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智能交通系统(ITS)是目前世界交通运输领域正在研究和广泛关注的课题。OpenCV是一种用于数字图像处理和计算机视觉的函数库,由Intel公司开发。本文在目标检测方面,对采集到的交通视频进行灰度化、中值滤波、背景建模、二值化,背景差分等处理,可以较准确地检测出运动目标。在目标跟踪方面,提出了CamShift算法和Kalman滤波器相结合的方法,实现视频车辆的精确跟踪。最后,利用OpenCV的运动物体跟踪的数据结构、函数库,建立了一个视频车辆分析系统。用于道路上车辆的检测与跟踪,并具有良好的鲁棒性。 相似文献
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视频序列中,为降低背景变化对目标的检测与跟踪产生的影响,提出了一种新目标检测与跟踪算法。首先,以像素为基础建立时间序列背景模型,提高了目标检测的精度。然后,采用KD-tree算法进行目标跟踪,获得了运动目标的完整路径。实验结果表明,该方法在视频序列目标的检测与分析中,适应环境变化的能力强,达到实时处理的效果。 相似文献
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视频序列中运动目标检测与跟踪方法研究 总被引:1,自引:1,他引:1
提出了一种从摄像头获取的彩色图像中准确地检测出运动目标并进行实时跟踪的算法。首先将采集到的彩色视频图像序列转化为灰度图像,研究了几种图像锐化方法并进行了比较。然后进行帧间差分和阈值分割,成功分离出运动目标。最后采用投影法得到运动目标的大小及位置。实验结果表明,提出的运动目标检测与跟踪方法简单、有效、实时性高。 相似文献
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信息时代背景下,安防、交通等领域对智能视频监控系统的需求日渐增加。粒子滤波作为一种新型滤波算法,以其自身独特的优势,在视频目标跟踪中得到了广泛应用和普及,但是,粒子滤波算法在实际应用过程中,存在很多不足之处,在很大程度上影响其跟踪效果。本文将对视频目标跟踪算法进行分析和研究,阐述视频序列中基于粒子滤波对运动目标的跟踪,并对粒子滤波算法进行适当改进,旨在为我国相关领域发展提供支持。 相似文献
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《现代电子技术》2015,(19):68-71
重点研究视频序列中运动目标的提取、跟踪、分类等问题,最终实现了一个完整的目标检测系统。首先,考虑到算法的复杂度和检测的实时性需求,优选了背景差与帧差相结合的检测方法,通过背景实时更新,达到了一个较好的检测效果。其次,充分考虑了卡尔曼滤波跟踪的简单、高效等特性,通过计算当前目标与候选目标之间的欧氏距离来寻找最佳匹配目标和区分相交物体。再者,提出了一种先用Adaboost算法获得各个目标的初分类,再采用BP神经网络对目标进行细分类的方法,实践证明,该方法在保证对绝大部分人、自行车、汽车有很好的分类效果外,对大部分杂物也能有较好的区分。最后,通过Matlab编程,设计并实现了一个完整的运动目标检测系统。 相似文献
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所研究的序列假设测试适用于数字图像序列中有关低可视机动点源目标的多帧检测和跟踪。所提出了多重多阶段设测试跟踪算法采用多阶假设跟踪策略,从序列检测目标轨迹那部分延伸所形成的轨迹。MMHTT算法不需概率目标机动模型。利用截断序列概率测试求出计算的的有效系数,以便删除密密集候等外刀迹树和评价检测的那部分轨迹。文中利用光学卫星跟踪试验结果,介绍和证实了分析的性能评定。 相似文献
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视频序列中运动目标的检测与跟踪方法 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了一种视频序列中运动目标的检测与跟踪算法,该算法采用基于码本背景建模的减背景法与差分法相结合的算法,实现对运动目标的快速精确的检测与提取,也能够在存在前景运动的过程中提取背景,使用卡尔曼滤波对运动目标在下一帧中最可能出现的位置进行估计,在此基础上利用Camshift跟踪算法进行较小范围的搜索和目标匹配,减少了运算量、节约了搜索和匹配的时间、提高了跟踪的速度。实验证明该方法具有一定的实用性。 相似文献
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基于视频序列的运动目标追踪算法 总被引:1,自引:0,他引:1
介绍了一种对视频序列中运动目标追踪的实现算法,该算法在运动目标检测的基础上,融合了卡尔曼滤波和Meanshift算法实现对快速移动目标的追踪。卡尔曼滤波对下一帧目标可能出现的位置做出估计,Meanshift迭代算子在估计出的区域对目标精确定位。经实际验证其有效地克服了传统Meanshift算法对于快速移动物体追踪可能出现的丢失目标的问题,目标追踪效果明显提高。 相似文献
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序列图象中运动目标的检测 总被引:4,自引:0,他引:4
本文针对运动目标的特点,讨论了运动目标的几种检测方法,并对其中差分算法作了适当改进。经实验证明,改进的算法比原来算法能获得更令人满意的结果。 相似文献
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本文论述红外动目标识别跟踪系统的具体实现及相关理论分析,重点在于该系统的硬件模块实现及分析,并针对系统的可靠性进行了讨论. 相似文献
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通过摄像机拍摄到的一段视频,对其中运动的人进行检测与跟踪。在目标检测方面,获取运动行人图像序列,利用自适应背景提取方法得到背景,根据将目标与背景进行分离的分割阈值,对差分图像进行分割,提取运动区域,检测出人体运动目标;在目标跟踪方面,选用基于Kalman滤波的运动跟踪系统,通过估计出运动目标的下一位置,对运动目标进行实时跟踪。这里的实验是在Linux平台上利用Intel的开源OpenCV函数库建立起模型并实现算法。经过多次仿真测试表明,使用Kalman滤波可以很好地解决实验中两个人握手时运动目标间遮挡的问题,并跟踪运动目标,而且处理速度比较快,能够满足一般情况下的实时性要求。 相似文献
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基于自适应差分的多目标检测和跟踪 总被引:1,自引:1,他引:0
运动目标检测与跟踪在诸多领域里都有广泛的应用,是当前计算机视觉的一个热门领域。利用自适应阈值差分的方法对运动目标进行检测,并使用轨迹关联的方法对多目标进行跟踪。实验结果表明,该种算法很好地实现了视频图像中多目标检测和跟踪,更符合实际应用的需求。 相似文献