高清视频车辆检测及跟踪系统的设计与实现

针对目前视频车辆检测与跟踪系统存在检测精度低、跟踪稳定性差等问题,设计基于数字信号处理器(DSP)和现场可编程门阵列(FPGA)结构的高清视频车辆检测和跟踪系统。该系统采用高清摄像机为图像采集单元,利用现场可编程门阵列对采集到的IP视频图像进行实时图像解码和图像预处理,高性能DSP做为系统主控单元实现前景提取、车辆检测、识别和跟踪等功能,DSP与FPGA之间的数据交换通过两路高速串行接口连接,以满足运算处理时大批量中间数据的交互;采用基于背景图像差分检测方法进行运动目标的实时检测,通过计算目标物体的紧密度对运动目标进行分类,利用区域特征跟踪法来快速跟踪图像序列中的车辆目标。试验结果表明:与普通视频相比,高清视频条件下对视频图像进行处理,在定位及寻找物体边缘方面具有优势,提高检测精度10%以上,能够实现对运动车辆的实时、准确、快速跟踪。     

基于特征和主动轮廓算法的运动果蝇识别与跟踪研究

多目标跟踪是视频监控等领域的一项关键技术。阐述目标跟踪算法的研究现状,运用灰度阈值分割,基于特征和主动轮廓跟踪方法实现对多只运动果蝇进行目标识别与跟踪。运用C#以及emgu开发应用程序予以系统实现。经验证,该系统识别率高,具有稳健的跟踪效果。     

运动目标检测与识别研究

运动目标检测与识别研究是计算机视觉中最重要的研究领域之一。在目标检测中存在场景动态变化、光照变化等同题,在目标跟踪中则存在目标的遮挡、重叠及目标关联等问题。提出一种有效的运动目标检测方法,较好地解决以上问题。首先利用背景差分方法建立背景模型,再对背景模型进行实时更新,以适应视频本身和光线的变化,最后使用形态学方法消除噪声和运动阴影带来的影响。并对检测到的目标应用区域跟踪技术,引入2个参数,实现跟踪匹配,很好地处理了目标之间的相互遮挡问题。实验结果表明,该方法快速有效,能够满足实时的需要。     

DM642采集彩色线阵CCD图像EDMA帧的设计

基于专用视频/图像处理芯片DM642和彩色线阵CCD TCD2252D设计了一套实时图像采集处理系统。重点研究了在实时图像采集处理系统中,使用EDMA来实时传输图像时,视频缓冲区FIFO阈值与EDMA帧尺寸的设计。     

果园生态环境无线传感器网络监测系统

针对目前果园生产管理主要靠人工完成的现状,提出并开发了一套可靠的果园监测系统。经调试及测试表明,该系统能够实现小规模果园环境的远程实时监控,为实现果园生产管理自动化及数字化提供了参考。     

基于视频的手写数字识别

随着计算机技术的不断发展,视频跟踪技术越来越成为计算机领域中研究的热点。视频跟踪技术的研究涉及范围很多,包括视频图像处理、模式识别以及人工智能等,具有较强的研究价值。手势检测识别技术作为一种基于计算机视觉的新型人机交互方式,是其中备受瞩目的研究和应用技术之一。文章采用一种简单高效的颜色直方图对目标（红色手指）进行主色定位,并在图像序列中进行目标区域提取,得到运动轨迹,进行手写数字识别。最后利用八段视频验证了该方法的简单高效,并能成功进行实时跟踪与识别。     

基于卡尔曼滤波器的运动目标检测与跟踪

针对摄像机静止的情况,提出了一种可运用于实时监控中的运动目标检测与跟踪的方法．采用更新函数实现背景实时更新,通过差分算法检测运动目标．在跟踪模块中,提出建立帧间目标“关系矩阵”实现多个运动目标匹配,并采用卡尔曼滤波器预测目标参数,在运动目标相互遮挡的情况下,根据预测参数跟踪目标,获得目标轨迹．通过多个图像序列测试,算法具有良好的实时性和适应环境变化的能力．     

基于高性能嵌入式平台的人体运动目标跟踪技术研究

随着计算机图像处理方法的飞速发展,图像目标跟踪系统在工业、安防、人体运动检测等领域得到越来越广泛的应用。本文设计并实现了基于TI公司高性能达芬奇片上系统(So C)的实时图像采集、处理、显示和网络传输等功能的嵌入式图像处理,并针对高斯背景建模的改进算法,提出一种基于光流的Mean-Shift核带宽估计算法,实现了对人体运动目标的准确跟踪。     

基于Camshift跟踪算法与SVM的大输液杂质检测识别方法研究

针对我国医药生产检测包装线上大输液杂质智能检测技术问题,提出了一种利用实时视频图像处理技术检测识别大输液杂质的方法.该方法对连续多帧被旋转的大输液瓶图像运用差分图像运动分析方法提取目标杂质;运用图像处理技术去除气泡噪声,准确分割目标杂质,采用Camshift跟踪算法连续跟踪几帧运动杂质以确保检测准确率;根据Camshift跟踪算法提取出的杂质运动和几何特征,应用SVM(Support Vector Machine)准确识别杂质类型.实验结果表明,该方法检测识别直径大于等于4个像素的杂质的检测识别率平均可达到95.4%,检测识别速率平均可达到581 ms/瓶.     

基于背景减去法的运动奶牛目标提法方法

目标提取是使用视频分析进行奶牛行为自动感知的基础工作。牧场环境中采集的视频易受复杂背景的干扰,导致难以从视频中检测出奶牛目标,对后续图像处理操作影响较大。本研究提出一种基于背景减去法的运动目标精确检测方法。首先使用帧间差值法计算奶牛外接矩形,以提取每帧图像中的局部背景,并对其进行拼接以得到视频序列中的整体背景。然后利用奶牛外接矩形确定身体区域的位置和大小,并使用身体区域的二值图像对其进行跟踪。以每帧图像中的身体区域作为基准,对RGB通道的求和分量权重进行实时调整,以提高背景与目标之间的对比度。最终实现目标与背景的差异最大化,并进行背景减去以提取目标。对129段视频进行目标检测,结果表明本文算法的目标检测精度为88.34%,较传统背景减去法高出24.85个百分点。试验结果表明,本文算法能够精确实时地检测牧场环境中的行走奶牛,不仅提高了检测率,同时扩展了背景减去法的应用范围。     

Horn-Schunck光流算法在运动目标检测及跟踪中的运用研究

光流技术是提取图像序列全局的或特征点的运动信息并对运动信息加工处理以完成目标的跟踪和检测的方法。具体分析了Horn-Schunck光流算法（简称HS光流算法）,并将该算法应用到视频图像序列中。研究表明,利用HS光流法计算能近似得到图像中每个像素点的运动矢量,通过找到其中光流值不为零的像素点组成的最大连通区域,可以实现运动目标的检测和跟踪。     

基于改进Camshift的竹材加工目标检测跟踪算法研究

将计算机视觉技术应用到数控剖竹机运动加工目标的检测和跟踪中,提出一种基于改进Camshift算法的适合竹材加工运动目标检测和跟踪算法.针对竹材检测、跟踪过程中的干扰因素,通过图像的色度值来代替背景图像的亮度值,来减少阴影干扰,采用背景差分法与帧间差分法相结合的目标检测方法,改进Camshift算法,利用HSV图的H分量均值和每一帧H分量均值的差值结果来进行H分量均值更新,以克服光照影响,并利用Kalman滤波实现对下一帧竹材所在位置进行预测,预测结果用于修正Camshift算法的跟踪结果.结果表明,改进的算法能够对运动竹材目标进行实时跟踪,算法高效、准确.     

竞技运动视频识别与比较系统的研究

竞技运动视频的识别与比较系统是现代科技训练方法在竞技运动训练中的实现。以定点拍摄的跳远运动视频为研究对象 ，实现了视频中运动目标分割和提取，进行对运动目标进行合成比较。通过对运动员实际训练体态或动作与标准体态或动作的 比较，达到科学的运动分析与诊断的目的。这些功能的实现都是借助于VC++平台在WidowsXP系统下研究和实现的，系统便携、 操作简单，有现场实效性。     

融合通道剪枝与ByteTrack的轻量化金枪鱼渔获数量实时检测

自动准确收集渔业捕捞数据是电子观察员系统的重要组成部分,然而,由于工作环境的复杂性和跟踪的不稳定性,金枪鱼延绳钓渔获数量自动估计在实践部署中仍存在挑战。本研究设计了一个轻量级计数网络对渔船上的实时视频数据进行自动处理,实现对金枪鱼渔获物的实时跟踪和计数。本研究选择YOLOv5s作为基准网络,首先采用通道剪枝算法对YOLOv5s的主干网络进行修剪,结果表明,剪枝后的模型检测精度mAP0.5-0.95达到68.8%,CPU下检测速度为16.5帧/秒（FPS）,与原始模型相比,检测效果基本不变,模型的参数量、模型大小和计算量分别减少了67.2%、66.4%和42.5%,检测速度提高了32.5%。其次,利用ByteTrack算法实现了多目标的实时跟踪,优化了计数区域形状,解决了被跟踪金枪鱼身份（ID）跳变导致的计数偏差问题,10个视频的测试结果表明,该方法的平均计数准确率为80%,视频处理速度为50.7帧/秒,满足工业级实时检测要求。综上,该模型具有轻量化、高精度、实时性等优点,可在复杂的工作环境下完成对延绳钓捕捞结果的实时监控,为实现渔业自动化提供思路。     

基于SUKF与SIFT特征的红外目标跟踪算法研究

针对复杂红外背景下单一跟踪算法难以准确定位运动目标的问题,提出了基于尺度无迹卡尔曼滤波(SUKF,scale unscented Kalman filter)与尺度不变特征变换(SIFT,scale invariant featuretransform)相结合的红外运动目标跟踪方法。首先,通过SUKF算法对状态空间进行滤波估计,确定运动目标的初步位置,并以此建立局部SIFT特征检测域。其次,SIFT算法在该局部检测域内对运动目标进行特征提取与匹配,最终实现对目标的准确定位;同时,利用定位结果更新并校正SUKF的状态模型。实验结果表明,本文提出的基于SUKF-SIFT的跟踪策略与相关算法相比,体现出较好的跟踪效果与实时性能。     

基于区域气球力Snake模型的运动目标快速跟踪方法

提出了一种包含区域信息的Snake模型用于运动目标检测与跟踪。在通常情况下,基于区域信息的跟踪方法对背景光线的微小变化、位置的微小移动较为敏感,而基于边缘信息的跟踪方法则难以对边缘模糊的图像取得满意的跟踪效果。在算法中同时引入这两种信息,边缘信息使得算法快速而鲁棒性好,区域信息可以对边缘模糊的图像取得正确的跟踪效果。使用双差分图像设计了自动初始化的方法来实现视频的自动跟踪。同时,对目标的下一步运动位置增加了一个预测环节来加快主动轮廓模型的收敛速度。该算法的每帧计算时间一般小于0.1S,能应用于实时系统。     

基于物联网技术的作物远程感知系统的设计与实现

为提高作物生产调控管理水平,基于视频监控、物联网传感器和网络通信等技术,初步设计开发了作物远程感知系统。在作物生长发育过程中,该系统实现了作物生长过程中的关键环境因子、作物长势以及视频图像等参数信息的实时采集,从而提高了获取数据的效率和准确性。它具有功耗低、成本低、扩展灵活等优点,初步试验表明了该系统的合理性与实用性。该系统的构建和运行,为作物长势进行实时跟踪监测与综合分析以及管理提供决策支持。     

基于Android平台的手机视频监控的研究

如今,随着信息技术的发展,网络视频监控已经被广泛应用,在Android平台上实现视频监控更有利于提高监控的覆盖范围。本文设计并实现了一套基于Andriod的移动视频监控系统,系统包括摄像头采集视频信息,服务器端对原始数据进行H.264视频压缩编码,RTP打包,实时传输控制协议RTCP,实现无线传输,终端基于Android的客户端实现视频流的实时播放、回播、画面保存,通过HTTP实现摄像头云台的控制,终端基于Android智能手机平台的搭建,最终完成了在客户端实时的通过无线网络和服务器对远程的监控和控制。     

基于分区灰度投影稳像的运动目标检测算法

针对视频监控系统中，复杂环境引起摄像机抖动，造成运动目标检测不准确的问题，提出了一种基于分区灰度投影稳像的运动目标检测算法.首先对每帧图像进行分区，利用分区灰度投影算法对图像各分区的运动矢量进行准确提取和相关性分析，进行抖动判断，并对抖动帧进行运动补偿.然后利用高斯混合背景建模算法进行运动目标提取.最后对目标提取结果进行形态学处理，以进一步提高目标提取的精度.实验结果表明，本文算法较好地消除了场景中运动目标对运动矢量计算的干扰，实现了在摄像机抖动视频场景中的运动目标的准确检测和提取，大大降低了抖动视频目标检测的虚警率.     

基于RGB统计特征的农作物虫害图像感知系统设计

基于RGB统计特征,设计了一套农作物虫害图像感知系统,以实现对农作物生长状态的实时监测与分析。系统以视频服务器为核心,在连续视频采集周期内通过自相关函数的计算,筛选出消除外部随机干扰的基准图像,对相邻的基准图像进行差分运算,消除相似像素并滤波后统计其RGB特征值。最后,在视频服务器中用VC++开发了人机交互界面,移动客户端可以通过桌面远程控制实现与服务器数据同步。