重叠和空洞现象，对目标 描述不完整 易受到背景变化的干扰，如树 叶摇动、雨雪天气等 算法复杂耗时，抗噪声能力比 较差，需要特定的硬件支持， 实用性较差
背景减法 算法简单易于实现，检测 结果完整，适合实时处理 光流法 包含目标运动信息和三维 结构信息，可以在场景信 息未知的情况下进行检测
• 测试结果
用户接收报警信息结果
演示：运动目标检测系统
例2：基于视频分析的运动目标检测系统
运动目标检测
视频帧 图像 预处理 背景初始化及更新 目标检测 后处理 运动 目标
算法流程图
预处理: 去噪和亮度归一化 背景建模: 改进的均值滤波背景建模法
目标检测: 差分图像分割
后处理: 涂抹去噪和填充空洞
对于（4）背景中物体运动，引起虚静止物体 ， 由于虚物体被检测出来都是静止的，可以用上述 解决（3）的方法来处理，不过这种方法需要一 定长的时间。或通过基于内容的方法来解决。
对于（5）树叶摆动等干扰 ，可以借助一些去除 噪声的方法。 对于（6）运动物体的阴影 ，可以使用隐式马尔 可夫模型来解决该问题。
TFED算法流程图
运动目标检测—— W4算法
基本原理:用最小灰度值 Min( x, y ) 、最大灰度值 Max( x, y ) 和邻间差分最大值Dif ( x, y ) 来描述背景模型，其中邻间 差分最大值是相邻两帧图像之间灰度差分最大值。算法
检测原理如以下公式所示。
B( x)
0,( Min ( x , y ) k Dif ( x , y )) I ( x, y ) ( Max( x, y ) k Dif ( x, y)) 1,else
第三次上机安排： 时间：11月24日（周一）8:00-11:50（1-4节） 地点：计算中心T07 内容：对第二次上机保存的关键帧先进行灰度化，然后利 用阈值分割算法对其进行图像分割（至少编程实现一种算 法），并分析实验结果。 方式：自行完成 要求：上机时带上存好的关键帧图像，可带自己的电脑。
第五章 运动目标检测技术
基于视频分析的运动目标检测技术
背景建模
步骤1：建立一个视频流滑窗用来缓存前L帧视频图像;
步骤2：将图像的颜色值的变化范围0-255划分为n个区间：[0, N], [N,
2N], … [(n-1)N, 255], N = 255/n；
步骤3：对于每个像素点的每一个颜色通道Байду номын сангаас先统计滑窗时间里每个区间
建立 背景模型
背景差分
提取 运动目标
运动目标
对于场景的动态变化，光照和外部噪声等干扰会影响处 理结果： （1）光照条件变化 一是光照缓慢变化，可以通过更 新背景解决；另一种是光照条件变化很快，背景模型的 更新速度跟不上光照变化速度。会将大面积的背景当作 前景目标。 （2）遮挡与运动目标混淆 当两个运动物体相互靠近重 叠时，简单的背景相减会将其当作一个目标而不是两个 不同目标。而如果一个运动物体的一部分被背景遮挡， 则背景相减后可能会将其当作两个分开的运动物体。 （3）物体停止或者运动过慢 当运动物体停止时，需 要考虑是否将该物体当作背景；而运动过慢物体会产生 拖尾以及中间产生空洞。
运动目标检测—— W4算法
待检测图像
k=1
k=3
k=5
第45帧图像不同k值检测结果对比图
例1：运动目标实时监控及报警系统开发
研究内容
远程视频监控及 报警系统
运动目标检测模 块：W4运动目标 检测算法
远程报警模块： GPRS MODEM 发送短信和彩信 报警
运动目标实时监控及报警系统的设计与开发
关于实验作业（40%） 1）考试（暂定12月22日）前上传至ftp: ftp://211.71.149.41 (只上传上机报告附源代码和 注释）不要上传视频； 2）验机：机房或上课展示
关于期末考试（60%）
1）考试时间地点另行通知（班长） 2）考试方式：闭卷 3）考试题型（填空题，简答题，计算题， 分析应用题，编程题）
SR算法流程图
1. 基于颜色的阴影去除 2. 引入边缘检测 3. 轮廓提取
基于视频分析的运动目标检测技术
阴影去除（SR）——基于颜色的阴影去除
R c1 arctan( max(G, B) ) G ) c2 arctan( max( R , B ) B ) c3 arctan( max( R, G )
运动目标检测——相邻两帧差分
相邻两帧算法流程图
差分图像二值化公式
运动目标检测——相邻三帧差分
相邻三帧算法流程图
运动目标检测——差分相乘法
差分相乘算法流程图
运动目标检测——背景差分法
背景差分算法流程图
运动目标检测——背景差分与边缘检测结合算法（BSED）
BSED算法流程图
运动目标检测——三帧差分和边缘检测结合算法（TFED）
• 路线图
存储彩信图像
视频 序列
W4算法检测 目标
初始化数据库 报警信息
GPRS MODEM 利用数据库接 口发送信息
用户接收报警 信息
系统反馈报警 情况
显示检测结果
运动目标实时监控及报警系统技术 路线图
运动目标实时监控及报警系统的设计与开发
远程报警模块
移动通信技术中使用时间最长、用户最多的网络是2G/2.5G网络。
交叉熵分割
基于视频分析的运动目标检测技术
阴影去除（SR） ◦ 实现了基于颜色不变特征等经典的SR算法
◦ 结合颜色不变特征、混合高斯阴影模型和边缘检测 提出了一种阴影去除方法
基于视频分析的运动目标检测技术
阴影去除（SR）
当前背景 当前帧 边缘检测 边缘差分二值化 边缘检测 轮廓提取 带阴影的 运动目标 基于c1c2c3颜色 空间的阴影检测 基于GMSM 的 阴影验证并去除 边缘二值化 去除阴影的 运动目标
背景和 当前帧
N
背景减
∑>T Y 差分图像 阈值分割
带阴影的运动目标
目标检测算法流程图
基于视频分析的运动目标检测技术
阈值分割
最小分离度阈值:
L i i D(k ) ipi log( ) ipi log( ) m0 (k ) i k 1 m1 (k ) i 0 k
差分图像
2D交叉熵分割
教材补充内容
空域法 运动目标检测 时域法 背景减法 统计背景建模法 光流法 两帧差分法 三帧差分法
运动目标测方法总结示意图
基本背景建模法
均值滤波法 W4法 单高斯模型
混合高斯模型
帧差法
运动目标检测
常见时域法优缺点对比表
算法名称 帧差法
优点 算法简单易于实现实时监 控，对场景光线变化不敏 感
1 f d ( x, y, t1 , t 2 ) 0 | f ( x, y, t1 ) f ( x, y, t 2 ) | T else
图像Ik-1
图像Ik
图像Ik+1
帧差
帧差
差分图像 IZ（k-1,k)
差分图像 IZ（k,k+1)
与运算
三帧时间差分图像 IZk
三帧时间差分法
2、背景差分法(P.172)
基于颜色不变特征的阴影检测
d1 c1B ( x, y ) c1I ( x, y ) 基于高斯混合阴影模型的阴影验证 B ( x, y ) I ( x, y ) c2 d 2 c2 B ( x, y ) I ( x, y ) d c c 3 3 3
GSM全球移动通信系统/GPRS通用分组无线服务
USB接口GPRS MODEM
硬件设备连接效果图
运动目标实时监控及报警系统的设计与开发