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基于全卷积孪生神经网络的复杂监控场景下前景提取方法

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南京航空航天大学学报 2021年第5期53卷 743-750页

作者：刘峰居昊干宗良江苏省图像处理与图像通信重点实验室南京210003 南京邮电大学通信与信息工程学院南京210003 南京邮电大学教育科学与技术学院南京210003

由于光照变化、相机抖动和动态背景等因素影响,现有基于传统图像处理方法的前景提取算法并不能在复杂场景下获得良好的分割效果。针对此类问题,本文提出了一种基于全卷积孪生神经网络的前景提取算法,仅需任意2帧图像即可准确提取运动前... 详细信息

由于光照变化、相机抖动和动态背景等因素影响,现有基于传统图像处理方法的前景提取算法并不能在复杂场景下获得良好的分割效果。针对此类问题,本文提出了一种基于全卷积孪生神经网络的前景提取算法,仅需任意2帧图像即可准确提取运动前景。将输入的2帧图像分为背景图像与待提取图像,将其输入全卷积孪生神经网络得到二者的相似性度量图,该相似性度量图中包含待提取图像相对于背景图像的各像素变化情况信息;接着将相似性度量图与待提取图像融合,利用编解码网络以实现端到端的前景提取。在CDnet2014数据集上进行综合评估与测试,结果均证明了该方法的有效性。

关键词：前景提取度量学习孪生神经网络复杂监控场景

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基于图像多尺度分解的前景提取

四川大学学报（自然科学版） 2021年第3期58卷 45-52页

作者：王斌何坤王丹四川大学计算机学院成都610065

为了弥补纹理对传统GrabCut提取结果的负面影响,本文分析了图像边缘和颜色分布的尺度特性,结合图像多尺度分解和GrabCut,提出了基于图像多尺度分解的前景提取模型.首先,该模型运用全变分对图像进行多尺度分解得到一系列平滑图像,该分解... 详细信息

为了弥补纹理对传统GrabCut提取结果的负面影响,本文分析了图像边缘和颜色分布的尺度特性,结合图像多尺度分解和GrabCut,提出了基于图像多尺度分解的前景提取模型.首先,该模型运用全变分对图像进行多尺度分解得到一系列平滑图像,该分解保护了图像边缘并平滑了纹理,压缩了图像区域颜色的分布范围;其次,将给定平滑图像前景颜色分布表示为高斯混合模型,并运用直方图形状分析方法优化了高斯混合模型的高斯函数个数,弥补了传统固定高斯函数个数的负面影响;最后,根据不同平滑图像的分割结果设计了迭代终止条件,使得从适当的分解尺度中提取前景.与传统前景提取算法相比较,该模型降低了纹理对前景提取的负面影响,其测评分数高于传统算法.

关键词：前景提取多尺度分解直方图形状分析分解尺度

前景提取在采矿带式输送监控系统中的应用研究

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矿业安全与环保 2016年第3期43卷 37-40,44页

作者：宋朝阳陈东梁薛明杨继星北京化工大学机电工程学院北京100029 国家安全生产监督管理总局通信信息中心北京100013

带式输送机是采矿企业现代化生产系统的重要组成部分,其正常运行对于生产安全有着重要意义,为此,设计了一种面向带式输送机的网络智能视频监控系统。介绍了该监控系统的总体设计,基于前景提取的基本思路,综合使用帧差法和Otsu方法实现... 详细信息

带式输送机是采矿企业现代化生产系统的重要组成部分,其正常运行对于生产安全有着重要意义,为此,设计了一种面向带式输送机的网络智能视频监控系统。介绍了该监控系统的总体设计,基于前景提取的基本思路,综合使用帧差法和Otsu方法实现了输送机输送带承载物的有效检测,为基于机器视觉实现针对带式输送机异常情况的智能检测奠定了基础。

关键词：带式输送机监控系统前景提取智能视频分析帧差法

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采用机器学习的火焰前景提取算法

西安交通大学学报 2017年第8期51卷 26-32,101页

作者：王博张为刘艳艳王鑫天津大学电子信息工程学院天津300072 南开大学电子信息与光学工程学院天津300072 公安部天津消防研究所火灾物证鉴定中心天津300381

针对现有火焰前景提取算法提取前景不完整、轮廓失真严重、对复杂环境适应性差等问题,提出一种采用机器学习的火焰前景提取算法。该算法结合使用监督学习方法和无监督学习方法,训练了两级专用的分类器用于确定疑似目标区域;根据Real Ada... 详细信息

针对现有火焰前景提取算法提取前景不完整、轮廓失真严重、对复杂环境适应性差等问题,提出一种采用机器学习的火焰前景提取算法。该算法结合使用监督学习方法和无监督学习方法,训练了两级专用的分类器用于确定疑似目标区域;根据Real AdaBoost分类器的输出结果计算聚类算法的初始中心,并使用计算出的聚类中心对目标区域进行聚类分割,以得到最终的前景区域。实验结果表明:该算法对强光环境、夜间环境、静态或动态干扰环境等复杂场景均具有较好的适应性,得到的前景提取误差率在2%~28%之间,低于现有其他算法,且帧运算耗时小于50ms,能够很好地完成多种场景下的火焰前景提取工作,为图像型火灾检测系统中后续的特征提取与识别奠定了基础。

关键词：火灾检测前景提取机器学习聚类算法

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基于前景提取的双流网络跌倒检测

基于前景提取的双流网络跌倒检测

作者：戚亚明常州大学

学位级别：硕士

近年来,中国人口老龄化日趋严重,居家养老逐渐成为常态,独居老人日渐增多。跌倒作为居家老人受到意外伤害的主要方式之一,如若跌倒后得不到及时救助,轻则造成身心伤害,重则危及生命。因此,及时有效地检测居家老人的跌倒情况,具有较大的... 详细信息

近年来,中国人口老龄化日趋严重,居家养老逐渐成为常态,独居老人日渐增多。跌倒作为居家老人受到意外伤害的主要方式之一,如若跌倒后得不到及时救助,轻则造成身心伤害,重则危及生命。因此,及时有效地检测居家老人的跌倒情况,具有较大的研究价值和社会意义,逐渐成为研究热点。随着居家监控设备的普及,计算机视觉方法跌倒检测已成为研究重点。论文主要工作如下:针对现有ViBe前景提取算法的鬼影问题,提出了一种融合帧间差分法的改进ViBe前景提取算法。首先,通过使用帧间差分法得到大致的前景运动目标图像,然后通过连点填补法填充由帧差法导致的鬼影问题;接着,对得到的前景运动区域进行图像形态学处理,去除噪点以及平滑轮廓;最后,将ViBe前景提取算法得到的带有鬼影的前景图像和帧差法得到的前景运动区域作与运算,便可以得到准确的前景运动图像。实验过程中,使用该改进算法在三个公开的RGB数据集以及自制的红外热成像数据集上实验。实验结果表明,该改进算法在不同的数据集上均取得了良好的效果,证明了本文对于ViBe算法改进的可行性与有效性。针对现有的RGB跌倒数据集,在改进ViBe算法的基础之上,构建了一种双流卷积神经网络来检测跌倒,将去除鬼影后的准确前景作为空间流网络的输入。首先,使用改进的ViBe算法提取出正确的人体前景,通过多帧合成的方式得到MHI图像,并将其输入双流网络的空间流网络以提取空间维度上的特征;接着,计算TV-L1光流特征图像,使用滑动窗口叠加的方式得到光流栈,并将其输入时间流网络以提取时间维度上的特征;然后,提出了一种改进的双流网络结构模型,以VGG16和Alex Net作为双流网络的主体结构分别提取时间特征和空间特征;最后,提出了一种Sum-Soft Max决策层融合算法来融合两支网络的结果,得到最终的跌倒检测结果。实验过程中,使用该网络模型在三个公开的RGB跌倒数据集上实验并与现有算法对比,实验结果表明,该网络模型在公开数据集上取得了良好的结果,准确率达到了98.7%,高于现有算法模型,可用于室内人员的跌倒检测。

关键词：跌倒检测前景提取鬼影去除卷积神经网络双流网络

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基于亮度感知的前景提取

四川大学学报（自然科学版） 2021年第5期58卷 39-45页

作者：彭橦何坤周激流四川大学电子信息学院成都610065 四川大学计算机学院成都610065

前景提取是在图像整体认知基础上将感兴趣对象分离出来,本文联合图像亮度视觉感知和水平集方法提出了一种基于亮度感知的前景提取模型.该模型依据像素对的亮度视觉相关性,联合视觉区域内的相似性和区域间的差异性,设计了亮度感知能量泛... 详细信息

前景提取是在图像整体认知基础上将感兴趣对象分离出来,本文联合图像亮度视觉感知和水平集方法提出了一种基于亮度感知的前景提取模型.该模型依据像素对的亮度视觉相关性,联合视觉区域内的相似性和区域间的差异性,设计了亮度感知能量泛函,运用瑞利熵求解能量泛函得到视觉区域,利用视觉区域特征驱使初始曲线演化至前景轮廓.相对于传统算法,该模型运用图像视觉特征有利于从图像的整体认知上提取前景,提高了水平集方法的前景提取质量.

关键词：前景提取亮度感知视觉区域水平集方法

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多特征融合的低景深图像前景提取算法

自动化学报 2013年第6期39卷 846-851页

作者：邓小玲倪江群李震代芬华南农业大学工程学院广州510642 中山大学信息科学与技术学院广州510275

针对低景深(Low depth-of-field,DOF)图像,提出了一种融合纹理、颜色和高阶统计量(Higher-order statistics,HOS)特征的聚焦前景提取方法.首先,根据相似性最大化原则,通过迭代获得纹理和颜色特征的优化权重,实现低景深图像的区域分割.然... 详细信息

针对低景深(Low depth-of-field,DOF)图像,提出了一种融合纹理、颜色和高阶统计量(Higher-order statistics,HOS)特征的聚焦前景提取方法.首先,根据相似性最大化原则,通过迭代获得纹理和颜色特征的优化权重,实现低景深图像的区域分割.然后,根据优化权重值计算颜色空间上的加权HOS值,并结合区域归属前景的划分策略,实现低景深图像的前景提取.实验结果表明,该算法可以同时取得较高的主观和客观评价效果.

关键词：前景提取低景深图像高阶统计量权重优化

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基于遗传机制和高斯变差的自动前景提取方法

计算机应用 2017年第11期37卷 3231-3237页

作者：陈凯星刘赟王金海袁玉波华东理工大学信息科学与工程学院上海200237

针对无监督或全自动前景提取这一技术难点问题,提出了一种基于遗传机制和高斯变差的自动前景提取(GFO)方法。首先,利用高斯变差提取图像中的相对重要区域,定义为候选种子前景;之后,利用原始图像和候选种子前景的边沿信息,根据连通性和... 详细信息

针对无监督或全自动前景提取这一技术难点问题,提出了一种基于遗传机制和高斯变差的自动前景提取(GFO)方法。首先,利用高斯变差提取图像中的相对重要区域,定义为候选种子前景;之后,利用原始图像和候选种子前景的边沿信息,根据连通性和凸球原则生成前景目标区域轮廓,称之为星凸轮廓;最后,构造适应性函数,选择种子前景,利用选择、交叉及变异的遗传机制,得到精确且有效的最终前景。在Achanta数据库和多个视频上的实验结果表明,GFO方法的性能优于已有的基于高斯变差的自动前景提取(FMDOG)方法,且在识别的准确率、召回率以及F_β指标上都取得了较好的抽取效果。

关键词：图像处理视频监控前景提取高斯变差遗传算法

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强光干扰下的火焰前景提取技术研究

计算机工程与科学 2017年第11期39卷 2060-2065页

作者：苏相阁张为天津大学电子信息工程学院天津300072

火焰前景提取是视频型火灾检测算法的重要步骤,也是后续火焰特征识别算法的基础。针对现有火焰前景提取算法在强光干扰下或在背景与火焰颜色相近时无法正确提取火焰前景的问题,提出一种新的火焰前景提取算法。首先通过计算瞬时运动区域... 详细信息

火焰前景提取是视频型火灾检测算法的重要步骤,也是后续火焰特征识别算法的基础。针对现有火焰前景提取算法在强光干扰下或在背景与火焰颜色相近时无法正确提取火焰前景的问题,提出一种新的火焰前景提取算法。首先通过计算瞬时运动区域和火焰颜色区域来确定初级疑似火焰区域;然后对初级疑似区域和非疑似区域制定不同的背景建模策略来得到运动前景;最后由运动区域和高亮区域得到最终的火焰前景。与4种已有的火焰前景提取算法的对比实验表明,该算法在复杂背景下的火焰前景提取准确率为96.2%,远高于现有算法;能适应不同类型的复杂背景,并且满足实时性要求。

关键词：火焰检测前景提取强光干扰复杂背景