固定场景下的运动目标检测算法总结

最新推荐文章于 2024-02-25 17:00:00 发布
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本文介绍了多种运动目标检测技术，包括帧差法、背景差分法、光流法、Codebook模型、稀疏表示模型及深度学习模型，如fasterRcnn，覆盖了从传统方法到现代算法的广泛范围。

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1.帧差法，如三帧差分；

2.背景差分法(但需要先背景建模，而背景建模方法有：GMM混合高斯模型，Vibe算法（但已申请专利）等)；

3.光流法；

4.基于Codebook码本模型的算法；

5.基于稀疏表示的模型算法；

6.深度学习模型算法，如faster Rcnn；

duamu
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目标检测YOLO实战应用案例100讲-基于深度学习的交通场景多尺度目标检测算法研究与应用
qq_36130719的博客
05-26 1639
目前，交通目标检测算法主要分为传统目标检测算法和基于深度学习的目标检测算法。传统的目标检测算法无法有效处理由于不同光照、遮挡等引起的目标非线性外观变化，在区域生成阶段产生大量冗余候选框且正负样本失衡[12]，无法自动学习和生成特征，整体缺乏全局优化策略，难以有效提高分类水平。深度学习技术的迅猛发展在目标检测领域中逐渐展现出无可替代的优越性[13], [14]，同时极大地推动了目标检测在智能交通系统的进一步发展和应用，在交通目标检测、交通状态预测、交通流统计以及道路交通状。
无人机视频图像运动目标检测算法综述------2019年-------------
qq_42036501的博客
11-27 2289
当处理无人机拍摄的数据时，需要根据无人机的运动信息和图像特点仔细选取合适的算法,才能获得较好的检测结果。彭博蔡晓禹等[11-12]针对无人机视频图像的运动车辆检测，提出对称帧差结合分块背景建模法，将检测出的车辆用矩形框出,并建立了算法评价体系，算法正确检测率较高,基本不会将同一辆车重复检测，但不能完整检测出部分车体颜色与路面灰度较为接近的车辆，如黑、灰色车辆。主流： 帧间差法、背景建模法、光流法 ----------------------近几年改进------------------------>
运动目标检测ViBe算法
weixin_33901926的博客
04-17 2901
一、运动目标检测简介 视频中的运动目标检测这一块现在的方法实在是太多了。运动目标检测的算法依照目标与摄像机之间的关系可以分为静态背景下运动检测和动态背景下运动检测。先简单从视频中的背景类型来讨论。 静态背景下的目标检测，就是从序列图像中将实际的变化区域和背景区分开了。在背景静止的大前提下进行运动目标检测的方法有很多，这些方法比较侧重于背景扰动小噪声的...
运动目标检测算法（Matlab）
08-08
使用matlab编写的运动目标跟踪算法，核心代码均自己手写，包括帧间差分法，ViBe算法和高斯混合建模法，并且使用了matlab GUI，可直接选择视频查看算法效果。
运动目标常用检测算法文章（English Version）
04-21
主要针对近10几年来，常见的运动目标检测算法中比较有代表性的文章收集，如GMM，PDF，Codebook,SOBS,SACAN、W4, VIBE等。
初五-目标检测-背景减除
lynphoenix的专栏
02-08 3688
背景减除对背景建模，然后进行背景减除剩下前景视作所求的目标，也是目标检测的一类方法。背景模型的巨大变化即意味着目标移动。帧间差分是背景减除中的一个经典算法。Wren等人提出用3D高斯函数对固定背景每个像素的颜色I(x,y)建模，I(x,y) ~ N(μ (x,y), Σ(x,y))。其中 μ (x,y)是均值, Σ(x,y)是协方差。这两个数据通过对连续背景帧的观测学习得到。由于颜色对光照敏感，单个高斯函数建模的模型不适用于户外场景。多形态混合统计模型的利用是背景建模的一个重大改进。比如混合高斯模型，非参数
基于matlab的运动目标检测_基于FPGA的运动目标检测系统设计与实现
weixin_34050521的博客
01-27 800
系统整体设计方案本系统将硬件控制器设计，图像处理算法设计两大部分有机地进行结合使之能够完成运动目标检测。在图像存入SDRAM前需要将图像格式由RGB转换为YCbCr。运动目标检测实现系统整体框架如图所示。图像处理算法及硬件驱动在SDRAM中存储两帧相邻灰度图像的数据，使用VGA驱动程序将两帧数据同时从SDRAM中取出。使用中值滤波算法将两帧数据分别进行滤波平滑噪声，对图像信息进行差分。差...
自己写的运动目标检测算法汇总
12-25
以下是这四种运动目标检测算法的详细解释： 1. **混合高斯模型（GMM）**： 混合高斯模型是一种概率模型，常用于背景建模和运动目标检测。它假设背景由多个高斯分布组成，每个像素值的概率可以通过这些高斯分布进行...
移动目标检测_目标检测_高空抛物_监测_移动监测_移动目标检测_
10-03
监测视频中物体的移动，适用于高空抛物监测
运动物体检测的问题
jasonwoodlee的专栏
06-21 1471
      运动物体检测的问题主要分为两类，摄像机固定和摄像机运动。对于摄像机运动的运动物体检测问题，比较著名的解决方案是光流法，通过求解偏微分方程求的图像序列的光流场，从而预测摄像机的运动状态。对于摄像机固定的情形，当然也可以用光流法，但是由于光流法的复杂性，往往难以实时的计算，所以我采用高斯背景模型。因为，在摄像机固定的情况下，背景的变化是缓慢的，而且大都是光照，风等等的影响，通过对背景建模，
毕业设计：基于深度学习的运动目标识别追踪系统 目标检测 人工智能
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2301_79555157的博客
02-25 1974
毕业设计：基于深度学习的运动目标识别追踪系统利用深度学习模型对视频帧进行特征提取，然后通过目标检测算法识别出运动目标，并利用目标追踪算法对目标进行持续追踪。详细介绍了系统的整体架构、关键技术以及实现方法，并通过实验验证了系统的有效性和鲁棒性。为计算机毕业设计提供了一个创新的方向，结合了深度学习和计算机视觉技术，为毕业生提供了一个有意义的研究课题。对于计算机专业、软件工程专业、人工智能专业、大数据专业的毕业生而言，提供了一个具有挑战性和创新性的研究课题。
特定区域的动作检测
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还是我的小项目，如果把摄像头的每一帧都送到分类器做推理，实在是没必要，只需要把检测到动作的帧送去做推理就好了。这一步的实现参考的是 Adrian Rosebrock的两篇博文Basic motion detection and tracking with Python and OpenCV和Home surveillance and motion detection with the Raspber
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本文主要讲述了目标识别中的第一种类型---基于region proposal的目标检测和目标识别的算法, 主要主要包括R-CNN,Fast R-CNN,Faster R-CNN等网络, 揭示了基于region proposal的目标检测和目标识别的算法的发展历程.此外,在开头还简要叙述了目标识别的分类及其应用的主要场景.
图像处理——目标检测与前背景分离
AIGC | 智能洞察，创造未来
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这两天从零开始学习视频流中运动目标检测的方法，有点心得体会，写点东西跟大家共享，同时提出我的几个疑问，期望能够共同讨论进步。     本文主要面向和我一样的图像处理初学者，先从原理上把整个检测过程走通，然后再逐步提高性能。     1、关于运动目标检测的方法总结     查阅了相关的文献，目前能够实现运动物体检测的方法主要有以下几种：     1）背景差分法：能完整快速地分割出运动图像
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huanghu1230的博客
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运动目标检测的四种方法 运动目标检测主要目的是从视频图像中提取出运动目标并获得运动目标的特征信息，如颜色、形状、轮廓等。提取运动目标的过程实际上就是一个图像分割的过程，而运动物体只有在连续的图像序列(如视频图像序列)中才能体现出来，运动目标提取的过程就是在连续的图像序列中寻找差异，并把由于物体运动和表现出来的差异提取出来。 常用的四种方法：连续帧间差分法、背景差分法、光流法和运动能量法。 1.连续帧间差分法：转自：原理，摄像机采集的视频序列具有连续性的特点。如果场景内没有运动目标，则连续帧的变化很微弱，如果
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