运动目标检测、去阴影、跟踪、行为识别相关视频

研究生的毕业设计做的是运动目标的检测,跟踪,阴影去除,行为分析等方面的课题,可是这方面的视频从哪里来呢?

网上是有很多的:

运动目标检测方面的:http://www.research.ibm.com/peoplevision/performanceevaluation.html

大家经常使用的PetsD2TeC1之类的视频就出自这里。4个室外的视频中,有两个视频的运动目标会被一棵大树遮挡,刚好可以用来做目标跟踪。

室内视频中,从1个人到3个人都有,可以做多人的目标跟踪。

1.Outdoor Sequences ( 4 videos from PET2001 with ground truth )


PetsD1TeC1.avi
PetsD1TeC1.pvann

PetsD1TeC2.avi
PetsD1TeC2.pvann

PetsD2TeC1.avi
PetsD2TeC1.pvann

PetsD2TeC2.avi
PetsD2TeC2.pvann


2. Indoor Sequences (11 videos with ground truth)

IndoorGTTest1.avi
IndoorGTTest1.pvann

IndoorGTTest2.avi
IndoorGTTest2.pvann

ThreePerson_Circles_Comp_0_Quad0.avi
ThreePerson_Circles_Comp_0_Quad0.pvann

ThreePerson_Circles_Comp_0_Quad2.avi
ThreePerson_Circles_Comp_0_Quad2.pvann

ThreePerson_Circles_Comp_0_Quad3.avi
ThreePerson_Circles_Comp_0_Quad3.pvann

ThreePerson_Together_Split_Comp_0_Quad0.avi
ThreePerson_Together_Split_Comp_0_Quad0.pvann

ThreePerson_Together_Split_Comp_0_Quad2.avi
ThreePerson_Together_Split_Comp_0_Quad2.pvann

ThreePerson_Together_Split_Comp_0_Quad3.avi
ThreePerson_Together_Split_Comp_0_Quad3.pvann

TwoPerson_Line_Circle_Comp_0_Quad0.avi
TwoPerson_Line_Circle_Comp_0_Quad0.pvann

TwoPerson_Line_Circle_Comp_0_Quad2.avi
TwoPerson_Line_Circle_Comp_0_Quad2.pvann

TwoPerson_Line_Circle_Comp_0_Quad3.avi
TwoPerson_Line_Circle_Comp_0_Quad3.pvann

在最下面的其他研究领域中,可以看到IBM在视频处理方面的的其他研究成果。但是有的只有结果演示,没有相关的论文可以参考,非常可惜。


阴影检测方面的:http://cvrr.ucsd.edu/aton/shadow/

这里面有两段高速公路的视频,一个停车场的视频,还有一个室内的视频。还有已经分割好的一帧一帧图像。但是我觉得高速公路的那个视频车速太快,经常导致运动目标检测算法失效。更别说去阴影了。停车场那个还不错,挺好用的。室内那个也不好用,因为人穿的衣服和背景太像了。

而异常行为识别方面的视频就很难找了,中国科学院自动化所生物识别与安全技术研究中心建立了一套完整的数据库:

http://www.cbsr.ia.ac.cn/china/Demos%20CH.asp,里面的内容很丰富。还配有研究成果的展示。

唯一的缺点就是没有办法直接下载视频,只能让他邮寄过来。估计是害怕研究成果被黑客窃取了吧!其实也不贵,视频是不要钱的,只要邮费。大家可以仔细看看网站的说明。

最近又发现了好几个数据库:

CVonline Databases: http://homepages.inf.ed.ac.uk/cgi/rbf/CVONLINE/entries.pl?TAG363

Korean Intelligent Media Lab Database: http://imlab.postech.ac.kr/

University of Dublin Face Database: http://dsp.ucd.ie/~prag/

Video sequences of American Sign Language (ASL) : http://csr.bu.edu/asl/html/sequences.html

MIT Computer Science and Artificial Intelligence Lab Database: http://db.csail.mit.edu/

具体内容大家自己看吧。

我尝试过自己拍摄,但拍摄起来难度很大:

首先,如果你要做行为检测,拍的是必然是近景视频,切记背景一定不要有反光的东西比如(玻璃,瓷砖),尤其在强光下,他们经常会检测为运动目标。

其次,要注意自己穿的衣服和背景(甚至是阴影)要有一定的区别。不然很难区分。

再次,摄像机如果是近景拍摄,尽量平行于镜头方向运动,否则一些参数在某些地方很好用,在其他地方就不行了。

现在还没有特别好可以免费下载的行为视频提供给大家,如果有人知道了,请在下面留言,不胜感激。

作  者:万卫兵 等编著 出 版 社:上海交通大学出版社 出版时间:2010-1-1 本书系统介绍了智能视频监控中目标检测与识别的基本问题及其相关处理技术。主要内容包括智能视频监控的理论、算法和典型应用实例。包括计算机视觉基本理论、运动目标检测技术、运动目标跟踪和分类技术、运动的场景分析及行为理解技术。其中目标的检测与识别技术在资助的科研项目中有成熟可行的应用实例。本书内容由浅入深、循序渐进,着重于经典内容和最新进展的结合,并辅以较多的应用范例。 上篇 智能视频监控中目标检测与识别概论 第1章 绪论 1.1 智能视频监控概述 1.1.1 智能视频监控的发展 1.1.2 智能视频监控中的关键问题 1.2 智能视频监控的研究内容 1.2.1 智能视频监控的系统结构 1.2.2 智能视频监控的难题 1.3 研究现状与应用前景 参考文献 第2章 计算机运动视觉相关理论 2.1 摄像机的标定 2.1.1 坐标系的变换 2.1.2 摄像机的标定 2.2 双目立体视觉 2.2.1 特征匹配关键技术 2.2.2 特征匹配算法分类与立体成像 2.3 运动视觉 2.3.1 运动视觉的研究内容 2.3.2 运动视觉处理框架 2.4 场景理解 2.4.1 场景理解认知框架 2.4.2 静态场景理解 2.4.3 动态场景理解 参考文献 第3章 运动目标检测技术 3.1 运动目标检测概述 3.1.1 光流法 3.1.2 相邻帧差法 3.1.3 背景差法 3.1.4 边缘检测方法 3.1.5 其他重要的相关方法 3.2 视频监控中的背景建模 3.2.1 背景提取与更新算法概述 3.2.2 基于GMM的背景提取与更新算法 3.2.3 基于AKGMM的背景提取与更新算法 3.2.4 阴影 3.3 ROI面积缩减车辆检测搜索算法 3.3.1 改进的帧差法 3.3.2 图像的腐蚀与膨胀 3.3.3 车辆目标分割识别 3.3.4 实验结果与分析 参考文献 第4章 运动目标跟踪技术 4.1 目标跟踪的分类 4.2 目标跟踪方法 4.2.1 基于特征的跟踪方法 4.2.2 基于3D的跟踪方法 4.2.3 基于主动轮廓的跟踪方法 4.2.4 基于运动估计的跟踪方法 4.3 粒子滤波器 4.3.1 离散贝叶斯滤波系统 4.3.2 蒙特卡洛采样(Monte Carlo Sampling) 4.3.3 贝叶斯重要性采样(Bayesian Importance Sampling) 4.3.4 序列化重要性采样(Sequential Importance Sampling) 4.3.5 粒子滤波(Particle Filte)一般算法描述 4.3.6 粒子数目N的选取 4.4 多视角目标跟踪 4.4.1 目标交接 4.4.2 多摄像机的协同 4.4.3 摄像机之间的数据通讯 4.4.4 多摄像机系统总体设计与集成 参考文献 第5章 运动目标分类技术 5.1 目标分类方法 5.1.1 基于形状信息的分类 5.1.2 基于运动特性的分类 5.1.3 混合方法 5.2 分类的特征提取 5.2.1 视频图像的两种特征 5.2.2 分类特征选择 5.3 分类器构造 5.3.1 支持向量机理论 5.3.2 多类支持向量机 5.3.3 特征训练 5.4 训练和分类方案 5.4.1 静态图像训练分类模型 5.4.2 动态视频运动对象的分类 5.4.3 训练和分类的实验结果 参考文献 第6章 行为理解技术 6.1 行为理解的特征选择与运动表征 6.1.1 特征选择 6.1.2 运动表征 6.2 场景分析 6.2.1 场景结构 6.2.2 场景知识库的建立和更新 6.3 行为建模 6.3.1 目标描述 6.3.2 约束表达 6.3.3 分层的行为模型结构 6.4 行为识别 6.4.1 基于模板匹配方法 6.4.2 基于状态转移的图模型方法 6.4.3 行为识别的实现 6.5 高层行为与场景理解 6.6 行为理解存在的问题与发展趋势 参考文献 下篇 智能视频监控应用实例 第7章 白天车辆检测实例 7.1 道路交通样本库的采集与组织 7.1.1 样本的采集 7.1.2 样本库元信息和组织 7.2 车辆检测系统结构设计 7.2.1 基于视频的车辆检测方法概述 7.2.2 虚拟线圈车辆检测法的算法流程 7.2.3 系统框图 7.3 背景重构 7.3.1 视频背景重构技术回顾 7.3.2 基于IMFKGMM的背景提取与更新算法 7.4 灰度空间阴影检测算法研究 7.4.1 彩色图像的灰度变换 7.4.2 算法原理 7.4.3 试验结果 7.5 虚拟线圈车辆检测法 7.5.1 数学形态学后处理与状态机 7.5.2 交通参数的测量 第8章 夜间车辆检测实例 8.1 夜间视频车辆检测系统框架 8.2 摄像机配置 8.2.1 摄像机安装和标定 8.2.2 车灯在路面上的投影与视野的设置 8.3 车灯提取配对跟踪算法 8.3.1 车灯提取与车灯形状特征 8.3.2 配对跟踪算法 8.3.3 交通参数计算与实验结果和分析 第9章 昼夜亮度变化及切换方法 9.1 离线亮度变化建模 9.1.1 交通视频亮度变化实例与S型曲线 9.1.2 离线曲线拟合 9.1.3 在线亮度变化识别 9.2 昼夜检测算法的切换方法 9.2.1 亮度模型分析与切换时间选取策略 9.2.2 过渡时段的切换方法 9.2.3 切换方法试验结果 9.3 仿真试验平台 第10章 距离测量实例 10.1 摄像机标定及距离测量 10.1.1 OpenCV中的标定方法 10.1.2 测距算法 10.2 实验与结果分析 10.2.1 内参数矩阵与场景无关性 10.2.2 标定平面上两点间距离测量 10.2.3 垂直于标定平面轴线上两点间距离测量 10.2.4 双视角同时标定,任意两点间距离测量 第11章 客流检测系统实例 11.1 视频图像采集与数据结果传输 11.1.1 视频图像采集系统设置 11.1.2 视频文件 11.1.3 数据结果的传输 11.2 基于背景检测的行人检测 11.2.1 背景分割 11.2.2 行人检测 11.3 基于blob检测的行人跟踪与计数策略 11.3.1 基于blob的跟踪方法 11.3.2 计数策略 11.4 算法的工程实现与实验结果
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