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一种新型快速运动目标检测算法
被引量：
21
1
作者
李建
蓝金辉
李杰
《中南大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2013年第3期978-984,共7页
为了克服光流法计算量大和亮度不连续性引起的运动估计误差,提出一种基于改进帧差法和改进光流法相结合的快速运动目标检测算法。通过改进帧差法,精确获取运动目标区域。利用改进的光流法,在光亮度不连续的情况下,准确地提取运动目标区...
为了克服光流法计算量大和亮度不连续性引起的运动估计误差,提出一种基于改进帧差法和改进光流法相结合的快速运动目标检测算法。通过改进帧差法,精确获取运动目标区域。利用改进的光流法,在光亮度不连续的情况下,准确地提取运动目标区域特征点的光流,并对光流矢量采用阈值标注,进而检测出运动目标。实验结果表明:该目标检测算法鲁棒性强,计算量小。
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关键词
改进帧差法
改进
光流
法
运动目标检测
帧
差
偏移
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职称材料
CUDA并行加速的稀疏PCNN运动目标检测算法
被引量：
2
2
作者
凌滨
邓艳
于士博
《计算机工程与设计》
北大核心
2016年第12期3300-3305,3315,共7页
为准确检测低速径向运动的小运动目标,降低系统的噪声,提高系统的实时性,提出一种基于Nvidia通用并行计算架构(CUDA)的稀疏脉冲耦合神经网络运动目标检测的并行算法。根据图形处理单元(GPU)的并行结构和硬件特点,将改进帧差法得到二值...
为准确检测低速径向运动的小运动目标,降低系统的噪声,提高系统的实时性,提出一种基于Nvidia通用并行计算架构(CUDA)的稀疏脉冲耦合神经网络运动目标检测的并行算法。根据图形处理单元(GPU)的并行结构和硬件特点,将改进帧差法得到二值图像的过程,以及差分二值图像映射到稀疏脉冲耦合神经网络模型的过程均放GPU上执行,提高算法的计算效率;选择利用纹理存储和共享存储方式,提高数据的访问效率,降低算法的复杂度。实验结果表明,该算法对运动目标检测的准确性和实时性优于其它方法。
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关键词
通用并行计算架构
稀疏脉冲耦合神经网络
改进帧差法
运动目标检测
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职称材料
基于快速级联分类器的行人检测方法研究
被引量：
2
3
作者
高嵩
杜晴岚
陈超波
《计算机工程与科学》
CSCD
北大核心
2015年第6期1183-1188,共6页
行人检测是图像处理、计算机视觉等方面研究的重要环节,通常用于视频监控和智能车辆等领域。行人检测图像易受到背景的影响,常用的帧差法及单纯训练分类器法在行人检测中存在着准确率低、分类训练算法复杂、实时性差等问题。首先采用改...
行人检测是图像处理、计算机视觉等方面研究的重要环节,通常用于视频监控和智能车辆等领域。行人检测图像易受到背景的影响,常用的帧差法及单纯训练分类器法在行人检测中存在着准确率低、分类训练算法复杂、实时性差等问题。首先采用改进型帧差法获取行人运动信息,然后利用直方图坐标对应划分出运动区域,最后通过训练双特征级联分类器对运动区域进行检测识别。实验结果表明,本方法可以有效减少误检和漏检现象,检测时间平均减少了32.77ms,检测准确率平均提高了10%以上,因此本方法有效提高了识别准确率和识别速度。
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关键词
改进
型
帧
差
法
HAAR特征
Shapelet特征
级联分类器
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职称材料
题名
一种新型快速运动目标检测算法
被引量：
21
1
作者
李建
蓝金辉
李杰
机构
北京科技大学自动化学院
北京理工大学机电工程学院
出处
《中南大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2013年第3期978-984,共7页
基金
国家自然科学基金资助项目(61174181)
北京市自然基金资助项目(4102038)
+2 种基金
国家"十二五"计划项目(B2220110011)
北京科技大学钢铁流程先进控制教育部重点实验室项目(2011)
中央高校基本科研业务费专项资金资助(FRF-AS-11-004B)
文摘
为了克服光流法计算量大和亮度不连续性引起的运动估计误差,提出一种基于改进帧差法和改进光流法相结合的快速运动目标检测算法。通过改进帧差法,精确获取运动目标区域。利用改进的光流法,在光亮度不连续的情况下,准确地提取运动目标区域特征点的光流,并对光流矢量采用阈值标注,进而检测出运动目标。实验结果表明:该目标检测算法鲁棒性强,计算量小。
关键词
改进帧差法
改进
光流
法
运动目标检测
帧
差
偏移
Keywords
improved frame difference algorithm
improved optical flow algorithm
moving target detection
displaced frame difference
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
CUDA并行加速的稀疏PCNN运动目标检测算法
被引量：
2
2
作者
凌滨
邓艳
于士博
机构
东北林业大学机电工程学院
出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2016年第12期3300-3305,3315,共7页
文摘
为准确检测低速径向运动的小运动目标,降低系统的噪声,提高系统的实时性,提出一种基于Nvidia通用并行计算架构(CUDA)的稀疏脉冲耦合神经网络运动目标检测的并行算法。根据图形处理单元(GPU)的并行结构和硬件特点,将改进帧差法得到二值图像的过程,以及差分二值图像映射到稀疏脉冲耦合神经网络模型的过程均放GPU上执行,提高算法的计算效率;选择利用纹理存储和共享存储方式,提高数据的访问效率,降低算法的复杂度。实验结果表明,该算法对运动目标检测的准确性和实时性优于其它方法。
关键词
通用并行计算架构
稀疏脉冲耦合神经网络
改进帧差法
运动目标检测
Keywords
compute unified device architecture
sparse pulse coupled neural network
improved frame difference method
moving target detection
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于快速级联分类器的行人检测方法研究
被引量：
2
3
作者
高嵩
杜晴岚
陈超波
机构
西安工业大学电子信息工程学院
出处
《计算机工程与科学》
CSCD
北大核心
2015年第6期1183-1188,共6页
基金
国家自然科学基金资助项目(61271362)
陕西省国际科技合作重点项目(2015KW-024)
西安市技术转移促进工程项目(CXY1441(3))
文摘
行人检测是图像处理、计算机视觉等方面研究的重要环节,通常用于视频监控和智能车辆等领域。行人检测图像易受到背景的影响,常用的帧差法及单纯训练分类器法在行人检测中存在着准确率低、分类训练算法复杂、实时性差等问题。首先采用改进型帧差法获取行人运动信息,然后利用直方图坐标对应划分出运动区域,最后通过训练双特征级联分类器对运动区域进行检测识别。实验结果表明,本方法可以有效减少误检和漏检现象,检测时间平均减少了32.77ms,检测准确率平均提高了10%以上,因此本方法有效提高了识别准确率和识别速度。
关键词
改进
型
帧
差
法
HAAR特征
Shapelet特征
级联分类器
Keywords
improved frame difference
Haar feature
Shapelet feature
cascade classifier
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种新型快速运动目标检测算法
李建
蓝金辉
李杰
《中南大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2013
21
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下载PDF
职称材料
2
CUDA并行加速的稀疏PCNN运动目标检测算法
凌滨
邓艳
于士博
《计算机工程与设计》
北大核心
2016
2
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于快速级联分类器的行人检测方法研究
高嵩
杜晴岚
陈超波
《计算机工程与科学》
CSCD
北大核心
2015
2
在线阅读
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职称材料
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