基于背景差分的视频运动对象检测

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时间:2018-12-08

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1、为了确保“教学点数字教育资源全覆盖”项目设备正常使用,我校做到安装、教师培训同步进行。设备安装到位后,中心校组织各学点管理人员统一到县教师进修学校进行培训,熟悉系统的使用和维护。基于背景差分的视频运动对象检测  摘要:视频图像序列中,对运动目标分割的主要目的是能够提取出有意义的运动对象实体。背景差分法能够较好地检测视频图像序列中的运动目标。确定可靠的背景图像是该算法的关键。在安检系统视频图像序列的行李检测中应用此法,初步获得运动目标,并根据当前帧利用一种背景更新算法以获得可靠的背景。然后做一些后

2、期图像处理,去除噪声,取得了较好的效果。最后对实验结果进行了分析并提出相应的改善计划。  关键词:背景差分;运动检测;背景更新  中图分类号:TP18文献标识码:A文章编号:1009--0161-03  MovingVideoObjectsDetectionBasedonBackgroundSubtraction  YAOWen1,SHAXuan2    Abstract:Themainpurposeofmotionsegmentationinvideoserialimagesistoextra

3、ctrepresentativemovingobjects.Thebackgroundsubtractionmethodcandetectmovingobjectsinimagesequenceefficiently.Extractionofthestablebackgroundisthekeyproblemofthisalgorithm.By为了充分发挥“教学点数字教育资源全覆盖”项目设备的作用,我们不仅把资源运用于课堂教学,还利用系统的特色栏目开展课外活动,对学生进行安全教育、健康教育、反邪

4、教教育等丰富学生的课余文化生活。为了确保“教学点数字教育资源全覆盖”项目设备正常使用,我校做到安装、教师培训同步进行。设备安装到位后,中心校组织各学点管理人员统一到县教师进修学校进行培训,熟悉系统的使用和维护。usingthismethodinthevideoimagesequenceofthesecurityinspectionsystemtodetectthebaggage,themovingobjectscanbeobtainedfirst.Thenuseabackgroundupdate

5、algorithmtoupdatethebackgroundaccordingtocurrentframe.Somelatterimageprocessisdonefollowedtoeliminatenoise,whichgotabetterresult.Finallysomeanalysisontheexperimentresultswasgivenandcorrespondingoptimalplansweresuggested.  Keywords:backgroundsubtracti

6、on;motiondetection;backgroundupdate  近年�恚�视频运动对象的检测及跟踪技术在各个领域都得到了广泛的研究和应用,本文主要针对通过安检机上的行李包裹视频图像序列进行检测及跟踪。在客流高峰期,通过火车站、汽车站内安检机的行李往往比较拥挤,容易出现误拿行李现象,而一旦某行李箱或包裹里存在危险品,正确判断危险品的归属者是非常重要的,故需对安检机出口处的行李进行必要的检测与跟踪。  目前比较流行的运动对象检测方法有背景差分法为了充分发挥“教学点数字教育资源全覆盖”项目设

7、备的作用,我们不仅把资源运用于课堂教学,还利用系统的特色栏目开展课外活动,对学生进行安全教育、健康教育、反邪教教育等丰富学生的课余文化生活。为了确保“教学点数字教育资源全覆盖”项目设备正常使用,我校做到安装、教师培训同步进行。设备安装到位后,中心校组织各学点管理人员统一到县教师进修学校进行培训,熟悉系统的使用和维护。[1][2]、帧差分法[2]和光流法[3]。很多学者在这些算法的基础上派生出一系列适用于不同场景的运动分割算法[4][5]。背景差法是三种方法中最直接、最简单的方法,对实时性要求比较

8、高的场合更加适用;帧差分也比较简单;光流法计算量比较大,不适合实时性要求较高的场合。由于安检机出口处的背景相对比较单一、固定,所以本文仅讨论背景差分法在实时行李运动检测中的应用。  1主要算法介绍  背景差分法概述  背景差法是在视频运动对象检测中最早被广泛应用的方法之一。背景差法是在背景图像已知的情况下,计算背景图像与当前图像的差值图像,通过对差值图像取门限来检测出运动目标。设当前图像和背景图像分别为F和B,则运动目标MO检测如下:    其中T为检测门限。背景差法的结果示例见图1。  在安检

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