计算机视觉技术在监测鱼类游泳行为中的研究进展

借助计算机视觉技术研究鱼类游泳行为已逐渐成为热点课题,它模拟生物视觉原理,通过处理采集的图片或视频获得动态目标参数信息,以达到对鱼类游泳行为监测分析的目的,本研究旨在介绍国内外该领域的研究进展,并展望其发展趋势。首先介绍鱼体监测目标的种类选择与影像获取方法,然后介绍影像中的背景去除与目标检测,并对影像数据直接和拟合提取目标参数的单个鱼体目标游泳参数提取方法,以及运动预测法和特征匹配法的多鱼体目标监测方法进行详细阐述,对游泳行为监测参数进行分类,并介绍了相关影像处理常用软件,最后总结了计算机视觉监测存在的难点及未来发展趋势。  

序列图像运动目标的检测与提取

本文对视频图像中运动目标的检测与提取的算法进行了研究,并在计算机上做了仿真.本文采用背景差分法,针对序列图像首先建立了基于高斯统计模型的背景模型,然后用差分法提取运动目标,用形态学滤波去除噪声.仿真结果表明,算法是有效的,能够得到较好的结果.  

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.  

空间约束混合高斯运动目标检测

目的 针对传统混合高斯模型前景检测运算量过大问题,提出一种基于空间约束的混合高斯前景检测算法。方法 通过快速初始化缩短模型的初始建立过程;采用双重背景模型机制,以自适应背景减法的前景检测结果作为混合高斯前景检测的空间约束条件,降低模型在背景区域的冗余运算;运用多策略自适应模型更新,提高前景检测的准确性。结果 在各种测试场景下,与传统混合高斯法、CodeBook、GMG、偏差均值混合高斯模型(MODGMM)等算法相比,该算法具有更好的准确率以及4倍以上的处理速度。结论 在固定相机场景下的运动目标检测中,算法能有效提高传统混合高斯法的准确性且具有极高的实时性。  

局部显著特征下的光学遥感图像舷靠舰船检测

目的 在光学遥感图像中,针对舷靠舰船灰度和纹理特征与港口相近,传统方法检测效果不理想的问题,提出一种基于局部显著特征的舷靠舰船检测方法。方法 首先,对原始图像预处理得到海陆分割后的二值图像;然后,提取二值图像中的直线段作为局部显著特征检测舰船目标;再将直线段提取结果与舰首检测相结合,建立舷靠舰船检测模型;最后,通过计算舰船几何尺寸及环境信息分析确定舰船目标。结果 在两幅不同场景的光学遥感图像中验证本文方法并与其他算法进行对比,本文方法识别率可达100%,且不存在误检和漏检情况,相比于其他算法具有一定优势。在舰船背景复杂或停泊朝向不定时,文中方法可有效判别舰船停靠方向并对舰船目标进行正确标记。结论 在复杂背景环境及其他干扰下,应用本文方法检测舷靠舰船目标准确率高,鲁棒性强,具有较高适应性。  

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。  

基于改进的Hough变换的圆检测

在进行圆形目标检测时,通常采用基于Hough变换的方法,但这种方法计算量大、运算速度慢、对存储空间需求大.为此,提出了改进的Hough变换用于圆形目标检测,该方法在圆形目标定位时具有快速、稳定、准确的特点,可以满足实时性要求.在基于啤酒瓶生产线的实际数据集上验证了该算法的有效性.  

基于双通道目标运动检测的乒乓球运动决策系统*

动作是体育运动的关键技术，要规范运动员动作，不但使他们的运动成绩能够达到或接近最高水平，同时也可以避免运动员积累型运动损伤，达到这样的训练目的就需要科学的方法。目前，我国已经建立了标准动作多媒体视频数据库，利用了一种双通道目标运动检测算法，结合了运动检测技术和人的行为理解方法，实现了感知技术对体育动作量化分析和体育动作模式识别。针对乒乓球快速多变特点，以及手腕动作的精细变化与球拍的较高关联度，对乒乓球和乒乓球拍建立了离散小波变换的空时模型，剔除运动模式识别中的噪声孔洞有助于提高检测的正确性。通过定性分析和实验结果，这种基于双通道混合算法的乒乓球运动决策系统能够较为准确的识别乒乓球运动中的有误动作，为及时更正动作提供了科学和有效的依据。  

基于混合高斯背景模型的水面目标检测

通过混合高斯背景模型法对水利监控视频图像中的水面运动目标进行检测。根据河流水面的特点,采用混合高斯模型为水面背景建模,并运用在线EM算法进行背景模型的快速更新,然后用学习的高斯背景模型进行水面目标检测。该背景模型能够克服各种外部因素的影响,如光照变化、水面波浪,水面反光等,具有很强的适应能力,并能够满足实际应用中对目标检测的实时性要求。  

基于数学形态金字塔双色融合的红外目标检测

为了提高红外目标检测性能,在分析了数学形态学基本运算的基础上,提出了基于数学形态金字塔的融合检测方法。首先把中波和长波红外图像分解成形态金字塔,建立融合准则,在相应的级上提取特征进行融合,然后重建原图像。在得到的融合图像中,适当地选取阚值,可以有效地把目标检测出来。试验结果表明,该算法优于单波段的目标检测,有较强的实用性。