基于相关系数的道路监控视频关键帧提取算法

为从固定摄像头的道路监控视频中有效地提取出关键帧,提出了基于相关系数的关键帧提取算法。算法将监控视频中图像帧的RGB值处理为灰度值,结合滑动窗口机制,通过当前帧和当前关键帧之间相关系数的绝对值与阈值比较判断当前帧是否为关键帧。实验结果表明:算法在有效提取关键帧的同时还具有流程清晰、避免了冗余关键帧的特性。最后利用基于欧式距离的帧间差异性对提取的关键帧进行评价,验证了算法的有效性和合理性。     

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提出了一种应用于智能交通监控系统的运动目标识别和跟踪方法。针对帧间差分提取运动目标的缺陷与不足,提出了一种基于冗余小波变换的运动目标识别算法,即直接在冗余小波变换域提取运动区域,从而检测出运动目标。对于检测出来的运动目标,本文对mean-shift算法进行了改进,采用自适应mean-shift算法,对目标进行跟踪。实验结果表明,本文提出的算法可以有效地提取运动目标,即使目标与背景具有较高的相似度,也可以较准确的提取出前景运动信息,效果要好于传统的帧差法;跟踪目标准确度高,不受目标大小变化的影响。本算法具较高的实用价值和应用前景。     

利用MAS实现车辆动态识别与智能跟踪

针对视频图像车辆智能跟踪问题,提出了利用帧间差异积累动态矩阵进行自适应背景建模算法,采用背景差提取运动目标区域,设计了一种基于知识的多Agent智能系统进行目标分割、轮廓提取和空域滤波,增强了抗背景干扰能力,使获得的目标区域具有更好的空域连通特性;通过自适应核窗宽改进了MeanShift算法的收敛速度,利用SSD算法实现了快速初始定位。实验结果表明,该方法自治能力强,跟踪目标快速准确,实时有效。     

基于自适应复杂场景的背景建模方法

因复杂场景下的背景动态变化大,大多数背景建模算法易引起误匹配而导致检测精度降低.为此,提出一种基于自适应复杂场景的背景建模方法,背景模型采集视频前5帧图像初始化模型,通过后续帧获取像素的分布特征并更新背景模型.算法提出自适应离散系数结合像素值检测像素动态变化幅度,获取复杂背景中的目标.实验通过对多组数据测试,验证了算法检测精度优于其他算法,有效改善复杂场景下动态背景对前景目标提取的影响,减少了由背景像素值大幅度变化产生的假前景,在复杂场景下检测目标有较强的适应性和鲁棒性.     

基于双背景建模与差分图像的轨道异物识别

针对铁路轨道异物入侵的识别精度,提出了一种基于双背景建模和差分图像的识别方法.基于多帧平均背景和当前帧的前一帧背景建立模型,采用背景逐帧更新,使用平均背景差分和帧间差分的异物检测方法,界定基于边缘提取的铁轨危险区域,再通过黑白像素方法对轨道异物进行识别.实验表明,该方法具有较好的抑噪性和环境适应性,可有效提高异物识别精度.     

运动车辆检测的APG-TR算法

为了提高智能交通系统中运动车辆检测的准确率,提出了一种基于张量恢复的APG-TR算法。采用张量表征交通视频图像,保持视频图像高维结构特征。通过张量恢复,重建出张量的低秩部分与稀疏部分,实现交通视频图像中交通背景与运动目标车辆的分离与交通视频内在特征的提取。利用交通监控系统采集到的交通视频106帧图像对本文算法进行了测试。测试结果表明:在晴天条件下,APG-TR算法的平均正确率为91.4%,在雨、雾天气条件下,正确率分别为86.4%、85.2%,相比帧差法更加稳定与准确。APG-TR算法具有良好的收敛速度与鲁棒性,在智能交通领域中具有广泛的应用前景。     

基于块直方图分析的视频背景提取方法

在基于像素的直方图分析背景提取的基础上,提出了基于块的直方图分析背景提取方法.该方法在提取背景像素时利用了时域帧间像素的统计特性和帧内局部区域像素的相关性,在直方图分析时不是统计图像中的单个像素点,而是2×2的块,从而显著地减小了利用直方图分析提取背景时的计算量.给出了基于块的方法与普通基于像素的直方图分析背景提取方法的对比试验.试验结果证明了该方法具有提取背景速度快、背景质量好的优点.     

计算机视觉人数监测单人分裂错误的修正算法

通过对实际采集到的视频图像进行实验和分析,发现由于衣着颜色、目标人体站位角度变化和光线原因等导致背景消除过程工作不正常,单个人的某些部分被误作为背景消除,导致完整的单个人无法保持应有的连通性并被分割成若干部分,从而出现了"单人分裂"的检测误差.针对这一情况,设计了一种利用前一帧目标状态估计本帧目标的有效算法—"防分裂"算法,不仅理论上弥补了原有处理方法的不足.通过实验验证:在任意一帧帧检测结果正确的前提下,极大程度上减小了后续帧中该情况发生的可能,基本消除了此类检测误差.     

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针对智能交通的广泛应用与需求,提出了一种黄网格区域违章车辆智能监测算法。首先通过连续帧差法生成不含任何车辆信息的静态背景,然后结合差分图像分割算法和二值数学形态学算法来提取车辆目标,最后通过监测车辆并判断其在黄网格区域滞留时间来判断该车是否违章。监测系统采用多摄像头远近景协同拍摄的方法,保存车辆违章的视频片断并提取车牌信息,最终结果作为交警处罚违章车辆的依据。本文提出的黄网格区域违章监测算法具有一定的实际应用价值,在智能交通管理中得到一定的应用。     

改进的混合高斯模型视频运动目标检测算法

针对混合高斯模型背景建模在视频运动目标检测中的不足,提出了将混合高斯模型与三帧差分相结合来对视频中运动目标进行检测的算法。由混合高斯模型得到前景和背景,利用当前帧与混合高斯模型所得到的背景相减可以得到一个前景,使用三帧差分和边缘检测得到运动物体的精确轮廓,对此轮廓进行填充得到一个前景,将此三步前景进行运算得到最终的结果;通过新的更新策略来快速地对背景进行建模,以像素点的稳定性来调整像素点的更新速度,从而减少算法运算量,提高算法的运行速度。     

Background Extraction Method Based on Block Histogram Analysis for Video Image

Introduction Withtherapiddevelopmentofvideosurveillance systemwhichisbasedoncomputervisionandimage processing,ithasbeenwidelyusedinsuchareasas shoppingcenters,airports,commercialbuildings,and congestedroads.Inmanycases,thepurposeofvideo surveillanceistode…     

改进MOG-LRMF 的铁轨动态异物检测

针对复杂铁路环境下动态入侵异物检测精度低和抗扰能力差等问题，提出一种基于改进MOG-LRMF算法的铁路轨道异物入侵实时检测方法. 引入仿射变换，对视频序列可能出现的抖动进行预校正处理；分析MOG-LRMF模型特点，利用MOG模型对视频帧中的背景进行建模，用前一帧背景中学习到的知识对当前帧背景进行预测，优化MOG-LRMF参数求解模型；利用EM算法对改进MOG-LRMF模型进行参数求解，实现背景在线实时更新. 实验结果表明，改进的MOG-LRMF算法在光照充足、光线较弱、相机存在抖动、背景复杂及存在多个目标情形下都能提高目标检测精度，具有较好的抗干扰性、鲁棒性和快速性.     

基于小波分解的车辆视频检测算法

作为智能交通系统(ITS)的基础部分,车辆检测系统在ITS中占有很重要的地位,目前常用的基于视频的车辆检测方法主要有:灰度比较法、背景差法、帧差法、边缘检测法.本文在分析这几种方法的优缺点的基础上,提出了一种基于数学形态学滤波和小波分解的算法.该算法首先对视频图像进行形态学滤波,然后在虚拟检测区进行小波分解,通过分析小波系数来检测车辆,它计算量小,复杂度低,可正确判断有无车辆、完成车辆的计数,实现车流量计算.     

基于局部模糊熵的图像过渡区提取算法

为了提高图像过渡区提取算法的抗噪声性能，对基于局部熵的图像过渡区算法加以改进，提出了基于局部模糊熵的图像过渡区算法．该算法充分利用局部模糊熵区分过渡区与目标区（或背景区）性质的差异，更为有效地提取出图像中的过渡区．仿真实验结果表明，这两种算法在图像含有椒盐噪声的情况下都能有效提取过渡区，但在图像含有高斯噪声的情况下，采用本文算法比采用基于局部熵的图像过渡区算法提取的过渡区更为准确．     

基于智能Agent的车辆自适应跟踪技术

为了研究复杂环境下快速移动车辆目标检测与跟踪问题,提出了基于知识库的智能Agent自适应图像分割与滤波算法,建立了帧间差异积累动态矩阵自适应背景模型,在跟踪过程中,设计了改进的SSD算法预测初始迭代点,根据Jensen不等式推导了具有自适应核窗宽迭代更新的M eanSh ift算法,实现了对视频车辆目标的自适应智能跟踪.实验结果表明,该算法能有效、准确地跟踪视频中的运动目标,自适应能力强;与其他算法比较,跟踪误差降低了54.4%,平均跟踪时间延长了41.3%.     

自适应铁路场景前景目标检测

现代铁路系统中，智能视频分析技术已被广泛应用于异物入侵监测，前景目标检测是入侵判断的必要过程. 背景差分常用于检测前景目标，但铁路场景复杂，存在动态变化的背景区域和未知类型的目标，现有基于阈值分割或深度学习的背景差分算法都不能满足需求，故提出一种基于阈值自适应调节的前景目标检测算法. 利用像素值在时间上的动态信息，分割结果的反馈信息和由超像素提供的空间信息确定阈值调节因子，动态调节阈值以适应环境变化；提出一种灵活可靠的背景模型初始化方法，消除鬼影问题，实现一帧到多帧初始化的灵活切换. 实验结果表明，所提算法在铁路场景上取得了较好的准确率和误分类率，且平衡了精度和速度.     

无人机广域视频的机动车交通参数计算及分析

基于视频的交通参数提取在智能交通系统中具有重要意义.针对无人机视频,提出了一种基于大范围无人机视频的机动车交通参数提取方法.首先通过建立无人机广域镜头图像的校正算法去除交叉口视频图像的广角畸变,然后将像素坐标转化为真实坐标.其次,利用帧间差分法计算行驶车辆的速度、加速度、车头间距等车辆运行参数,将计算结果与真实车辆及软件提取运行参数进行对比,结果证明该方法具有较高的准确性和可行性.最后,实例验证该方法能较准确地获得交叉口车辆运行参数,并将其应用于车辆通过交叉口全过程的速度变化规律分析.     

基于图像序列区域混沌特征的海面舰船目标检测算法

为了检测复杂海面背景中的舰船目标,提出了一种基于图像序列区域混沌特征的目标检测新算法,算法利用小数据量法计算图像序列区域的最大Lyapunov指数,分析运动目标存在时背景信号混沌特征的变化,并利用混沌特征的变化差别检测淹没在混沌背景信号中的目标信号,最后对100帧图像进行了目标检测.计算结果表明:新算法检测率为100%,虚警率为5%,检测结果优于利用统计分析方法的结果.