基于三帧时间差分法的独居老人运动检测

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一种基于OpenCV实现的三帧差分运动目标检测算法研究

ｃｎｆｌｉｈｅｌｉｅｕｒｍｅｔａｕｆｌｅｒａｔｌｔｍｅｒｑｉｅｎ．
ＫｙＷｏｄｔｒｅｆｍｅｄｆｒｎｉ，ｅｅｔｎｏｖｎｂｅｔＯｐｎＶｅｒｓｈｅ－ｒｉｅｅｔｌｄｔｃｉｆａｆａｏｍｏｉｇｏｊｃ，ｅＣ
ＣｌｓｍｂｒＴＰ０．ａｓＮｕｅ３】６
１引言
现实生活中，量有意义的视觉信息都包括在大运动之中。尽管人类的视觉即能看见运动物体又能看到静止的物体，是在许多场合，但比如重要场
ｔｎＳｍｅｓｍｕａｉｎｔｓｓａｅｃｒｉｄＯｔｂｈｌｏｉｈａｄｔｅｂｓｃｆａｉｅｅｃｔｏｉ．ｏｉｌｔｅｔｒａｒｅｕｙｔｅａｇｒｔｍｎｈａｉｒｍｅｄｆｒｎｅｍｅｈｄ，ｒｓｅｔｅｙｏｏｆｅｐｃｉｌ，ｍｏ的基础，取准确的获运动目标对于后面的处理具有重要意义，此，因研
徐卫星王兰英李秀娟
郑州４００）５Ｏ７（河南工业大学电气工程学院
摘
要
运动目标检测在视觉监控系统、医学图像分析、工业检测和军事等领域有着广泛的应用。运动目标检测处于
这些应用的最前端，检测结果的准确精度对后续处理有很大的影响。文中提出了一种三帧差分运动目标检测算法，利用
总第２５６期２１年第１期０１１

背景差分与三帧差分结合的运动目标检测算法

背景差分与三帧差分结合的运动目标检测算法
卢章平;孔德飞;李小蕾;王军伟
【期刊名称】《计算机测量与控制》
【年(卷),期】2013(21)12
【摘要】针对基于混合高斯模型背景差分法对光照突变敏感的问题,提出了背景差分法与三帧间差分法相结合的运动目标检测算法;首先利用当前帧与混合高斯模型建立的背景模型差分,快速检测出运动变化区域;然后,通过与设定的阈值比较,判断场景内是否发生光照突变,场景中若未发生光照突变,则采用混合高斯模型背景差分法提取运动目标,若发生光照突变,采用三帧间差分法提取运动目标;实验结果表明,在光线发生突变情况下,文中提出的算法同样能够取得较好的检测效果,具有很强的适应性和鲁棒性,可用于实时监测系统.
【总页数】4页(P3315-3318)
【作者】卢章平;孔德飞;李小蕾;王军伟
【作者单位】江苏大学机械工程学院,江苏镇江212013;江苏大学机械工程学院,江苏镇江212013;江苏大学机械工程学院,江苏镇江212013;江苏大学机械工程学院,江苏镇江212013
【正文语种】中文
【中图分类】TP391
【相关文献】
1.基于自适应Surendra背景更新的背景差分运动目标检测算法 [J], 孙文华
2.改进三帧差分法与背景差分法结合的运动目标检测算法 [J], 高林;王昌宇
3.基于五帧差分和背景差分的运动目标检测算法 [J], 郝毫刚;陈家琪
4.帧间差分与背景差分相融合的运动目标检测算法 [J], 朱明旱;罗大庸;曹倩霞
5.背景差分和三帧差分相结合的运动目标检测方法 [J], 陈安东;周杨;
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运动目标检测的三帧差分和背景消减研究

( xi , xj, tk+1 )|
( 3) 分别对 g( xi, xj, tk ) 和 g(xi, xj , t k+1) 进行中值滤波 , 得到 ng( xi , xj,
tk) 和 ng(xi, xj , tk+1) , n 的大小可取估计目标的尺寸。
( 4) 对灰度图像 ng( xi, xj, tk) 和 ng( xi , xj, tk+1 ) 进行自动门限分割, 得到二值图像 b( xi, xj, tk) 和 b( xi , xj, tk+1) 。
2.4 三帧差分法的算法描述
( 1) 序列图像处理用来确定图像序列中有无物体运动、解决低信噪比条件下的运动小目标检测问题的较好方法。通过采集设备实时从外界环境里获取运动彩色图像,其颜色种类多, 不利于图像处理, 因此
要把彩色图转换为灰度图, 其灰度值和 RGB 颜色对应关系如下:gray=
( a)
式中( xi , xj) 表示单帧图像中每个像素的位置坐标。连续三帧序列
原始图像 f( xi , xj, tk) , f(xi, xj , tk+1) , f( xi , xj, tk+2) , 相邻两帧的绝对差灰度
图像 : g (xi, xj , t k) =| f( xi, xj, tk+1 ) - f( xi , xj, tk) | 和 g(xi, xj, tk+1) =|f( xi, xj , tk +2) - f
Th 定义在 3 倍 d(x,y)方差处。通过这样的图像分割过程, 得到目标和
背景的二值图像。

基于改进的三帧差分法运动目标检测

基于改进的三帧差分法运动目标检测丁磊;宫宁生【期刊名称】《电视技术》【年(卷),期】2013(037)001【摘要】为了提高运动目标检测的准确性和效率,提出了基于改进的三帧差分法检测运动目标的算法.该算法对传统的三帧差分法进行了改进,结合了单高斯模型背景提取、背景自适应更新和自适应阈值提取的方法,从而解决了传统三帧差分法中可能出现的无法检测出完整的运动目标的问题.背景的自适应更新和自适应阈值的提取减少了光线亮度变换以及噪声对运动目标检测带来的影响.实验表明,该算法与传统的三帧差分法相比可以更加完整地检测出运动目标,并且可以有效地避免出现“漏检”等情况,提高了运动目标检测的效率和准确性.%To accurately and efficiently improve the moving objects detection,this paper proposes an improved three frame difference algorithm,which improves the traditional three frame difference and combines background extraction and self-adaptive threshold extraction. This algorithm solves the problem that can't detect the entirety of the moving objects in the traditional three frame difference. Self-adaptive background update and self-adaptive threshold extraction reduce the effect of the sunshine and noise. Experimental results demonstrate that the algorithm can detect the entirety of the moving objects and avoid undetected error. This algorithm can accurately and efficiently detect the moving objects detection.【总页数】3页(P151-153)【作者】丁磊;宫宁生【作者单位】南京工业大学电子与信息工程学院,江苏南京211316;南京工业大学电子与信息工程学院,江苏南京211316【正文语种】中文【中图分类】TN911.73【相关文献】1.改进三帧差分法与背景差分法结合的运动目标检测算法 [J], 高林;王昌宇2.Markowitz投资组合模型改进的三帧差分法运动目标检测 [J], 夏琳琳;潘旭影;杨雪东;初妍3.基于改进三帧差分法对监控视频中行人目标检测 [J], 莫丹雷;杨瑞兆;吴伟;甘永进;龙妹4.基于三帧差分法和改进ViBe算法的前景检测方法 [J], 杨波;潘峥嵘5.基于改进三帧差分法的3D打印机轨迹检测方法 [J], 马雪皎;神显豪;易金生;潘角;梁嘉明因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

基于两重三帧差分的运动目标检测算法的研究

ｄｉｒｅｃｔｉｏｎｓＳｏｂｅｌｅｄｇｅｏｐｅｒａｔｏｒ，ｉｆｎａｌｌｙ，ｔｈｅｏｂｊｅｃｔ
ｉＳｅｘｔｒａｃｔｅｄｗｉｔｈｔｈｅｍｅｔｈｏｄｏｆｂｉｎａｒｉｚａｔｉＯｎｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇｔｏｒｅｍｏｖｅｔｈｅｉｒｒｅｌｅｖａｎｔｌｉｎｅｓ．Ｗｉｔｈｔｈｅｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｖｅｒｉｉｃｆａｔｉｏｎ，ｔｈｉｓａｌｇｏｒｉｔｈｍｃａｎｏｐｅｒａｔｅｓｉｍｐｌｙ，ｉｍｐｌｅｍｅｎｔｅａｓｉｌｙ，ａｎｄｄｅｔｅｃｔ
ｖｅｒｙｉｍｐｏｒｔａｎｔｒｅｓｅａｒｃｈｏｒｉｅｎｔａｔｉｏｎｉｎｔｈｅｉｅｆｌｄｓｏｆｃｏｍｐｕｔｅｒｖｉｓｉｏｎａｎｄｖｉｄｅｏｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ．Ｔｈｉｓ
ｏｆｉｍａｇｅｓｅｑｕｅｎｃｅｓｔｏｄｏｔｈｅｏｐｅｒａｔｉｏｎｏｆｔｈｒｅｅ — ｆｒａｍｅｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅａｌｇｏｒｉｔｈｍｔｗｉｃｅ，ａｎｄｆｕｓｅｓ
ｐａｐｅｒｐｒｏｐｏｓｅｓａｎｏｖｅｌｍｏｖｉｎｇｏｂｊｅｃｔｄｅｔｅｃｔｉｏｎ

基于改进三帧差分法对监控视频中行人目标检测

①基金项目：玉林市政府与玉林师范学院重大合作项目（项目编号：YLSXZD2019015）；玉林师范学院科研项目（项目编号：2019YJKY24）；玉林师范学院校级科研项目（项目编号：2019YJKY26）。

作者简介：莫丹雷（1991—），男，研究生，助教，研究方向为视频图像处理。

通信作者：杨瑞兆（1990—），男，硕士，实验师，研究方向为激光诱导击穿光谱、激光微加工技术。

E-mail： yangruizhao@。

DOI:10.16660/ki.1674-098X.2012-5640-9634基于改进三帧差分法对监控视频中行人目标检测①莫丹雷杨瑞兆* 吴伟甘永进龙妹（玉林师范学院物理与电信工程学院广西玉林 573000）摘要：行人是交通系统中的主要参与者，所以监控视频中的行人目标检测对智能交通系统的研究和应用有着重要的意义。

由于场景的动态变化使得行人目标的检测变得相当困难，有效检测出监控视频中行人目标是解决这个问题的关键。

本文对比帧差法、光流法、背景相减法、三帧差法等几种常用检测算法的效果，最终采用三帧差法结合形态学技术对监控视频中行人目标检测，能较好地填充行人目标的部分“空洞”。

实验结果表明：改进的算法能较清晰，较完整地检测出视频中行人目标，检测效果良好。

关键词：监控视频行人目标检测三帧差法形态学技术中图分类号：TP391.1文献标识码：A 文章编号：1674-098X(2021)02(c)-0138-05Pedestrian Target Detection in Surveillance Video Based onImproved Three-frame Difference MethodMO Danlei YANG Ruizhao * WU Wei GAN Yongjin LONG Mei(School of Physics and Telecommunication Engineering, Yullin Normol University, Yulin, Guangxi ZhuangAutonomous Region, 573000 China)Abstract: Pedestrians are the main participants in the transportation system, so the detection of pedestrian targets in sur veillance video is of great signif icance to the research and application of intelligent transportation systems. This article compares the effects of several common detection algorithms such as frame difference method, optical f low method, background subtraction method, and three frame difference method. Finally, the three-frame difference method combined with morphological technology is used to detect the pedestrian target in the surveillance video, which can better fill in the part of the pedestrian target hole. The experimental results show that the improved algorithm can detect pedestrians in surveillance video clearly and completely, and the detection effect is good.Key Words: Surveillance video; Pedestrian target detection; Three frame difference method; Morphological technique1 引言行人目标检测就是检测图像或者视频序列中是否包含行人目标，并根据检测出的行人得出其大小和位置信息，是目前计算机视觉领域的研究热点之一[1]。

一种基于三帧差分和边缘信息的运动目标检测方法_甘明刚

ipi w1
i=t +1
(10) (11)
C0 和 C1 类的方差可由下式求得
∑t
σ02 = (i − μ0 )2Pi w0
i=0
(12)
∑L−1
σ12 =
(i − μ1 )2Pi w1
i=t +1
(13)
定义类内方差 σw ，类间方差 σB ，总体方差 σT 为
σw2 = w0σ02 + w1σ12
第 32 卷第 4 期 2010 年 4 月
电子与信息学报 Journal of Electronics & Information Technology
Vol.32No.4 Apr. 2010
一种基于三帧差分和边缘信息的运动目标检测方法
甘明刚陈杰刘劲王亚楠
(北京理工大学自动化学院北京 100081) (复杂系统智能控制与决策教育部重点实验室北京 100081)
presented in this paper. Firstly, three continuous edge images are obtained by edge extract from three continuous
images, and then, the motion information is detected with three-frame-differencing, finally, the object is extracted
Hx = −2 0 2 , Hy = 0 0 0
(5)
−1 0 1
−1 −2 −1
3.3 2 值化阈值确定
2 值化阈值采用最大类间方差法确定。最大类

间方差法是一种自适应阈值确定方法，它以最佳门

背景差分和三帧差分相结合的运动目标检测方法

背景差分和三帧差分相结合的运动目标检测方法陈安东;周杨【期刊名称】《测绘科学与工程》【年(卷),期】2018(038)004【摘要】视频图像的运动目标检测是计算机视觉领域研究的一个热点问题,本文针对传统背景差分法和帧间差分法的不足,提出一种将快速背景差分与三帧差分相结合的复杂视频图像背景下的运动目标检测算法。

通过阈值化的方法对背景模型进行更新,提取图像中的运动区域,将背景差分与三帧差分提取的结果相结合,并进行形态学处理,最终获取运动前景目标。

在对比实验中,采用识别率、误检率进行定量分析,与光流法、背景差分法和帧间差分法相比,改进方法的各项精度指标均有提升,其中识别率平均提高了4.3个百分点,误检率平均降低了7.6个百分点。

实验表明,针对不同场景的目标检测情形,改进的方法能取得较好的检测结果,能够在复杂的场景中正确有效地对运动目标进行检测。

【总页数】8页(P66-73)【作者】陈安东;周杨【作者单位】[1]信息工程大学地理空间信息学院,河南郑州450001;[1]信息工程大学地理空间信息学院,河南郑州450001【正文语种】中文【中图分类】TP753【相关文献】1.基于背景差分的一种运动目标检测方法 [J], 张传伟;王京梅;林晓明;赵文俊2.一种基于帧间差分与背景差分的运动目标检测新方法 [J], 邱德润;朱明旱;伍宗富3.基于结构相似性粗定位与背景差分细分割的运动目标检测方法 [J], 蒙晓宇;朱磊;张博;潘杨4.连续帧间差分与背景差分相融合的运动目标检测方法 [J], 屈晶晶;辛云宏5.一种基于梯度图像帧间差分和背景差分的运动目标检测新方法 [J], 潘翔鹤;赵曙光;柳宗浦;王媛因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

基于改进ViBe算法与三帧差法的运动检测算法

基于改进ViBe算法与三帧差法的运动检测算法杨依忠;张强;汪鹏飞【期刊名称】《合肥工业大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2018(041)008【摘要】针对ViBe(visual background extractor)算法存在的鬼影和漏检问题,文章提出了一种基于改进ViBe算法和三帧差法的运动目标检测的方法.首先针对ViBe算法检测结果存在鬼影的问题提出一种改进的方法,改变ViBe算法中仅通过第1帧建立背景模型的方式;该文在前5帧中每个像素点的邻域随机选取4个像素点建立一种具有时间和空间信息的背景模型进行运动检测,并采用"或"类型三帧差法做"或"运算改善漏检的问题;然后对显著性检测结果做"与"运算去除过检点以提高运动目标检测的准确性;最后进行适当地后处理得到最终的检测结果.该算法能够去除噪声、抑制鬼影以及减少空洞点,实验结果表明能够快速并准确地检测出运动目标.【总页数】7页(P1052-1058)【作者】杨依忠;张强;汪鹏飞【作者单位】合肥工业大学电子科学与应用物理学院,安徽合肥 230009;合肥工业大学电子科学与应用物理学院,安徽合肥 230009;合肥工业大学电子科学与应用物理学院,安徽合肥 230009【正文语种】中文【中图分类】TP391.4【相关文献】1.一种基于改进三帧差分和ViBe算法的运动目标检测算法 [J], 谢红;原博;解武2.一种基于帧差法改进的VIBE运动目标检测算法 [J], 潘璠;赵晓杰;文朝举;张秀霞;3.一种改进的融合帧差法的ViBe算法 [J], 史瑞环;吴斌;李务军;范风兵4.基于改进三帧差法的微小目标运动轨迹检测方法研究 [J], 孙清涛;赵欣悦;张晓萌5.基于帧差法的运动车辆检测算法研究 [J], 周越;李硕因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

基于三帧时间差分法的独居老人运动检测

基于三帧时间差分法的独居老人运动检测
盛旭锋;朱方文;李校祖;庄俊
【期刊名称】《计算机工程与应用》
【年(卷),期】2010(046)013
【摘要】中国已经进入老龄化社会,老人的安全日益受到关注.通过最大类间方差法和三帧时间差分法进行自然背景和光照条件下室内运动人体目标的分割及运动状态的检测.实验表明算法基本能检测到运动人体轮廓,满足实时性要求,并为以后的独居老人姿态识别和安全判断打好基础.
【总页数】3页(P239-241)
【作者】盛旭锋;朱方文;李校祖;庄俊
【作者单位】上海大学机电工程与自动化学院,上海200072;上海大学机电工程与自动化学院,上海200072;上海大学机电工程与自动化学院,上海200072;上海大学机电工程与自动化学院,上海200072
【正文语种】中文
【中图分类】TP391
【相关文献】
1.一种基于时间差分运动检测的改进方法 [J], 危水根;陈震;黎明
2.基于二重差分法的光流场运动检测 [J], 周丽;朱宏
3.高龄老人居家养老现状调查——基于五位独居老人的个案访谈研究 [J], 刘艳花
4.代际居住距离对独居老人孤独感的影响研究
——基于2661名城市独居老人的经验分析 [J], 周榕;李光勤;王娟
5.独居老人广义居家养老保障状况及其精准关爱——基于中国大城市城区70岁及以上独居老人的问卷调查 [J], 桂世勋
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人姿态识别和安全判断打好基础。
关键词：帧差分法；三运动检测；居老人独
Ｄ：０７８．ｓ．０２８３．１．．１文章编号：０２８３（００１— ２９０文献标识码：中图分类￣＇Ｐ９ＯＩ１．７／ｉｎ１０ — ３１００１０３ｊｓ２３７１０ — ３１２１）３０３ — ３Ａ：３１Ｔ
ｌ引言
数据表明，中国已经进入老龄化社会｝如何对老年人进行ｌ】，
照顾已经成为—个日益引起关注的问题，尤其独居老人的日常生活安全对构建和谐社会具有重要意义。利用摄像机的非接触
ｆａ — ｉｅｅｃｇＣｍｐｔｒＥｇｎｅｉｇａｄＡｐｅｔｎ，００４（３：３－４．ｒｍｅｄｆｒｎｉ．ｏｕｅｎｉｅｒｐｆａｉｓ２１。６１）２９２１ｆｎｎｎｉｏ
ＡｂｔａｔＣｈｎａｅｔｒｄｔｅｇｎｏｉｔ．ｈｅｄｒｙｈｖｅｏｎｎｒａｉｇｏｃｒ．ｈｅｔｎａｇｒｔｍｆｉｄｏｓｒｃ：ｉａｈｓｎｅｅｈａｉｇｓｃｅｙＴｅｌｅｌａｅｂｃｍｅａｉｃｅｓｎｃｎｅｎＴｅｄ￣ｃｉｌｏｈｏｎｏｒｏｉ
３ｆａ — ｉｅｅｃｎｒｐｌｄｔｈｍａｅｓｇｎａｉｎｏｎｉｄｏｌｅｖｎｌｗｌｎｈａｉｓｉｔｎｆｒｈｓｅ－ｒｍｅｄｆｒｎｉｇａｅａｐｉｏｔｅｉｇｅｍｅｔｔｆａｎｏｒｅｄｒｍｏｉｇｓｆｅｏｏｙａｄｔｅｂｓｅｔｃｍａｉｏｉ／ｒｏｈａｔｉｏｔｒ．ｅｘｅｉｎｓｓｏｔａｈｕｎｐｓｒｍａｅａｅｅｍｅｔｄｕｃｓｆｌ．ｈｅｌｔｒｑｉｅｎｓｃｉｔｐｓｕｅＴｈｅｐｒｍｅｔｈｗｈｔｔｅｈｍａｏｔｅｉｇｃｎｂｓｇｎｅｓｃｅｓｌＴｅｒａｉｖｙｕｕｙｍｅｅｕｒｍｅｔｉｓｔｆｅａｄｉｌｙｏｄｂｓｓｆｒｔｅｆｌｗｉｇｉｅｔｙｎｈｌｅｌｏｔｒｎｅｅｍｉｉｇｈｓｅｅｕｔ．ａｉｉｄ，ｎｔａｓａｇｏａｉｏｈｏｌｎｄｎｉｉｇｔｅｅｄｒｙｐｓｕｅａｄｄｔｒｎｎｉ／ｒｓｃｒｙｓｏｆｈｉＫｅｒｓｔｒｅｆａ－ｄｆｒｎｉｇ；ｔｎｄｔｃｉｎ：ｈｌｅｌｇｎ－ｉ— ｌｃｙｗｏｄ：ｈｅ－ｒｍｅｉｅｅｃｎｍｏｉｅｅｔｏｏｔｅｅｄｒａｉｇｎｐａｅｙ
ＣｍｕｒＥｇｎｅｎｎｐｌａｉｓ计算机工程与应用ｏｐｔｎｉｒｇａｄＡｐｉｔｎｅｅｉｃｏ
２１，６１）２９００４（３３
基于三帧时间差分法的独居老人运动检测
盛旭锋，方文，朱李校祖，庄俊
ｕｅｎ＠６３．ｏＥ－ｍａｉ：ｈｅｇｘｆｇ１ｃｍｌｓｎ
＿
ＳＨＥＮＧ－ｅｇ，ＸｕｆｎＺＨＵａｇｗｅＬＩＸｉｏｚｅ１ｏｏｅｅｔｎｒｓａｃｆｅｄｒｙａｉｇｉｐａｅｂｓｄｏｈｅ — Ｆｎ — ｎ，ａ－ｕ，ｔａ．ｔｎｄｔｃｏｅｅｒｈｏｌｅｌｇｎ — ｎ— ｌｃａｅｎｔｒｅＭｉｉ
ＳＮＧ－ｅｇＺａｇｗｎ，ＩＸｉｏｚＺＨＥＸｕｆｎ，ＨＵＦｎ－ｅＬａ－ｕ，ＨＵＡＮＧｕＪｎ
上海大学机电工程与自动化学院ｏｃａｒｎｃｌＥｎｉｅｒｇａｄＡｕｏｔｎ，ｈｎｈｉＵｎｖｒｉＳａｇａ００２，ｈｎｃｏｌｆＭｅｈｔｉａｇｎｅｉｎｔｍａｉＳａｇａｉｅｓｔｈｎｈｉ２０７Ｃｉａｏｎｏｙ，
摘
要：国已经进入老龄化社会，中老人的安全日益受到关注。通过最大类间方差法和三帧时间差分法进行自然背景和光照条件
下室内运动人体目标的分割及运动状态的检测。实验表明算法基本能检测到运动人体轮廓，满足实时性要求，并为以后的独居老
ｈｍｎａｔｉｅａｅｎ３ｆｍｅｄｆｒｎｅｉｄｓｕｓｄＴｅｍｅｏｆｍｘｍｃｓｅｑａｅｅｏ（ｅｈｄｏｓ）ａｄｔｅｕａｃｉｔｓｂｓｄｏ－ｒｉｅｅｃｓｉｓ．ｔｄｏａｉｌｓｓｓｕｒｒｒｍｔｏｆＯｔｖｉａｆｃｅｈｈｍｕａｒｕｎｈ