移动物体检测MOD

发布时间:2018-06-04  栏目:图像处理  评论:0 Comments

运动目标检测的方法有很多种。根据背景是否复杂、摄像机是否运动等环境的不同,算法之间也有很大的差别。其中最常用的三类方法是:光流场法、帧间差分法、背景减法

 

利用光流场法实现目标检测的基本思想是:首先计算图像中每一个像素点的运动向量,即建立整幅图像的光流场。如果场景中没有运动目标,则图像中所有像素点的运动向量应该是连续变化的;如果有运动目标,由于目标和背景之间存在相对运动,目标所在位置处的运动向量必然和邻域(背景)的运动向量不同,从而检测出运动目标。

通过计算光流场得到的像素运动向量是由目标和摄像机之间的相对运动产生的。因此该类检测方法可以适用于摄像机静止和运动两种场合。但是光流场的计算过于复杂,而且在实际情况中, 由于光线等因素的影响,目标在运动时,其表面的亮度并不是保持不变的,这就不满足光流基本约束方程的假设前提,导致计算会出现很大的误差。光流场法很少应用于实际的

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杨文龙,微软Principal Engineering Manager, 曾在各家公司担任影像技术资深总监、数据科学团队资深经理、ADAS算法总监、资深深度学习工程师等职位,热爱创新发明,专注于人工智能、深度学习、图像处理、机器学习、算法、自然语言处理及软件等领域,目前发明有国际专利19篇,中国专利28篇。

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