针对ViBe算法在交通视频检测中出现明显鬼影区域、缓慢目标残影难以消除、检测精确度和鲁棒性不足的问题,提出改进算法,利用灰度信息为像素建立生命长度矩阵,使鬼影或残影快速融入背景样本得以消除。结合最大类
通过计算相邻两帧之间对应行和列的相关系数,利用运动目标区域相关系数相对较小的特点,分割出运动目标区域,进而利用逐点匹配算法准确地检测出运动目标。考虑到计算相关系数的运算量大,为了提高检测效率,对相关系
通过对视频运动对象特点的分析,提出一种针对静态场景的运动目标检测算法。该算法采用一种改进的时间平均法初始化背景,在有目标的情况下也能构建出可靠的背景,并融合背景减法和多重对称差分法对背景进行自适应更新
基于码本建模的视觉运动目标检测算法综述,王科俊,曹晶,基于码本建模的视觉运动目标检测算法具有计算复杂度低、计算效率高、稳健性较好和易于工程实现等优点,是视觉目标检测领域的重要
针对传统的混合高斯模型在进行运动目标检测时存在拖影和性能差的缺点,提出了一种融合朗斯基函数和帧间差分法的混合高斯背景建模算法。该改进算法通过朗斯基矩阵行列式判断相邻像素间空间域相关性,以此增加模型参数
基于单个运动物体的目标检测追踪算法,米娟芳,冀小平,目标检测和追踪是计算机视频领域的重要研究对象之一,尤其是在实时监控和侦察上有广泛的应用前景。本文针对单个物体的在动态环境
Vibe算法运行速度较快,并能快速有效地抑制阴影、照相机晃动对前景检测造成的影响,具有较好的前景检测性能。但对于存在动态背景的户外视频,不可避免地存在背景干扰及噪声的影响,使得Vibe算法不能准确地检
这是一个讲述目标检测的硕士论文,有兴趣做目标检测的可以看一下,相信会由一些收获的
本文档介绍了复杂背景下的目标检测与跟踪及仿真结果
四篇关于运动目标检测与跟踪的论文,对相关课题的同学有所参考!
