一种基于轮廓与背景消除的红外视频移动目标检测方案 被引量：1

1

作者 邬欢欢 白铁成 《现代电子技术》 北大核心 2016年第12期99-102,共4页

针对红外视频的移动目标检测算法在还原目标时,目标的轮廓还原准确率较低的问题,提出一种基于轮廓与背景消除的红外视频移动目标检测方案。首先,从视频中选取一些不含目标对象的帧,对选取的帧进行统计处理并建立背景帧;分析背景的场景... 针对红外视频的移动目标检测算法在还原目标时,目标的轮廓还原准确率较低的问题,提出一种基于轮廓与背景消除的红外视频移动目标检测方案。首先,从视频中选取一些不含目标对象的帧,对选取的帧进行统计处理并建立背景帧;分析背景的场景变化建立变化的自适应背景帧,并将背景帧的杂波过滤掉;然后,使用Canny边缘检测和K-means聚类检测目标轮廓并将目标轮廓从背景提取出来;使用形态学的边缘连通算法将目标轮廓进行关闭与Flood-fill填充处理获得目标对象的形状。对比实验结果证明,相较于其他红外视频移动目标检测算法,该算法获得了较好的目标轮廓与形状,同时,该算法的检测率与虚警率性能以及每帧的处理时间均较优。 展开更多

关键词 红外视频 背景消除 边缘连通 背景帧 移动目标检测

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大数据驱动的红外移动目标检测 被引量：1

2

作者 王奇 宋思思 刘毅娟 《激光杂志》 CAS 北大核心 2023年第3期95-99,共5页

为了精准检测移动目标,提出一种大数据驱动的红外移动目标检测方法。采取空间滤波法预处理红外图像,抑制红外图像背景、增强图像内移动目标边缘,采用Seletive Search策略,通过区域划分算法划分预处理后红外图像为若干块小区域,提取若干... 为了精准检测移动目标,提出一种大数据驱动的红外移动目标检测方法。采取空间滤波法预处理红外图像,抑制红外图像背景、增强图像内移动目标边缘,采用Seletive Search策略,通过区域划分算法划分预处理后红外图像为若干块小区域,提取若干个红外移动目标候选区域;为避免相邻红外移动目标候选区域图像间存在帧间差异及虚警,影响移动目标中心位置检测效果,提取移动目标候选区域的灰度特征,并结合运动特征建立加权融合特征,精准定位移动目标候选区域,将移动目标候选区域输入卷积神经网络,网络输出结果即为检测到红外移动目标,利用损失函数判定该目标是否为真实移动目标。实验研究表明:所提方法能够精准定位红外移动目标候选区域,检测出红外移动目标,检测性能较好,拥有较强的收敛性。 展开更多

关键词 大数据驱动 红外图像 移动目标检测 空间滤波 强度直方图 损失函数

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应用勒贝格积分和卡尔曼滤波的移动目标检测跟踪算法 被引量：3

3

作者 李毅 李珊珊 《现代电子技术》 北大核心 2018年第23期62-66,71,共6页

为了更好地完成移动目标的检测跟踪,提出应用勒贝格积分和卡尔曼滤波的移动目标检测跟踪算法。该算法将动态视频中某点的灰度值变化看作离散随机信号,利用其在不同时段有不同性质的特点,按照勒贝格积分的思路对变化平缓的背景时段信号... 为了更好地完成移动目标的检测跟踪,提出应用勒贝格积分和卡尔曼滤波的移动目标检测跟踪算法。该算法将动态视频中某点的灰度值变化看作离散随机信号,利用其在不同时段有不同性质的特点,按照勒贝格积分的思路对变化平缓的背景时段信号进行积分,完成背景提取。以提取的背景为参考值,经过差分计算检出移动目标,之后用卡尔曼滤波预测目标可能的运动范围,通过奇异值分解系数进行特征匹配,确定目标最终位置,根据偏差修正卡尔曼滤波参数,实现目标的实时跟踪。实验结果表明,该算法可以完成复杂运动环境中对移动目标的检测跟踪。 展开更多

关键词 移动目标检测 实时跟踪 差分计算 特征匹配 奇异值分解 背景提取

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一种改进ViBe算法的移动目标检测方法 被引量：2

4

作者 闫铭 孙丽君 陈天飞 《现代电子技术》 2022年第8期87-92,共6页

针对基本ViBe算法在进行移动目标检测时存在“鬼影”现象的问题,文中分析产生“鬼影”现象的原因,并提出一种改进ViBe算法的移动目标检测方法。改进ViBe算法在进行初始化时,初始背景模型的建立方式由基本ViBe算法从待检测视频序列第一... 针对基本ViBe算法在进行移动目标检测时存在“鬼影”现象的问题,文中分析产生“鬼影”现象的原因,并提出一种改进ViBe算法的移动目标检测方法。改进ViBe算法在进行初始化时,初始背景模型的建立方式由基本ViBe算法从待检测视频序列第一帧每个像素点的8邻域随机抽取N个像素样本点,改变为从待检测视频序列前4帧每帧图像像素点的24邻域随机抽取5个像素样本点。改进后的初始化方式扩大了抽取像素样本点的范围,减轻了移动目标存在于待检测视频序列第一帧时的影响。为检验文中改进ViBe算法的效果,在highway数据集、pedestrians数据集和Views_001数据集上进行验证。移动目标检测结果表明,与基本ViBe算法相比,文中提出的改进算法能够加快消除“鬼影”现象的速度,移动目标检测的效果更好。 展开更多

关键词 ViBe算法 移动目标检测 “鬼影”现象 背景建模 初始化方式 数据集验证

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交通视频的移动目标检测算法研究 被引量：1

5

作者 黄金海 梁晓梅 桂邦豪 《现代电子技术》 北大核心 2019年第5期53-56,共4页

对视频序列的目标进行识别和跟踪监控是计算机视觉领域的关键技术。依据图像处理和目标检测研究方向的热点算法,将帧间差分与混合高斯背景模型融合法应用于交通视频移动车辆的目标检测分析中。该算法通过背景差分求出光照影响的动态阈... 对视频序列的目标进行识别和跟踪监控是计算机视觉领域的关键技术。依据图像处理和目标检测研究方向的热点算法,将帧间差分与混合高斯背景模型融合法应用于交通视频移动车辆的目标检测分析中。该算法通过背景差分求出光照影响的动态阈值范围,若光照检测阈值小于该动态阈值,选择混合高斯背景模型法,大于该动态阈值则选取帧间差分法。再通过开运算、闭运算、连通域计算,以及区域的凸包形态学运算即可准确描述目标。实验结果表明,该融合算法消除了鬼影现象,在光照环境改善的情况下可以有效应用于交通视频中移动车辆的目标检测。 展开更多

关键词 背景差分 帧间差分 混合高斯模型 移动目标检测 动态阈值 交通视频

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融合MOG2算法与FT算法的移动目标检测方法 被引量：1

6

作者 刘泽平 刘明兴 +3 位作者 李晓帆 姚明杰 麻方达 符朝兴 《青岛大学学报（工程技术版）》 CAS 2022年第2期61-66,共6页

针对移动目标检测方法存在的受背景环境影响而导致检测结果不准确的问题,本文提出一种融合高斯混合模型的背景减除法。算法与频率调谐显著性区域检测(frequency-tuned,FT)算法的移动目标检测方法。该研究以摄像头拍摄到的遥控车行走视... 针对移动目标检测方法存在的受背景环境影响而导致检测结果不准确的问题,本文提出一种融合高斯混合模型的背景减除法。算法与频率调谐显著性区域检测(frequency-tuned,FT)算法的移动目标检测方法。该研究以摄像头拍摄到的遥控车行走视频为分析材料,在降采样图像上用MOG2算法检测移动目标,经二值化和滤波去噪后框选移动目标感兴趣区域,采用FT算法检测此感兴趣区域,并利用置信度结合两次检测结果完成移动目标检测。实验结果显示,在置信度分别为α=0.6,β=0.4时,本文检测方法将检测300帧图像时平均交并比由0.72提高到0.78,说明该算法可以消除背景阴影及鬼影影响,从而有效提高移动目标的检测精度。 展开更多

关键词 移动目标检测 MOG2算法 FT算法 高斯混合模型 背景减除法

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基于车载计算机的红外图像移动目标检测 被引量：6

7

作者 李博 王博 +3 位作者 韩京冶 杨宗睿 栗霖雲 傅畅之 《兵工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第S01期66-73,共8页

环境感知系统作为无人车平台的重要组成部分,是路径规划与决策控制等功能实现的基础与前提。结合车载计算机的硬件基础,设计一种复杂场景下的红外图像移动目标检测系统。该系统采用客户端/服务端(B/S)架构,在客户端浏览器进行服务请求后... 环境感知系统作为无人车平台的重要组成部分,是路径规划与决策控制等功能实现的基础与前提。结合车载计算机的硬件基础,设计一种复杂场景下的红外图像移动目标检测系统。该系统采用客户端/服务端(B/S)架构,在客户端浏览器进行服务请求后,服务端使用改进的YOLOv2算法对车载Rapid输入输出(RapidIO)高速总线传输来的红外图像进行目标检测;通过维度重聚类和改进激活函数等方法,有效降低了漏检和误检率;为弥补红外图像对比度低、纹理特征弱的缺点,提出一种基于直方图均衡化的双边滤波图像增强算法,该预处理能够有效保持图像轮廓细节信息。结果表明:改进YOLOv2算法的实时检测准确度相对于原始算法提升了4.1%;图像预处理算法显著提高了检测准确率;该系统可为开拓无人车载红外图像的应用领域提供可靠的技术支撑。 展开更多

关键词 红外图像 YOLOv2算法 车载计算机 移动目标检测

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复杂背景下的移动目标检测算法 被引量：3

8

作者 邬军 邓月明 +2 位作者 何鑫 李小军 石韧 《现代电子技术》 2022年第19期59-65,共7页

为解决安防领域目标检测中复杂背景信息对检测系统的干扰并满足检测系统实时性的要求,提出一种基于深度学习在复杂背景下的移动目标检测算法。为减小复杂背景信息对检测系统的干扰,采用混合高斯背景建模算法(GMM)将视频图像中的前景与... 为解决安防领域目标检测中复杂背景信息对检测系统的干扰并满足检测系统实时性的要求,提出一种基于深度学习在复杂背景下的移动目标检测算法。为减小复杂背景信息对检测系统的干扰,采用混合高斯背景建模算法(GMM)将视频图像中的前景与背景信息分离,提取出有效的前景位置信息。为提升算法模型的检测速度,采集数据集训练YOLOv4算法,接着将训练后的算法模型输入到剪枝网络进行模型剪枝,得到模型参数少、检测速度快的改进YOLOv4算法模型。最后,将GMM算法提取的前景位置信息作为改进的YOLOv4算法的检测输入,实现对复杂背景下移动目标的快速检测。根据实验结果所示,所提出的算法在测试数据上背景信息造成的误检降低了71.7%,检测时间减少了32.9%。实验结果表明,所提出的算法能够有效减少复杂背景信息对检测系统的干扰,同时算法具有较高的检测速度。 展开更多

关键词 移动目标检测 复杂背景 深度学习 混合高斯背景建模 前景信息 YOLOv4 安防

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一种改进的光帧差移动目标跟踪与检测算法研究 被引量：3

9

作者 刘远仲 张海波 +2 位作者 杨嘉 唐天国 谭鹤毅 《电子设计工程》 2021年第4期139-144,149,共7页

在传统移动目标的跟踪与检测算法基础上,提出了一种改进的智能视频跟踪与检测算法,目的是要提高普通视频中移动目标跟踪技术的实时性、有效性。为了降低传统视频中移动目标跟踪的编程难度,减小计算量,在前期采用图像帧差法来捕捉移动目... 在传统移动目标的跟踪与检测算法基础上,提出了一种改进的智能视频跟踪与检测算法,目的是要提高普通视频中移动目标跟踪技术的实时性、有效性。为了降低传统视频中移动目标跟踪的编程难度,减小计算量,在前期采用图像帧差法来捕捉移动目标的区域,在后期运用最优估计点匹配技术与光流均匀采样技术构建光流场实现图像的检测与跟踪。实验仿真表明,该方法能对视频流中的移动目标进行实时有效的跟踪与检测。 展开更多

关键词 光流场 图像帧差法 移动目标检测与跟踪 梯度算法

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抑制SAR图像中静止杂波背景检测慢速动目标 被引量：2

10

作者 陈广东 朱兆达 朱岱寅 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2005年第8期1229-1232,共4页

动目标的二次相位误差是方位向速度和距离向加速度作用的结果,导致信号的调频率改变。本文提出了一种抑制SAR图像中静止杂波背景检测慢速动目标的方法,它搜索动目标二次相位误差,汇聚动目标能量,同时利用包含正负对称二次相位误差的静... 动目标的二次相位误差是方位向速度和距离向加速度作用的结果,导致信号的调频率改变。本文提出了一种抑制SAR图像中静止杂波背景检测慢速动目标的方法,它搜索动目标二次相位误差,汇聚动目标能量,同时利用包含正负对称二次相位误差的静止背景复图像模处处相等的规律,对消静止杂波背景,从而提高了检测动目标的性能。实测数据表明本算法有效。 展开更多

关键词 合成孔径雷达 移动目标检测 二次相位误差

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检测SAR图像中径向慢速动目标 被引量：1

11

作者 陈广东 朱兆达 +1 位作者 朱岱寅 江伟光 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2005年第9期1361-1364,共4页

该文提出了一种从SAR图像中检测径向匀速动目标的方法,将SAR图像信号在频域分为正频部分和负频部分,静止背景的正负频分布对称,而径向动目标的多普勒质心与静止背景相比有一频移,信号在正负频域能量分布不对称。将分开的正负频域信号分... 该文提出了一种从SAR图像中检测径向匀速动目标的方法,将SAR图像信号在频域分为正频部分和负频部分,静止背景的正负频分布对称,而径向动目标的多普勒质心与静止背景相比有一频移,信号在正负频域能量分布不对称。将分开的正负频域信号分别回到时域成像,计算这两幅复图像对应位置的模差绝对值,可对消静止背景,突显出径向动目标。仿真数据表明本算法有效。 展开更多

关键词 合成孔径雷达 移动目标检测 多普勒质心

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基于高阶阈值算子与张量全变分的前景检测

12

作者 董永峰 刘沛东 +1 位作者 李林昊 李英双 《河北工业大学学报》 CAS 2023年第4期31-40,共10页

基于鲁棒主成分分析(RPCA)的方法有一个潜在的假设,即场景中移动物体的像素是稀疏离群值,其往往忽略了物体的时间和空间结构,导致这些方法在动态背景、遮挡、光照变化等场景下检测效果降低。针对这一问题,提出了一种基于张量鲁棒主成分... 基于鲁棒主成分分析(RPCA)的方法有一个潜在的假设,即场景中移动物体的像素是稀疏离群值,其往往忽略了物体的时间和空间结构,导致这些方法在动态背景、遮挡、光照变化等场景下检测效果降低。针对这一问题,提出了一种基于张量鲁棒主成分分析(TRPCA)的张量非凸稀疏模型。首先,利用三种常见收缩算子的优点,引入了二阶广义收缩阈值算子(GSTO),探索适用于高阶张量数据的高阶广义阈值收缩算子(HoGSTO),进而提升背景建模的鲁棒性;然后,为了表征视频前景中移动目标像素之间的相关性,在视频前景建模的过程中,利用张量全变分正则化(TTV)增强前景的时空连续性;接着,通过自适应l1范数对视频中的动态成分建模,避免了对前景建模产生干扰。多个视频帧的实验结果表明,该方法在移动目标检测任务中优于现有的方法,能够更好地分离前景和背景。 展开更多

关键词 移动目标检测 张量鲁棒主成分分析 收缩阈值 张量全变分 自适应l1范数

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