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作为计算机视觉领域的热门方向之一,运动目标检测具有很高的理论研究价值和很广的实际应用空间。传统视觉背景提取器(Visual Background Extractor, ViBe)目标检测算法实时性高且内存消耗低,但存在受光照影响大、不能有效抑制拖影区域、无法消除阴影以及检测图像内部空洞等问题。鉴于以上不足,提出3点针对性改进策略:(1)优化算法核心参数。筛选最优值来替换以往经验值,从而提高算法性能,增强算法适应性。(2)引入光强检测算子。阈值半径随光强变化自适应,避免因光照变化而出现拖影区域。(3)增加阴影检测模型。利用感兴趣区域(Region of Interest, ROI)像素分布确定阴影位置,结合运动目标自身特性分割出目标区与阴影区。仿真实验结果证明:改进型ViBe算法不仅能够完整地检测、抓取运动目标,而且还可以有效地抑制拖影区域并消除目标阴影。 相似文献
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针对视频前景提取(ViBe)算法在模型初始化时因前景像素干扰导致的“鬼影”问题,面对复杂背景环境的更新策略问题,提出利用图像像素均值作为参考对ViBe算法模型进行初始化优化;同时,提出随背景模型复杂度变化的自适应更新策略。利用邻域像素和连续帧背景像素的相似性进行背景模型初始化;然后通过计算样本间各像素的方差判定背景模型是否稳定,建立自适应的更新策略;最后提取运动目标。通过CDnet2014数据集验证表明:该算法有效改善了“鬼影”现象,提高了背景模型在复杂环境下的鲁棒性,各项客观评价指标也有所提升。 相似文献
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针对视觉背景提取算法(ViBe)对光照变化和运动 阴影敏感、提取的运动区域容易产生空洞的问题,本文提出了基于自 适应Lab色差阈值的ViBe运动目标检测算法。根据图像的局部背景亮度与色彩的空间频率对 人眼视觉的影响,自适应的确定 每个像素点的色差阈值,用于像素点与背景模型的匹配;然后,利用邻域像素点的空间一致 性原则,对检测结果进行修正; 最后,统计各连通域的面积,去除小面积的运动目标。实验结果表明,本算法可以有效的适 应光照变化、抑制运动阴影、填 补运动区域的空洞,具有比ViBe算法更好的检测效果。 相似文献
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一种基于随机码本的运动目标检测算法 总被引:2,自引:2,他引:0
针对传统码本算法模型建立时间过长、更新效果 差等问题,将视觉背景提取(ViBe)算法中模型建 立和更新的 思想用于改进码本算法,提出了一种基于随机码本(RCB)的运动目标检测算法。为减少计算 量,提出了一种基于 YUV空间的码本模型;为减少背景建模时间、提高模型的洁净度 ,提出了随机选取第1帧图像空间领域内 像素点的码本训练方法;为提高背景模型对复杂场景的适应能力,提出了基于随机策略的码 本更新方式。 与典型算法进行了两组实验。结果表明,本文算法兼有二者的优点,不仅能迅速适应场 景的转换,而 且在检测精度、动态适应能力和实时性等方面都有较大提高。 相似文献
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基于灰度特征和自适应阈值的虚拟背景提取研究 总被引:1,自引:0,他引:1
针对虚拟背景提取(Visual Background extractor,ViBe)算法在目标检测时容易出现鬼影和运动目标阴影的缺点,该文提出了一种基于灰度特征和自适应阈值的ViBe背景建模改进方法。该算法首先利用ViBe算法进行背景建模,得到前景目标,然后对前景目标进行灰度特征判断和自适应阈值比较,得到没有鬼影和运动目标阴影的运动目标。实验结果表明,改进后的算法可以很好地弥补ViBe算法的不足,提高ViBe算法的识别准确率。 相似文献
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针对当前运动目标检测系统平台体积大、功耗高的问题,文中基于Xilinx的ZYNQ平台设计了一款运动目标检测系统。ViBe算法是一种前景检测算法,主要包括背景建模、前景检测、模型更新3个部分,具有较好的检测效果。使用Vivado HLS开发工具完成算法部分的开发,通过添加优化指令对算法进行优化,在通过仿真测试后封装成硬件IP核,显著缩短了开发流程。在ZYNQ平台上,采用软硬件协同的方式,PL部分作为算法实现单元,PS部分作为控制核心,通过OV5640进行视频图像的采集,使用VDMA IP核将数据存储到DDR中,在经过处理后将结果通过HDMI输出至显示器显示。实验结果表明,该系统能够实时检测出运动目标,并且该系统体积小,功耗低。 相似文献
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