智能监控系统中运动目标检测算法的研究.pdf

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1、仪器仪表与检测技术自动化技术与应用》2016年第35卷第3期InstrumentationandMeasurment智能监控系统中运动目标检测算法的研究孙永欣，邓广龙一．张博文(1．黑龙江省科学院自动化研究所，黑龙江哈尔滨150090；2．黑龙江省科学院高技术研究院，黑龙江哈尔滨l50020))摘要：本文主要针对智能监控系统中的目标检测算法做了改进，采用Canny边缘检测算子，结合帧间差分法、背景减除法、颜色偏差法三种方式的改进算法，实现对光扰噪声、阴影噪声和边缘断裂的去除，从而准确提取出了目标物体边缘，实现对目标物体的检测与分割。关键词：目标检测；

2、边缘背景查分法；帧间查分改进算法中图分类号：TP277．2文献标识码：B文章编号：1003—7241(2016)03—0073—06ResearchonDetectionofMoving0bjectsinIntelligentMonitoringandControlSystemSUNYong-xin，DENGGuang-long，ZHANGBe-wen(1．InstituteofAutomationHeilongjiangAcademyofScience，Harbin150090China；2．InstituteofAdvancedTechnolog

3、yHeilongjiangAcademyofSciences，Harbin150090China)Abstract：Thisarticlefocusesontheintelligentmonitoringsystemintargetdetection．ThepartoftargetdetecdonusesCannyedgedetectionoperator,combineswiththeinter-flamediferenceandbackgroundsubtractionmethod，toimprovethealgorithm，toremoveth

4、eopticalinterferencenoise，shadownoiseandedgebreaking，andtoaccuratelyextracttheedgeofthetargetobjecttoachievethetargetobjectdetectionandsegmentation．Keywords：targetdetection；ee-backgrounddiferencemethod；inter-flamediferencemethod1引言两者算法上存在的不足，虽然这种方法在运动目标检测新一代智能监控系统的相关功能正日趋完善，向着智

5、上确实使结果得到了改进，但是共性问题却没有得到本能化、数字化和网络化的方向迈进，在国防安全、交通管质的改变，光照和阴影的影响依然很突出。然而图像理、商业监控等领域有着广泛的应用。在智能视频监控系边缘检测法却可以填补上述两种方法中共同的漏洞，它统的实际应用中，往往需要研究的只是运动目标，为了实具有受光照影响小、弱光情况下不显示阴影边缘等特点，现对运动目标的正确分析，首要的就是通过计算机等设备因此本文将帧间差分法、背景减除法、边缘检测法，这将视频序列图像中捕捉到的感兴趣的区域(即运动目标)三种方法的优势提炼出来，组合成一种改进算法。分割出来，这就是运动目

6、标检测。作为智能视频监控系统算法中最基础的部分，它的检测效果会直接影响到后续运2算法的原理与操作步骤动目标分类、目标跟踪和行为理解等环节，因为后期的处本文的算法改进是在图像边缘检测法的基础上演变理主要在于对像素的考虑。但是外界环境的干扰以及背景而来的，利用Canny算子本身具备的特性，先构造出的变化也给检测和分割工作带来了很大的难度。简单的边缘背景模型，再利用边缘减除法，将提取出的目前常见的运动目标检测方法有帧间差分法、背景边缘检测结果与所构造的背景边缘做差，从而得到背景减除法、光流法三种。并且这三种方法的实现方式和效边缘的检测结果，再将其融合到改进

7、的帧间差分法和背果均不同⋯。在实际应用中通常将帧间差分法和背景减景减除法中，这样便会得到精确的效果，再将轮廓用双除法结合起来，从而推出一种新的改进算法，以便解决向模板进行填充，最后运用数学形态学滤波方法得到完整的运动目标图像。收稿日期：2015—10-12仪器仪表与检测技术自动化技术与应用2016年第35卷第3期InstrumentationandMeasurment像序列中的每一个点，假设稳定的背景边缘图像是在TY)=0时，可判定该点为目标上非边缘点或者为背景非帧后建立的，那么经过T时刻，图像中的每一点表示为边缘点，因此可以得出为非运动物体边缘。P

8、(x，Y)=Bg(x，y)=1时，分两种情况讨论，(a)P(x，Y)与B(x，Fb(x,y)=砉y)二者都是