动态视频目标检测和跟踪技术(入门).pdf

动态视频目标检测和跟踪技术(入门)--第1页

精选文档

动向视频目标检测和追踪技术

传统电视监控技术只好达到“千里眼”的作用，把远程的目标图像（原始数据）传

送到监控中心，由监控人员依据目视到的视频图像对现场状况做出判断。智能化视频监控

的目的是将视频原始数据转变为足够量的可供监控人员决议的“实用信息”，让监控人员

及时全面地认识所发生的事件：“什么地方”，“什么时间”，“什么人”，“在做什

么”。将“原始数据”转变为“实用信息”的技术中，目标检测与追踪技术的目的是要解

决“什么地方”和“什么时间”的问题。目表记别主要解决“什么人”或“什么东西”的

问题。行为模式剖析主要解决“在做什么”的问题。动向视频目标检测技术是智能化视频

剖析的基础。

本文将目前几种常用的动向视频目标检测方法简介以下：

背景减除背景减除（BackgroundSubtraction）方法是目前运动检测中最常用的一

种方法，它是利用目前图像与背景图像的差分来检测出运动目标的一种技术。它一般能够

供给相对来说比较全面的运动目标的特点数据，但关于动向场景的变化，如光芒照耀状况

和外来没关事件的扰乱等也特别敏感。实质上，背景的建模是背景减除方法的技术重点。

最简单的背景模型是时间均匀图像，即利用同一场景在一个时段的均匀图像作为该场景的

背景模型。因为该模型是固定的，一旦成立以后，关于该场景图像所发生的任何变化都比

较敏感，比方阳光照耀方向，影子，树叶随风摇动等。大多半的研究人员目前都致力于开

发更为适用的背景模型，以期减少动向场景变化关于运动目标检测成效的影响。

时间差分时间差分（TemporalDifference又称相邻帧差）方法充分利用了视频

图像的特点，从连续获取的视频流中提取所需要的动向目标信息。在一般状况下收集的视

频图像，若认真对照相邻两帧，能够发现此中大多半的背景像素均保持不变。只有在有前

景挪动目标的部分相邻帧的像素差别比较大。时间差分方法就是利用相邻帧图像的相减来

提拿出远景挪动目标的信息的。让我们来考虑安装固定摄像头所获取的视频。我们介绍利

用连续的图像序列中两个或三个相邻帧之间的时间差分，并且用阈值来提拿出视频图像中

.

动态视频目标检测和跟踪技术(入门)--第1页

动态视频目标检测和跟踪技术(入门)--第2页

精选文档

的运动目标的方法。我们采纳三帧差分的方法，即当某一个像素在连续三帧视频图像上均

有相当程度的变化(及大于设定的阈值时)，我们便确立该像素属于运动目标。时间差分运

动检测方法关于动向环境拥有较强的自适应性，但一般不可以完整提拿出全部有关的特点像

素点，在运动实体内部简单产生空洞现象，只好够检测到目标的边沿。并且，当运动目标

停止运动时，一般时间差分方法便无效。

光流鉴于光流方法（OpticalFlow）的运动检测采纳了运动目标随时间变化的光

流特征，如Meyer等作者经过计算位移向量光流场来初始化鉴于轮廓的追踪算法，进而有

效地提取和追踪运动目标。该方法的长处是在所摄场所运动存在的前提下也能检测出独立

的运动目标。但是，大多半的光流计算方法相当复杂，且抗噪性能差，假如没有特其余硬

件装置则不可以被应用于全帧视频流的及时办理。

自然，在运动检测中还有一些其余的方法，如运动向量检测法，它合适于多维变化

的环境，能除去背景中的振动像素，使某一方向的运动对象更为突出的显示出来。可是，