背景差

摘要： 图像处理技术来实现车辆检测,让系统实现图像的预处理、背景提取、目标车辆检测。该设计可以通过计算机显示屏监控车辆行驶过程中的各个状态,实现车辆个数识别,操作简单,并且准确率高,从而进行实时监测。同时本文对图像的预处理进行了较详细的介绍。本设计可以实现检测车辆的状态,实现对车辆图像的背景提取,达到去除车道线的效果,通过背景差法得到车辆数量的检测设计。

摘要： 当前监控视频数据呈现海量增长,针对监控视频的前景目标提取已成为未来城市建设的重点研究方向.为了更加准确高效地检测视频前景目标,并且能同时适用于静态和动态背景的视频,提出了一种基于多尺度背景差的视频前景检测算法.该算法以背景差法为基础,加入了多尺度高斯金字塔影像进行改进,充分利用了多尺度图像的优点,在大尺度图像中能检测出更多目标细节,在小尺度图像中能更有效地检测出目标轮廓.运用MATLAB编程与两种常用的视频前景检测算法进行了比较和分析,并且利用Recall和Precision指标进行了精度评定.实验结果表明,这种方法检测精度较高,抗噪能力较强,不管在静态背景还是动态背景的视频中,都能取得很好的检测效果.

摘要： 当前监控视频数据呈现海量增长，针对监控视频的前景目标提取已成为未来城市建设的重点研究方向．为了更加准确高效地检测视频前景目标，并且能同时适用于静态和动态背景的视频．提出了一种基于多尺度背景差的视频前景检测算法．该算法以背景差法为基础，加入了多尺度高斯金字塔影像进行改进，充分利用了多尺度图像的优点，在大尺度图像中能检测出更多目标细节，在小尺度图像中能更有效地检测出目标轮廓．运用MATLAB编程与两种常用的视频前景检测算法进行了比较和分析，并且利用Recall和Precision指标进行了精度评定．实验结果表明，这种方法检测精度较高，抗噪能力较强，不管在静态背景还是动态背景的视频中，都能取得很好的检测效果．

摘要： According to the monitoring camera along the highway,to collect the image of the video image monitoring.Through the analysis and processing of video image features,to establish the relationship between the image and the real scene,According to the characteristics of the image changes with the real scene,by the method of image processing,such as gray--scale transformation,image segmentation and feature extraction for image processing of the image,using the proposed algorithm Maldives,the target and background are extracted,and the background difference is calculated one by one,Can the car position change monitoring image exactly,and determine the target location,and then determine the size of visibility.%根据高速公路沿线的监控摄像机,对监控视频画面中的图像进行采集,通过对视频图像特征的分析处理,建立图像与真实场景之间的关系,根据图像特征随着真实场景的变化,运用图像处理的方法如:灰度变换、图像分割和特征提取等对图像进行图像处理,提出运用马尔算法,分别提取出目标物与背景,并将其逐一进行背景差计算,能够准确的监控图像中汽车的位置变化,确定目标物的位置,进而判别出能见度的大小.

摘要： 本文运用两台正交的摄像机,结合同步触发器构建了云爆弹云雾生长规律测试系统.针对试验现场获取的FAE云雾抛撒图像,首先采用背景差法提取差值图像,而后运用Otus阈值分割和形态学处理获取理想的云雾轮廓,并计算出云团的几何尺寸和平均灰度值.通过对云团膨胀直径、面积和平均灰度值进行最小二乘曲线拟合,得出了其随时间呈抛物线递增的规律.该方法定量地得到云雾抛撒过程中云团生长规律,对云爆弹二次引爆时间的判定具有重大意义.

摘要： 通过校园内部特定位置摄像头拍摄获取实时的视频信息,对获取的信息通过帧差与背景差相结合的方法获取背景信息并获取运动人,通过提取人摔倒时的质心、目标轮廓及停留的时间等信息,分析出行人摔倒的异常行为,根据不同的异常程度给出不同的告警信息.运用VC++6.0和开源计算机视觉库OpenCV相结合对检测方法进行了验证,实验结果表明本方法能实时有效地检测出人的摔倒行为并及时告警.

摘要： 蓝斐历,这个来自美国的留学生被评为北大的学生年度人物。斐历的意思是非凡的来历吗？他的确挺有故事,实践着＂行万里路,读万卷书＂,这万里路是在全地球上行走的,然后不远万里来到北大。还有一位来自香港的李子树同学也入选北大的学生年度人物,他同样有来历,本科毕业于香港大学,任过校董、校学生会主席。孙中山先生弃医从政,鲁迅先生弃医从文,李同学本科学医,来到北大读政府管理硕士。兼容并包,北大的10位年度人物背景差异巨大,每位都是一方＂山头＂的代表。蓝是国外留学生,李代表港澳台。

摘要： 针对传统的高斯混合模型存在背景建模速度慢、计算复杂度高等问题,提出一种运动目标检测方法.改进传统高斯混合模型的更新过程,实现自适应调整高斯分布个数.引入光照变化参数,根据光照的变化动态更新学习率.利用上述方法得到图像的背景与前景分割,通过像素点的计算来优化高斯混合模型检测结果.实验结果显示,该方法能有效可靠地分离目标,并获得较好的检测效果.

摘要： For the case of close monitoring by monocular static camera,propose a rapid motion human detection algorithm combined with target movement external rectangular length-width ratio,including two steps of moving objects extraction and moving human detection. The moving target extraction is implemented by combining the frame difference and background subtraction,where the frame difference is used to update the background and background subtraction is used to extract the moving target. Moving target discrimination that is human detection can be divided into two parts,the single movement human detection and the crowd detection. Firstly,according to the empirical value of length-width ratio of bounding rectangle of the extracted moving target,the target is divided into single-object and multi-ob-ject. Then,single-object is determined according to the skin color distribution. For multi-object,HOG-LBP features are extracted,fol-lowed by PCA ( Principal Component Analysis) dimensionality reduction. Then the multi-object discrimination is approached by combi-ning with the linear SVM. The experimetal results show the remarkable performance of this method is improved on both detection rate and efficiency.%针对单目静止摄像机近距离监控的情形，结合运动目标外接矩形长宽比，提出一种HOG特征联合LBP特征并通过PCA降维的快速运动人体检测算法。该方法包含两个步骤：运动目标提取和运动人体检测。使用帧差与背景差相结合的方法提取运动目标，帧差用于更新背景，背景差用于提取运动目标。运动目标判别即人体检测分为两个部分：单运动人体检测以及多运动人体检测。首先根据运动目标外接矩形的长宽比，把目标分为单目标以及多目标；然后，根据肤色的分布判断单个行人。对于多目标，提取HOG-LBP特征，用PCA降维，结合线性SVM进行群人目标判定。实验结果表明，该方法不仅提高了人体检测速度，还提高了人体检测率。

摘要： To remove shadows from foreground objects ,an algorithm for background subtraction based on Scale‐invariant model of local pattern (SILTP) was proposed .The algorithm was designed by fusing three levels of information from the frame , region and pixel levels . The frame level detects sudden , global changes between frames by the global mean gray value .At the region level , the SILTP operator was utilized to get the texture images .Then the texture histograms were used to model background ,so as to quickly find contours of moving objects in the frame sequence . The pixel‐level obtains object contours accurately using similar‐ViBe algorithm . Exhaustive experimental evaluations on complex scenes show efficiency of the proposed method .%为消除前景图像的阴影，提出了一种基于尺度不变局部三元模式（SILTP）的视频图像背景建模算法。该算法利用图像帧级、图像块级和像素级三级信息进行设计。在图像帧级，利用全局灰度均值处理亮度突变；在图像块级，利用 SILTP 纹理图像基于图像块进行背景建模，快速定位前景目标大致轮廓；在像素级，用类 ViBe 算法检测前景目标精确边界。实验表明该算法不仅可有效消除前景图像的阴影，对复杂场景亦具有较好适应性。

摘要： 背景差法是视频图像序列中运动目标分割的重要方法.本文给出一种新的背景差方案.首先,为了解决背景中光照亮度渐变和背景物体移动等问题,给出了基于动态信息窗口(DIW)的自适应背景更新算法.根据像素的动态变化信息决定更新策略.其次,本文提出一种新的计算颜色模型,使用该模型能够有效地计算色度差,从而解决运动物体的阴影消除问题.利用该方案实现了人体检测系统,并且在室内和室外进行了实验.实验结果验证了所提出方案的有效性.

摘要： 本发明公开了一种基于背景像素值差算法的漂浮物检测方法及系统，通过采用背景像素值差算法，得到视频帧图像像素点和背景图像像素点的像素差值，并通过像素差值与预设的阈值进行比较判断，确定所有前景像素点，依据所有前景像素点勾勒出漂浮物，能够有更好的准确率和实时性，此外，通过对背景模型进行更新和对预设的阈值进行更新，能够抵御水面动态噪声的干扰，进一步降低误检率和漏检率。

摘要： 本发明公开了基于减背景、帧差和Meanshift算法的果蝇攀爬检测、跟踪方法，其中涉及的基于减背景、帧差的果蝇攀爬检测方法，包括步骤：S1.获取果蝇攀爬的视频序列图像，并根据获取到的视频序列图像进行背景建模，得到背景模型；S2.在获取到的视频序列图像中随机选取两帧图像，记为第i帧图像和第i+1帧图像；S3.分别计算第i帧图像和第i+1帧图像与背景帧的帧差，得到连续两帧的帧差结果；S4.将得到的连续两帧的帧差结果做与运算，得到果蝇攀爬的目标区域；S5.对所述得到的目标区域进行选择和校正处理，得到果蝇攀爬完整的目标区域。本发明基于减背景、帧差和Meanshift向量的果蝇攀爬检测、跟踪方法可以科学、准确、高效的解决果蝇攀爬实验的分析。

摘要： 本发明公开了一种高性能的带权标准差背景建模方法：读取待处理视频序列信息，利用CUDA技术将RGB图像转化为Gray图像，并存储相邻的三帧Gray图像；利用CUDA技术计算相邻k帧Gray图像的带权均值；利用CUDA技术计算相邻k帧Gray图像的带权标准差图；利用CUDA技术对带权标准差图进行二值化得到目标的前景mask。本发明实现简单，流程清晰，本发明在背景比较简单的情况下拥有较好的建模效果，使用CUDA技术可以提升大约4倍的运行性能。

摘要： 一种双频音乐制作消除背景音乐对频差影响的方法，它涉及音乐疗法技术领域；它包含如下步骤：先将背景音乐与产生双频音乐的基础频率相同的频率部分删掉；再将删掉与基础频率重叠后的背景音乐的音量降低15分贝以上；再将通过S1和S2处理过的立体声的背景音乐变成单声道；然后将上述3个步骤处理后的背景音乐与做好的双频音乐混音；再将合成的带背景音乐的双频音乐输出；输出时选择Wave波形格式储存，再转成MP3或其他格式。本发明通过对背景音乐的处理，在添加背景音乐后，双频音乐的左右声道频率保持恒定不变，频差仍然存在，消除了单纯的双频音乐在使用时令人不舒服的感觉，让双频音乐在健康领域的应用得以迅速推广。

摘要： 本实用新型公开了一种视觉差艺术背景LED显示系统，包括：人体感应装置，竖置动画显示屏，以及覆盖动画显示屏的竖置艺术画显示屏；所述艺术画显示屏与动画显示屏贴靠，艺术画显示屏为半透明显示屏；所述人体感应装置位于动画显示屏正上方，人体感应装置朝向动画显示屏的正前方；所述人体感应装置感应到有人时向外输出人体感应信号；所述动画显示屏由人体感应信号触发点亮。本实用新型的目视觉差艺术背景LED显示系统，其能感应人体，且能在感应到有人时点亮动画显示屏，使观看者产生视觉差。

摘要： 本发明公开了基于自组织背景差模型和多特征融合的黑烟车检测方法，包括：利用自组织背景差模型从视频监控中检测运动目标，确定关键区域；将关键区域图像转化到YCrCb颜色空间，提取颜色矩特征；将关键区域转化到灰度空间，分别提取局部三值模式直方图特征和边缘方向直方图特征；根据当前帧关键区域的位置，在整个帧序列中提取其前后若干帧的对应区域，将所有时序区域提取的同一类特征串联形成每一类的特征向量，对每一类的特征向量归一化，串联起来形成最终的特征向量；利用剪枝径向基神经网络分类器对所提最终特征向量进行分类，识别黑烟关键区域，并进一步识别黑烟车。本发明能够进一步提高识别率，降低误报率，对黑烟比较轻的黑烟车有较好识别效果。

摘要： 本发明公开了一种融合深度学习与背景差法的平安城市车流统计方法。本发明针对红外检测、地感应线圈检测、超声波检测等方法的缺陷，先使用背景差法获取图像内目标，交由深度学习进行训练分类。通过CNN和GAN网络对待识别目标进行分类，针对分类结果动态设置判定轴和识别区域，对车辆进行识别计数。本发明在多种环境中有比较高的统计精度，适应训练样本不丰富的情况下的模型训练，能够更加准确的提取数据特征，从而提高模型的分类准确性。

摘要： 本发明属于属于指针式仪表识别技术领域，具体公开一种基于背景差和圆心定位的指针位置精确检测方法，包括以下步骤：1)、捕获背景图像和当前图像；2)、根据当前图像和背景图像的背景差初步提取确定指针像素；3)、仪表圆盘轮廓定位确定定位指针的圆心；4)、指针区域像素的精确提取；5)、指针位置的确定。本发明通过背景差图像中的仪表圆盘轮廓拟合圆形的定位以及指针像素的精确提取，实现了指针位置的快速精准检测；为了提高检测准确性，针对前景图中检测不到指针进行了赋值处理；为了提高检测效率，针对背景图像通过当前图像的融合进行更新处理，本发明具有高效快捷准确的特点。

摘要： 本发明公开了基于自组织背景差模型和多特征融合的黑烟车检测方法，包括：利用自组织背景差模型从视频监控中检测运动目标，确定关键区域；将关键区域图像转化到YCrCb颜色空间，提取颜色矩特征；将关键区域转化到灰度空间，分别提取局部三值模式直方图特征和边缘方向直方图特征；根据当前帧关键区域的位置，在整个帧序列中提取其前后若干帧的对应区域，将所有时序区域提取的同一类特征串联形成每一类的特征向量，对每一类的特征向量归一化，串联起来形成最终的特征向量；利用剪枝径向基神经网络分类器对所提最终特征向量进行分类，识别黑烟关键区域，并进一步识别黑烟车。本发明能够进一步提高识别率，降低误报率，对黑烟比较轻的黑烟车有较好识别效果。

摘要： 本发明公开了一种基于视差图背景差法和Meanshift结合的运动目标检测跟踪方法，其涉及计算机视觉领域。该方法主要有三个步骤：S1基于Vibe和视差图背景差法的运动目标检测与鬼影的去除；S2多目标分割算法；S3基于多特征联合和Mean Shift算法进行多运动目标跟踪。本发明方法具有以下优点：1)可提取完整的运功目标，改善了基于单目视觉运动目标检测容易受到光照和阴影影响的问题，同时能够消除了鬼影现象；2)将所有运动目标都会被分隔开，并被记录下来；3)以跟踪目标特征提取技术为基础，能够准确的对运动目标进行跟踪，效果好，运算速度快。