运动目标检测
基于混合高斯模型的运动目标平均背景法检测
景的情况下完成 运 动 目 标 的 检 测 , 但是该算法计 算复杂 , 并且需要专门的硬件才能运行此算法 , 不
6 7] ㊂帧差法是最为简单且 能用于实时 目 标 检 测 [ ] 8 , 运行速度最快 的 一 种 目 标 检 测 算 法 [ 但无论是
分法是运动目标检测算法中最主要也是最常用的
传统帧差法还是 其 改 进 算 法 , 都未能得需要克服天气 ㊁ 光照变 化等对检测带来 的 影 响 , 且检测结果对后续的处
1 2] ㊂目 前, 理影响较大 [ 光 流 法㊁ 帧差法和背景差
运动目标检测是将视频中的运动目标从背景
5 ㊂ 其中 , 光流法是根据目标运动速度 3 种算法 3 来实现对目标检 测 , 它可以在完全不知道运动场
第3 8卷 第5期 2 0 1 7年1 0月
J o u r n a l o fC h a n c h u nU n i v e r s i t fT e c h n o l o g yo g y
长 春 工 业 大 学 学 报
V o l . 3 8N o . 5 O c t . 2 0 1 7
: / / D O I 1 0. 1 5 9 2 3 . c n k i . c n 2 2 1 3 8 2 t . 2 0 1 7. 5. 0 2 j
基于混合高斯模型的运动目标平均背景法检测
刘丽伟 , 张宏美 , 薛春芳 , 满 涛
( ) 长春工业大学 计算机科学与工程学院 ,吉林 长春 1 3 0 0 1 2
摘
要 :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 ㊂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 8 6. 7% 和 8. 3% ㊂ 关键词 :目标检测 ;混合高斯模型 ;平均背景 ;轮廓筛选 中图分类号 : T P3 9 1 文献标志码 : A ( ) 文章编号 : 1 6 7 4 1 3 7 4 2 0 1 7 0 5 0 4 2 1 0 5
视频检测和运动目标跟踪方法总结
视频检测和运动目标跟踪方法总结目前常用的视频检测方法可分为如下几类：光流法，时域差分法，背景消减法，边缘检测法，运动矢量检测法[2]。
一、光流法光流法[1]是一种以灰度梯度基本不变或亮度恒定的约束假设为基础对运动目标进行检测的有效方法。
光流是指图像中灰度模式运动的速度，它是景物中可见的三维速度矢量在成像平面上的投影，表示了景物表面点在图像中位置的瞬时变化，一般情况下，可以认为光流和运动场没有太大区别，因此就可以根据图像运动来估计相对运动。
优点：光流不仅携带了运动目标的运动信息，而且还携带了有关景物三维结构的丰富信息，它能够检测独立运动的对象，不需要预先知道场景的任何信息，并且能够适用于静止背景和运动背景两种环境。
缺点：当目标与背景图像的对比度太小，或图像存在噪音时，单纯地从图像灰度强度出发来探测目标的光流场方法将会导致很高的虚警率。
且计算复杂耗时，需要特殊的硬件支持。
二、时域差分法时域差分法分为帧差法和改进的三帧双差分法。
1.帧差法帧差法[8]是在图像序列中的相邻帧采用基于像素点的时间差分, 然后阈值化来提取出运动区域。
视频流的场景具有连续性，在环境亮度变化不大的情况下，图像中若没有物体运动，帧差值会很小；反之若有物体运动则会引起显著的差值。
优点：时域相邻帧差法算法简单，易于实现，对背景或者光线的缓慢变化不太敏感，具有较强的适应性，能够快速有效地从背景中检测出运动目标。
缺点：它不能完全提取运动目标所有相关像素点，在运动实体内部不容易产生空洞现象。
而且在运动方向上被拉伸，包含了当前帧中由于运动引起的背景显露部分，这样提取的目标信息并不准确。
2.三帧双差分法三帧双差分法与相邻帧差法基本思想类似，但检测运动目标的判决条件上有所不同。
三帧双差分较两帧差分提取的运动目标位置更为准确。
三、背景消减法背景消减法[4]是将当前帧与背景帧相减，用阈值T判断得到当前时刻图像中偏离背景模型值较大的点，若差值大于T则认为是前景点（目标）；反之，认为是背景点，从而完整的分割出目标物体。
运动目标跟踪
运动目标跟踪运动目标跟踪是一种利用计算机视觉技术来自动识别和追踪视频中的运动目标的方法。
它在实际应用中具有广泛的用途，例如视频监控、交通监控、自动驾驶等。
运动目标跟踪的目标是识别和跟踪视频中的感兴趣目标，并在目标移动、形状变化、遮挡等复杂场景下保持准确的跟踪。
跟踪的过程一般包括目标检测、目标定位和目标跟踪三个步骤。
首先，目标检测是从视频中检测出所有可能的目标区域。
常用的目标检测算法包括基于深度学习的目标检测算法，如Faster R-CNN、YOLO等。
这些算法可以快速准确地检测出目标区域，并生成候选框。
然后，目标定位是确定目标在当前帧中的准确位置。
目标定位一般采用基于特征的方法，通过计算目标候选框与目标模板之间的相似度来确定目标的位置。
常用的目标定位算法包括颜色直方图、HOG特征等。
这些算法可以通过算法模型进行目标定位，并快速准确地输出目标的位置。
最后，目标跟踪是在视频序列中持续追踪目标，并在目标发生变化或遮挡时进行目标重新定位和跟踪。
常用的目标跟踪算法包括基于粒子滤波器的跟踪算法、卡尔曼滤波器跟踪算法等。
这些算法可以利用目标模型和观测模型进行目标跟踪，并实时更新目标的位置和状态。
运动目标跟踪的关键技术包括目标检测和定位、目标跟踪和状态估计、特征提取和匹配等。
当前，随着深度学习技术的发展，基于深度学习的运动目标跟踪方法已经取得了很大的突破。
这些方法可以通过大规模的数据训练模型，实现更加准确和鲁棒的目标跟踪效果。
总之，运动目标跟踪是一种利用计算机视觉技术来自动识别和追踪视频中的运动目标的方法。
它在实际应用中具有广泛的用途，并且随着深度学习技术的发展，其性能和效果正在不断提高。
将来，运动目标跟踪技术有望在各个领域得到更广泛的应用。
运动目标检测和跟踪的研究及应用
在人所感知到的环境信息中,视觉信息占了非常大的比重,其中动态视觉信息更是其主要组成部分.感知环境中的这些动态视觉信息已成为计算机视觉的一个重要的研究方向.运动目标检测与跟踪是应用视觉和运动图像编码研究领域的一个重要课题,在许多领域有着广泛的应用. 本文主要研究了基于DSP的运动目标检测与跟踪问题,包括硬件平台的构建和运动检测跟踪算法软件设计与实现. 在运动目标检测部分,介绍了现有的几种常用的检测算法,针对传统帧差算法,检测出的运动目标不够完整的缺点,进行了改进;针对传统的背景重建算法运算量大,耗时的缺点,提出基于块的背景重建,均通过实验验证了方法的有效性. 在运动目标跟踪部分,首先介绍了Kalman滤波的基本原理,在此基础上提出了基于Kalman滤波的跟踪算法;然后详细分析了本文目标跟踪系统所采用的波门算法,为后面系统的实现打下了理论基础. 详细介绍了基于DAM6416P图像处理平台的跟踪系统的实现, 整个系统工作过程为DSP先对采集到的图像进行预处理,然后采用帧差法检测运动目标,接着采用基于双波门算法根据目标的质心位置来判断是否移动云台以及云台移动方向,从而实现对运动目标的实时跟踪. 从实验数据与结果看,本文研究的跟踪系统在一定条件下能够准确、及时地检测跟踪目标,达到了预期效果.
2.学位论文何西华视频运动目标检测与跟踪算法研究2008
视频环境的运动目标检测与跟踪是当前计算机视觉研究中一个非常活跃的领域。计算机视觉研究的目标是使计算机具有通过一幅或多幅图像认知周围环境信息的能力。运动图像序列中包含了比静态图像更多的有用信息。运动对象的检测与提取,是将视频图像序列划分成若干的运动对象,并在时间轴上对这些运动对象进行跟踪,为以后的研究工作奠定基础,如基于对象的编码技术以及基于内容的视频检索等。目标跟踪则是随着数字视频技术的发展及应用而产生的一个新的研究课题,其在军事以及民用等诸多领域中有着广泛的应用。 本文主要研究了基于视频序列运动目标检测与跟踪的基本理论和关键技术。重点研究背景模型下运动目标的检测和提取,运动目标阴影的处理,以及运动目标跟踪等方面的内容。 论文首先对的相关背景知识作了介绍。其中包括目标检测与跟踪系统中采用的运动约束假设和外部环境约束假设;目标检测技术采用的主要算法,包括静态图像中的目标检测和运动目标检测;目标跟踪基础知识,包括跟踪的基本概念,目标的常用的四种表示方法等。 在运动目标检测研究方面,首先介绍了当前主要目标检测和提取算法的原理,通过试验对帧间差分法和自适应背景相减法进行分析。在此基础上提出将背景减除与帧间差分方法结合的目标检测算法。实验表明,该方法能够在较大程度上满足系统的要求,提高检测结果精度。针对阴影对目标检测造成的不利影响,最后本论文还总结了目标抑制阴影的几种算法。 在运动目标跟踪研究方面,首先归纳了在目标跟踪中常被采用的视觉特征、统计特征、变换系数特征和代数特征;分析了目标的三种线性运动模型;阐述了目标特征搜索匹配的主要算法,并重点研究了基于目标颜色直方图特征的均值偏移目标跟踪算法(Mean-ShiftAlgorithm),在此基础上提出了一种联合目标位置预测的改进的跟踪算法,通过对均值偏移算法和改进的跟踪算法通过的分析和实验比较,表明本论文的改进跟踪算法较均值偏移跟踪算法由于利用了目标的空间位置信息,提高了目标跟踪的可靠性和有效性。
动目标显示与动目标检测
6.5 动目标显示与动目标检测引言1.目标回波频谱6.5.1 目标回波和杂波的频谱 2.杂波频谱原理递归传统非递归6.5.2 MTI滤波器零点分配算法滤波器设计优化预测误差算法结语原理MTI+FFT6.5.3 MTD滤波器滤波器设计点最佳等间隔最佳结语6.5.4 改善因子分析MTIMTD6.5 动目标显示与动目标检测雷达探测的运动目标如飞机，导弹，舰艇，车辆等周围存在各种背景，包括不动的地物和运动着的云雨，海浪或金属丝干扰等。
动目标显示（Moving Target Indicator :MTI ）与动目标检测（Moving Target Detection: MTD ）就是使用各种滤波器，滤去这些背景产生的杂波而取出运动目标的回波。
此外也可以通过把雷达安装在山上、增加雷达天线的倾角、安装防杂波网来阻止杂波进入天线；或通过调整雷达天线的波束形式、采用极化技术、降低雷达的分辨单元、在时域采用CFAR 检测、自适应门限、杂波图来抑制杂波。
在频域上应用MTI 与MTD 技术可以提高信杂比，改善杂波背景下检测运动目标的能力。
本节首先分析目标回波和杂波的频谱特性；然后分别讨论MTI 与MTD 原理及滤波器设计方法；最后分析MTI 与MTD 对改善因子的提高。
6.5.1 目标回波和杂波的频谱运动目标回波和杂波在频谱结构上有所差别，运动目标检测就是利用这种差别，从频率上将它们区分，以达到抑制杂波而显示目标回波的目的。
为此，应首先弄清楚目标和杂波的回波的特性。
(1) 目标回波的频谱雷达发射相参脉冲串，其脉冲宽度为e T ，脉冲重复频率为r f 。
当天线不扫描而对准目标时，所得脉冲为无限脉冲串。
调制信号)(1t u 及其频谱)(1f U 分别为∑∞-∞=⎪⎪⎭⎫⎝⎛-=n e rTnT t rect A t u )(1 (6.5.1)∑∞-∞=-=n r e e r e f n f T f T f T AT f U )()sin()(1δππ (6.5.2)A 为信号振幅。
铁路入侵运动目标实时检测技术
６ ４ ． ７ ８ ％和 ２ ２ ． ５ ８ ％， 且算 法具有较强的 实时性和鲁棒 性。
关键词 ： 铁路入侵 ； 智 能 视 频技 术 ； 运 动 目标检 测 中 图分 类 号 ： Ｔ ｆ ｒ ７ ５ １ 文献标志码 ： Ａ 文章编号 ： １ ６ ７ ２— ７ ０ ２ ９ （ ２ ０ １ ３ ） ０ ６— ０ Ｈ６— ０ ５
李家才， 陈治 亚 。 王梦 格
（ 中南大学 交通运 输 工程 学院 ， 湖 南 长沙 ４ １ ０ ０ ７ ５ ）
摘 要： 针 对 铁 路 场 景 下 入侵 异 物 的特 点 ， 采 用 智 能 视 频技 术 ， 对 监 控 视 频 图像 序 列 中入 侵 运 动 目标 检 测 方 法 进 行 研 究 ． 提
第 １ ０卷
第 ６期
铁 道 科 学 与 工 程 学报
Ｊ ｏＵＲＮＡＬ ＯＦ ＲＡＩ Ｌ 、 ＾ 『 ＡＹ Ｓ ＣＩ ＥＮＣＥ ＡＮＤ ＥＮＧｌ ＮＥＥＲＩ ＮＧ
Ｖ Ｏ Ｉ ． １ Ｏ ＮＯ ． ６ Ｄｅ ｃ ．２ ０ ｌ ３
２ ０ １ ３年 １ ２月
铁 路 入 侵 运 动 目标 实 时检 测 技 术
ｍｏ ｖ ｉ ｎ ｇ ｔ ａ ｒ ｇ ｅ ｔ ｉ ｎ ｔ ｈ ｅ ｖ ｉ ｄ ｅ ｏ ｉ ｍａ ｇ ｅ ｓ ｅ ｑ ｕ ｅ ｎ ｃ ｅ ｗ ａ ｓ ｓ ｔ ｕ ｄ ｉ ｅ ｄ ｂ ａ ｓ ｅ ｄ Ｏ Ｕ ｉ ｎ ｔ ｅ ｌ ｌ ｉ ｇ ｅ ｎ ｔ ｖ ｉ ｄ ｅ ｏ ｔ ｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ ｏ ｇ ｙ ．Ｔ ｏ ｒ ｅ ａ ｌ ｉ ｚ ｅ ｒ ｅ ａ ｌ —
针对运动目标实时检测的改进码书模型算法
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２１ ０ ０全 国计算机 网络 与通信 学术会议
针对运 动 目标 实时检测 的改进码 书模型算法
刘先 刚 龚卫 国
（ 重庆大学光电技 术及 系统教育部重点实验室 重庆 ４ ０ ４ ） ００４
MATLAB中的运动检测与目标追踪方法
MATLAB中的运动检测与目标追踪方法引言运动检测和目标追踪是计算机视觉领域的重要研究内容之一。
通过使用MATLAB等工具，可以实现各种运动检测和目标追踪算法，以应用于视频监控、自动驾驶等领域。
本文将介绍MATLAB中常用的运动检测与目标追踪方法，包括光流法、帧差法、背景建模法等，并探讨它们的优缺点及应用场景。
一、光流法光流法是一种通过分析连续两帧图像中像素的运动来检测运动的方法。
其核心思想是计算每个像素点在两帧图像中的位移向量，从而得到运动信息。
MATLAB中提供了光流法的实现函数，例如vision.OpticalFlow和opticalFlowLK等。
光流法的优点是计算简单，对算法要求不高，可以很容易地处理多对象的运动，适用于快速移动的目标。
然而，由于其基于两帧图像的位移变化进行计算，对于长时间运动或场景变换较大的情况下，光流法容易产生累积误差。
二、帧差法帧差法是一种通过比较连续两帧图像的像素值来检测运动的方法。
其基本原理是通过计算两帧图像之间的差异，得到表示目标位置的二值图像。
MATLAB中的imabsdiff函数可以方便地实现帧差法。
帧差法的优点是实时性好，对于动态场景具有较好的适应性。
然而，由于该方法是基于像素值差异来检测运动，对于光照变化、场景噪声等因素较为敏感，容易产生误检测的问题。
三、背景建模法背景建模法是一种通过将场景背景与前景目标进行分离，从而检测目标运动的方法。
其核心思想是先建立环境的背景模型，然后将当前帧图像与背景模型进行比较，得到表示前景的二值图像。
在MATLAB中，可以使用vision.ForegroundDetector函数实现背景建模。
背景建模法的优点是对于静态场景具有较好的适应性，能够有效抑制光照变化和场景噪声带来的干扰。
然而，该方法对于场景动态变化较快、背景模型建立较为困难的情况下，容易产生误检测和漏检测的问题。
四、区域增长法区域增长法是一种通过将连续像素点聚类，从而检测目标区域的方法。