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1、《自动化与仪器仪表》2017年第3期(总第209期)*智能视频监控系统中运动目标检测方法综述王春兰(甘肃政法学院公安技术学院甘肃兰州,730070)摘要:智能视频监控系统中运动目标检测是视频监控后续应用的重要基础。目标的运动、背景的改变、目标或背景的光照改变、目标与其他物体的相互遮挡等,都会影响运动目标检测的结果,这些因素也都是在运动目标检测方法中需要考虑的重要方面。介绍了智能视频监控系统中运动目标检测的现有算法包括光流法、背景差分法和帧差法,并进行了实验仿真,对三种方法的优缺点进行了对比。关键词:智能视频监控;运动目标检测;光流法;背景差分法;帧差
2、法中图分类号:TP311文献标识码:ADOI编码:10.14016/j.cnki.1001-9227.2017.03.001Abstract:Movingobjectsdetectingisafundamentaltaskinmanyintelligentvideomonitoringapplications.Severalfactors,astheobjectmotion,thevariationofthebackground,thevariationoftheobjectandbackgroundlight,theocclusionsbetwee
3、ntheobjectandotherthings,canreducetheeffectivenessofthedesignedalgorithmandthusbecometheimportantaspectsinthemovingobjectsdetecting.Thissurveydescribedthemovingobjectsdetectingalgorithmsincludingopticalflowmethod,backgroundsubtractionandframedifferentialmethod,andexperimentsimu
4、lationsweregiventofindouttheadvancesanddisadvantagesofthethreemethods.Keywords:intelligentvideomonitoring;movingobjectsdetecting;opticalflowmethod;backgroundsubtractionmethod;framedifferentialmethod过程中要注意的是尽可能地减少背景噪声和前景噪声,以0引言[5]便得到准确的清晰的运动目标。然而,这些影响因素并运动目标检测是智能视频监控系统的重要的基础技不可能
5、完全避免,比如运动轨迹、周围物体遮挡、光照、阴术,也是视频系统中行为识别、目标跟踪等智能分析技术影等都会对背景造成影响,使其不稳定,对运动目标检测的基础,在国家和社会公共安全、航空航天等重要领域以技术是一个很大的挑战。这些因素之间的相互关系如图及很多民用领域都有着举足轻重的作用,在目标跟踪、人1所示。机交互、交通管控、视频检索等领域都有实践价值。但是,由于目标本身方位变化导致的目标本身外观改变、周围物体和光线的变化等复杂因素的影响,目前提出的运动目标[1-4]检测算法尚不能满足各应用领域的实践需求。视频系统中的运动目标检测的应用前景非常巨大,市场需求
6、广泛,所以受到了全球相关领域研究者的高度关注,比如麻省理工学院、斯坦福大学等等。国内的一流高图1相关对象间的关系校和相关研究机构也对此做出了自己的贡献。随着计算在运动目标检测的算法中,需要充分考虑到这些因素机图像和视觉技术的快速发展,这方面的研究已经取得了对算法结果的影响。现在主要用的算法有光流法、背景减[1-4]巨大的进展,很多研究者提出了自己的检测算法。本[5-9]除法、帧差法以及各算法的改进、变形,下面主要是对文就对目前比较常见的运动目标检测算法如光流法、背景三种算法的总结和研究。差分法、帧差法进行分析、对比,并通过部分仿真实例来展1.2光流法
7、运动目标检测现各算法的特点。Gibson于1950年首先提出了光流的概念。光流是指1运动目标提取技术运动物体在空间的观察成像平面上的像素运动的瞬时速度。由于在空间中,运动可以用运动场来表示,而在一个1.1概述图像平面上,物体的运动往往是通过图像序列中不同图像运动目标检测是智能分析技术的前期阶段,通俗来灰度分布的不同体现的。因此,空间中运动场投影到图像说,就是除去背景部分,将具体应用领域中人们感兴趣的[6]上我们就称之为光流场。光流场反映了图像上每一个运动目标摘取出来,这样可以很大程度减少后续过程的运像素点的灰度的变化趋势,可看成是带有灰度像素点在图算
8、量,有助于准确地对运动目标进行分析。在目标提取的像平面上运动产生的瞬时速度场,也就是对真实运动的近似估计。但
