动目标检测

作品数：2548被引量：8750H指数：37
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无监督缺失值预测的运动目标检测算法
《计算机工程与应用》2024年第4期220-228,共9页傅饶 房建东 赵于东 
内蒙古自治区科技计划项目(2022YFSJ0034);内蒙古自治区直属高校基本科研业务费项目(JY20220012)。
针对运动目标检测过程中由于背景复杂、目标易发生遮挡而产生的漏检问题,提出一种基于无监督缺失值预测的运动目标检测算法。将漏检的目标视为标签数据中的缺失值,根据待检测目标的类别和数量,利用无监督的生成对抗插补网络(generative ...
关键词：小样本 无监督学习 生成对抗插补网络 缺失值预测 运动目标检测 
基于情景记忆的运动小目标行人检测神经网络被引量：2
《计算机工程与应用》2022年第15期169-183,共15页张本康 胡滨 
国家自然科学基金(62066006);贵州省自然科学基金(黔科合基础[2020]1Y261);贵州大学引进人才科研项目(贵大人基合字(2019)58号)。
从视觉场景中可靠地检测小目标行人对象是构建未来人工智能视觉系统的重要基础。由于运动小目标的视感尺寸小且纹理特征模糊,导致现有的传统行人目标检测方法难以应对。针对该问题,基于蝗虫视觉系统的神经结构特性,借助人类大脑内侧颞叶...
关键词：运动目标检测 小目标行人 情景记忆 蝗虫视觉神经 智能视频监控 
基于立体视觉的目标检测与轨迹预测研究综述被引量：13
《计算机工程与应用》2022年第3期50-65,共16页胡春生 闫小鹏 魏红星 李国利 
宁夏大学研究生创新项目(GIP2021008)。
目前基于立体视觉信息的运动目标识别定位、跟踪及轨迹预测是机器视觉领域的研究热点。通过归纳整理相关文献,从双目立体视觉技术、运动目标检测技术、运动目标轨迹预测技术三个方面对基于立体视觉的运动目标检测及轨迹预测进行了概述,...
关键词：立体视觉 相机标定 图像特征提取 立体匹配 运动目标检测 轨迹预测 
融合改进的三帧差分和ViBe 算法的运动目标检测被引量：18
《计算机工程与应用》2020年第13期199-203,共5页王春丹 谢红薇 李亚旋 张昊 
国家自然科学基金(No.61702356);山西省基础研究计划项目(No.201801D121143)。
针对ViBe算法在相机抖动和树叶晃动的动态背景下,出现的误检率高和准确度低的问题,提出一种改进的ViBe算法。该算法选取多帧使用基于Canny的三帧差分改进算法进行背景建模;在背景模型更新时根据背景复杂程度设置调整因子,调整阈值和背...
关键词：运动目标检测 ViBe算法 三帧差分法 CANNY 自适应阈值 
基于背景分类的运动目标检测算法被引量：6
《计算机工程与应用》2017年第21期179-184,共6页高红红 曹建荣 李振宇 杨红娟 赵淑胜 
国家自然科学基金(No.61303087);山东省科技发展计划(No.2013 GGX10131);济南市高校院所自主创新项目(No.201202002)
针对光线暗、对比度和分辨率低的监控视频,提出了一种基于背景分类的运动目标检测算法。首先用视频第一帧图像HSV空间的色度H和亮度V作为背景特征进行初始化,建立两种包含色度和亮度特征的背景模型类,即初始化得到的原始背景类和受光照...
关键词：背景分类 背景更正机制 权重机制 运动目标检测 
动态阈值的Vibe运动目标检测被引量：9
《计算机工程与应用》2017年第11期182-186,共5页吴建胜 徐博 
鞍山市科技项目(鞍科发【2014】29号)
Vibe算法是一种高效的像素级背景建模算法,但是它同混合高斯模型一样,不能适应光线突变的问题,在对Vibe算法的基础上提出了一种在静态场景下对光照变化鲁棒的运动目标检测方法。该方法首先利用Vibe模型建立背景样本集,并利用Vibe模型对...
关键词：光照变化 运动目标 Vibe算法 OTSU算法 目标检测 
动态背景下空时特性均显著的运动目标检测被引量：9
《计算机工程与应用》2017年第5期170-175,180,共7页赵燕熙 尚振宏 刘辉 李润鑫 
国家自然科学基金(No.61462052);云南省自然科学基金(No.KKSY201403049)
从序列图像中提取变化区域是运动检测的主要作用,动态背景的干扰严重影响检测结果,使得有效性运动检测成为一项困难工作。受静态图像显著性检测启发,提出了一种新的运动目标检测方法,采用自底向上与自顶向下的视觉计算模型相结合的方式...
关键词：显著性 运动目标 检测 三帧差分 动态背景 
结合W4算法和LBP模型的运动目标检测方法被引量：6
《计算机工程与应用》2017年第5期187-191,201,共6页孙凯 谢林柏 
国家自然科学基金(No.61374047;No.60973095)
针对传统W4背景模型算法无法消除运动目标阴影的问题,提出了一种有效消除阴影的运动目标检测算法。首先,给定背景初始帧,用传统W4算法计算出每一个像素点的最小灰度值、最大灰度值以及最大相邻帧间差分值;其次,对每个像素点提取的最大...
关键词：目标检测 W4算法 混合高斯模型 局部二值模式(LBP)背景模型 阴影 
改进的基于混合高斯模型的运动目标检测算法被引量：13
《计算机工程与应用》2016年第13期195-200,共6页郭伟 高媛媛 刘鑫焱 
国家自然科学基金(No.61103199);北京市自然科学基金(No.4112052)
针对传统混合高斯模型检测运动目标中存在的不足,提出了一种改进的基于混合高斯模型的运动目标检测算法。将改进的混合高斯模型与四帧差分相结合,有效地解决了突变光照的影响并消除了传统帧差法检测目标时容易出现的双影现象,改进的混...
关键词：混合高斯模型 运动目标检测 四帧差分 学习率 
基于分层匹配五元组Codebook的运动目标检测算法被引量：1
《计算机工程与应用》2016年第7期196-201,共6页赵晓梅 孙建德 张元元 
国家自然科学基金(No.61001180)
运动目标检测是智能视频分析的第一步,Codebook算法是该领域中广泛应用的算法之一。分层匹配五元组Codebook算法是在经典Codebook算法基础上的一种改进算法。该改进算法在码字模型中引入平均亮度代替最大亮度和最小亮度,并且依据平均亮...
关键词：智能视频分析 运动目标检测 背景建模 平均亮度 
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