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融合两帧差分和背景差分的车辆检测算法

计算机工程与设计 2023年第4期44卷 1174-1180页

作者：舒兆翰李小龙东华理工大学测绘工程学院江西南昌330013 东华理工大学自然资源部环鄱阳湖区域矿山环境监测与治理重点实验室江西南昌330013 东华理工大学中核三维地理信息工程技术研究中心江西南昌330013

针对传统背景差分法和两帧差分法在车辆检测任务中出现的噪声、鬼影和空洞问题,提出一种将两者融合的静态背景下运动车辆检测算法。建立背景帧和检测帧的类别矩阵M1和M2,消除噪声和空洞;引入最大类方差法(Otsu)生成背景帧和检测帧的灰... 详细信息

针对传统背景差分法和两帧差分法在车辆检测任务中出现的噪声、鬼影和空洞问题,提出一种将两者融合的静态背景下运动车辆检测算法。建立背景帧和检测帧的类别矩阵M1和M2,消除噪声和空洞;引入最大类方差法(Otsu)生成背景帧和检测帧的灰度级矩阵G1和G2,以此构造鬼影区的灰度级变化特征β,分割鬼影区域。实验结果表明,融合算法在测试集上的检测效果达到88.41%的平均F1值,相比传统的两帧差分、高斯混合模型和视觉背景提取算法均有大幅提升。

关键词：运动车辆检测静态背景背景差分两帧差分类别矩阵空洞噪声鬼影

低秩矩阵和结构化稀疏分解的视频背景差分方法

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西安交通大学学报 2016年第6期50卷 23-29页

作者：刘鑫张钊强姚佳文郭莉莉齐春西安交通大学电子与信息工程学院西安710049 云南大学信息学院昆明650091

针对基于矩阵分解的视频前景检测传统算法中忽视前景元素之间相关性会导致检测结果容易受噪声干扰和运动目标检测不完整等问题,提出了一个低秩矩阵和结构化稀疏分解的视频背景差分算法。该算法充分考虑到视频前景区域的结构化分布特征,... 详细信息

针对基于矩阵分解的视频前景检测传统算法中忽视前景元素之间相关性会导致检测结果容易受噪声干扰和运动目标检测不完整等问题,提出了一个低秩矩阵和结构化稀疏分解的视频背景差分算法。该算法充分考虑到视频前景区域的结构化分布特征,利用结构化稀疏范数对前景进行约束;针对矩阵分解方法中参数选择的难题,采用了一种基于运动显著性判定的两步法来实现动态背景去除和正则化参数的自适应选择,即第一步利用低秩和结构化稀疏分解获得运动候选块,第二步对运动候选块进行显著性分析并利用自适应正则化参数的块稀疏分解进行前景检测。实验结果表明:与现有的基于矩阵分解的前景检测方法相比,该算法能够更加适应复杂多变的视频环境,在I2R测试库中检测出的前景有较高的精确度和召回率。

关键词：前景检测背景差分矩阵分解低秩表示结构化稀疏

基于快速背景差分的高速铁路异物侵入检测算法

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仪器仪表学报 2016年第6期37卷 1371-1378页

作者：郭保青杨柳旭史红梅王耀东许西宁北京交通大学机械与电子控制工程学院北京100044

随着我国高速铁路通车里程不断增加,高速铁路的运营安全备受关注,异物侵入铁路限界对运营安全危害极大,有效检测侵入线路净空的异物对保障高速铁路安全运营具有重要意义。铁路场景环境光线多变和图像通道众多的特点对基于图像的异物检... 详细信息

随着我国高速铁路通车里程不断增加,高速铁路的运营安全备受关注,异物侵入铁路限界对运营安全危害极大,有效检测侵入线路净空的异物对保障高速铁路安全运营具有重要意义。铁路场景环境光线多变和图像通道众多的特点对基于图像的异物检测方法的处理效果和实时性提出了较高的要求。针对铁路场景抖动发生在垂直方向的特点,提出了一维灰度投影结合高斯滤波的图像快速去抖方法,在大幅提高处理速度的同时获得了较好的去抖效果;针对复杂多变的背景,提出了一种基于前景目标统计分布的背景更新算法,定义了目标分散指数用于确定行列投影次序,通过统计前景目标分布实现背景更新,在提高速度的同时解决了传统背景更新算法难以解决的鬼影问题。最后通过背景差分获取前景目标,并通过目标标记、合并与特性分析提高目标检测的准确性。沪宁城际高速铁路典型场景的现场实验表明,该算法能有效检出铁路场景侵限目标,系统综合误检率约为0.54%,漏检率为0。

关键词：异物侵限背景更新快速去抖背景差分目标提取

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复杂背景下的颜色分离背景差分目标检测方法

兵工学报 2013年第4期34卷 501-506页

作者：吴青青许廷发闫辉徐磊吴威李相民北京理工大学光电学院光电成像技术与系统教育部重点实验室北京100081

针对复杂背景下运动目标检测失检率高的问题,提出了用于复杂背景目标检测改进的基于RGB颜色分离的背景差分目标检测方法。主要是对RGB三通道图像独立进行背景差分运算,阈值二值化后合并三通道前景图像,得到完整前景目标图像;再利用检测... 详细信息

针对复杂背景下运动目标检测失检率高的问题,提出了用于复杂背景目标检测改进的基于RGB颜色分离的背景差分目标检测方法。主要是对RGB三通道图像独立进行背景差分运算,阈值二值化后合并三通道前景图像,得到完整前景目标图像;再利用检测的边缘对前景图像进行修正,消除光照变化带来的噪声;RGB三通道使用自适应权值的递推算法进行背景更新。最后采用实验室采集的图像序列进行了仿真实验,结果表明,该方法在复杂场景下有效识别颜色差异,避免了灰度值相近而造成的目标缺失,提高了检测精确性。

关键词：信息处理技术颜色分离背景差分背景更新实时处理目标检测

背景对齐差分的机场跑道异物分块检测与跟踪算法

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计算机辅助设计与图形学学报 2021年第3期33卷 413-423页

作者：王国屹孙永荣张怡鲁海枰赵伟南京航空航天大学自动化学院导航研究中心南京211106

针对机场跑道异物的无人自主检测与识别过程中存在的检测结果受环境影响大、小目标检测困难以及漏检率高等问题,提出基于背景差分的机场跑道异物分块检测与跟踪算法.首先利用速度辅助的位置信息线性插值,获取背景模板图像库与待检测图... 详细信息

针对机场跑道异物的无人自主检测与识别过程中存在的检测结果受环境影响大、小目标检测困难以及漏检率高等问题,提出基于背景差分的机场跑道异物分块检测与跟踪算法.首先利用速度辅助的位置信息线性插值,获取背景模板图像库与待检测图像序列最相关帧;然后将图像分为不同子块,利用各子块内图像纹理复杂度设置自适应权值,结合ORB算法进行特征点提取,将各子块特征点归一化至原始图像,并与背景模板库最相关帧对齐作差,获取异物检测结果;最后引入核相关滤波器对检测结果进行多目标跟踪,采用各子块局部跟踪算法降低运算时间,并对跟踪结果进行可靠性检验.在3种实验场景下,与5种主流检测算法的对比实验结果表明,与目前已有的基于图像的机场异物检测算法相比,在保证算法处理速度的基础上,该算法将异物整体错检率降低了70%以上,并在异物尺寸大于1cm×1cm的情况下,将整体漏检率降低至0,获得了较好的效果.

关键词：机场跑道异物背景差分自适应权值图像分块核相关滤波器目标检测跟踪

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基于背景差分的高速公路运动目标检测算法

华南理工大学学报（自然科学版） 2015年第4期43卷 1-6页

作者：符锌砂王祥波李海峰孟庆昕华南理工大学土木与交通学院广东广州510640 中南大学土木工程学院湖南长沙410075 中交宇科(北京)空间信息技术有限公司北京100101

针对背景差分法难以适应光照变化频繁且对实时性要求较高的高速公路监控环境的问题,提出一种差分图像自适应阈值确定算法,利用统计学方法对差分图像中目标的灰度值进行快速有效的分类,并将分类界限作为自适应阈值,再利用差分图像的梯度... 详细信息

针对背景差分法难以适应光照变化频繁且对实时性要求较高的高速公路监控环境的问题,提出一种差分图像自适应阈值确定算法,利用统计学方法对差分图像中目标的灰度值进行快速有效的分类,并将分类界限作为自适应阈值,再利用差分图像的梯度分布辅助判断运动目标的区域.试验结果表明,该算法可以适应不同的监控环境,能准确识别交通目标,且具有较好的稳定性.

关键词：高速公路智能监控目标检测背景差分自适应阈值

融合光流速度场与背景差分的自适应背景更新方法

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中国铁道科学 2014年第6期35卷 131-137页

作者：王爱丽董宝田王泽胜尹彪北京交通大学交通运输学院北京100044

为利用视频监控系统识别铁路客运站的客流,根据车站监控环境的多变性特点,提出将光流速度场算法与背景差分算法相结合的自适应背景更新方法。将光流引入背景建模中,并与背景差分结果进行并运算,再通过"死角"灰度优化处理,实现背景的实... 详细信息

为利用视频监控系统识别铁路客运站的客流,根据车站监控环境的多变性特点,提出将光流速度场算法与背景差分算法相结合的自适应背景更新方法。将光流引入背景建模中,并与背景差分结果进行并运算,再通过"死角"灰度优化处理,实现背景的实时更新。以实录的北京南站视频对给出的自适应背景更新方法进行验证,并与均值背景法和高斯背景法的处理结果进行比较,结果表明,自适应背景更新方法较好地解决了背景的提取、实时更新及运动目标阴影扰动等问题,拟合的背景干净、虚影弱,描述的背景符合实际背景场景,用于动态场景的客流识别取得了较好的效果。

关键词：背景更新光流速度场背景差分视频监控客流识别

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基于背景差分的高铁钢轨表面缺陷图像分割

仪器仪表学报 2016年第3期37卷 640-649页

作者：贺振东王耀南刘洁印峰湖南大学电气与信息工程学院长沙410082 郑州轻工业学院电气信息工程学院郑州450002 湘潭大学信息工程学院湘潭411105

高铁钢轨表面图像具有光照变化、反射不均、特征少等特点,使得缺陷自动检测极为困难。为了在高速运动过程中,从复杂的钢轨表面图像中分割出缺陷,根据钢轨表面图像具有沿钢轨方向像素值基本不变的特征,建立钢轨表面图像背景模型,提出了... 详细信息

高铁钢轨表面图像具有光照变化、反射不均、特征少等特点,使得缺陷自动检测极为困难。为了在高速运动过程中,从复杂的钢轨表面图像中分割出缺陷,根据钢轨表面图像具有沿钢轨方向像素值基本不变的特征,建立钢轨表面图像背景模型,提出了基于背景差分的钢轨表面缺陷检测算法,主要包括钢轨区域提取、背景建模差分、阈值分割和图像滤波4个步骤,其主要特点是将视频监控中的背景差分法推广到缺陷图像分割领域,同时借助自适应阈值分割和滤波技术,在一定程度上,解决了铁轨表面缺陷分割过程中图像光照变化、反射不均、特征少等不利因素的影响。实验仿真和现场测试结果均表明,该方法对块状缺陷能很好地识别,召回率和准确率分别达96%和80.1%。

关键词：背景差分自适应阈值高铁钢轨表面缺陷图像分割

基于分层模型和鲁棒字典学习的背景差分炸点检测

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兵工学报 2016年第4期37卷 705-711页

作者：计宏磊杨清文秦晓燕陆军军官学院远程火箭炮系安徽合肥230031 陆军军官学院管理工程系安徽合肥230031

针对背景差分炸点检测方法中背景模型难以更新背景估计和运算复杂等问题,提出一种分层模型下基于鲁棒字典学习的背景差分炸点检测方法。为提高运算效率,该方法对图像帧建立3层金字塔分层模型,在每层将图像帧分割为互不重叠块,逐层以图... 详细信息

针对背景差分炸点检测方法中背景模型难以更新背景估计和运算复杂等问题,提出一种分层模型下基于鲁棒字典学习的背景差分炸点检测方法。为提高运算效率,该方法对图像帧建立3层金字塔分层模型,在每层将图像帧分割为互不重叠块,逐层以图像块为单位通过改进的鲁棒字典学习方法进行背景估计,与当前图像帧作背景差分实现炸点检测。采用炮弹炸点图像序列对所提出的方法进行了实验验证。实验结果表明,与现有炮弹炸点检测方法相比,该方法在准确率、误检率和鲁棒性方面均具有优越性能。

关键词：兵器科学与技术炸点检测背景差分分层模型鲁棒字典学习