下载文档原格式
英文回答：The motion target detection algorithm, which is based on frame differencing and background differencing, is aputer vision technique utilized for the detection of moving objects within a video sequence. Frame differencing entails theputation of the absolute variance between successive frames in order to identify regions of alteration, whereas background differencing involves the subtraction of a previously captured background image from the current frame to isolate moving objects. Through the integration of these two methodologies, the algorithm is capable of proficiently detecting and tracking objects within a video sequence, rendering it a valuable tool for a variety of applications such as surveillance, traffic monitoring, and human activity recognition.运动目标检测算法是基于帧差异和背景差异的，是用于检测视瓶序列内移动物体的截肢者视觉技术。
摄像头图像处理中的运动目标检测算法研究在现代社会中，摄像头已经成为了重要的安防设备，其监控功能可帮助人们对不同的场所进行监管。
为了达到更加高效的监控效果，针对摄像头的图像处理技术也不断得到了升级。
其中，运动目标检测算法在影像处理领域占据了重要地位。
本文将探讨现行的运动目标检测算法，并且对其优化方向进行一定的探究。
一、运动目标检测算法的基本概念运动目标检测算法可以简单地理解为将物体的运动从视频图像中提取出来，并且对运动物体进行跟踪、标记等处理。
对于一个图像序列，首先需要确定图像中哪些部分是属于静态背景，哪些部分是属于运动目标。
在确定了背景和目标之后，需要检测出目标的运动区域，然后再对目标的区域进行跟踪、标记等处理。
二、基于背景减法的运动目标检测算法背景减法是运动目标检测最常用的方法之一。
这种方法需要先进行背景模型训练，然后对每一帧视频图像进行背景响应判断，得出像素点是否属于背景。
其判断规则一般是比较像素点亮度值与背景平均值的大小，如果像素值大于平均值则属于运动目标，否则属于背景。
优点：该方法简单易实现，需要的计算量较小，且对遮挡等情况处理能力较强。
缺点：由于这种方法没有考虑到背景中像素点有比较剧烈的变化或者运动目标的颜色与背景相近，会出现错误检测率高的问题。
三、基于帧间差分的运动目标检测算法帧间差分法是一种基于背景减法的改进方法。
该方法通过相邻两帧图像的像素点差值来检测出运动目标。
在这种方法中，每一帧图像都需要和前一帧图像进行比较，得出像素点之间的差值。
优点：该方法能够明显地检测出物体的空间移动，其计算量也并不大。
缺点：帧间差分法对摄像头本身存在的震动等情况无法处理，而且在遮挡、噪声等情况下会造成误检。
四、基于背景模型与帧间差分结合的运动目标检测算法该算法是在前两种算法的基础上进行结合的一种方法。
其主要是利用背景模型进行分类判断，将影响帧间差分法判断的噪声进行去除，并且对背景平均值进行动态更新，以保证图像处理的效果。
一种基于背景减法和帧差的运动目标检测算法陈文会，张晶，樊养余，马爽（西北工业大学电子信息学院，陕西西安710072）摘要：针对帧差分法易产生空洞以及背景减法不能检测出与背景灰度接近的目标的问题，提出了一种将背景减和帧差法相结合的运动目标检测算法。
首先利用连续两帧图像进行背景减法得到两种差分图像，并用最大类间与类内方差比法得到合适的阈值将这两种差分图像二值化，然后将得到的两种二值化图像进行或运算，最后利用图像形态学滤波得到准确的运动目标。
实验结果表明，该算法简单、易实现、实时性强。
关键词：运动目标检测；背景差分；帧差法；最大类间与类内方差比法；形态学滤波中图分类号：TP391.4文献标识码：A文章编号：1674－6236（2013）03-0024-03A method based on background subtraction and frame difference algorithmfor moving target detectionCHEN Wen -hui ，ZHANG Jing ，FAN Yang -yu ，MA Shuang（School of Electronics and Information ，Northwestern Polychechnical University ，Xi ’an 710072，China ）Abstract:For the frame difference method is easy to produce the hollow and background subtraction is not detected if background is close to the target problem ，a method of detection combining background subtraction and frame difference is presented.The first use of two successive frames of image background subtraction from the two image difference ，and the maximum between class and within class variance ratio method to obtain the proper threshold will be the two difference images of the two values ，and then obtained the two values of the two image or operation ，finally using image morphological filtering to obtain accurate moving target.The experimental results show that ，the algorithm is simple ，easy to realize and strong real -time performance.Key words:moving target detection ；background subtraction ；frame difference ；maximum between class and within classvariance ratio method ；morphological filtering收稿日期：2012-09-11稿件编号：201209065作者简介：陈文会（1963—），男，陕西西安人，副教授。
基于帧间差分法的目标运动检测算法
摘要
针对目前视频监控领域中，目标运动检测技术在视频分析研究中具有很大的应用价值，本文提出了一种基于帧间差分法的目标运动检测算法。
该算法通过采用基于帧间差分法的处理技术来实现对目标物体的运动检测，提高了目标物体的跟踪精度和算法的鲁棒性。
实验证明该算法较传统方法具有更好的检测效果和更高的遥测率，具有一定的实际应用价值。
关键词：帧间差分法；目标运动检测；跟踪精度；算法鲁棒性；遥测率。
一、背景介绍
目标运动检测技术在视频图像处理领域中具有广泛的应用价值，特别是在视频监控领域中有着广泛应用。
目标运动检测技术可以通过对视频图像进行处理，对图像中的目标物体进行跟踪和检测，从而实现对目标物体的监控。
目前，针对目标物体的运动检测技术主要有两种：基于背景差分法和基于帧间差分法。
其中，基于帧间差分法的目标运动检测技术在处理速度和检测精度方面具有许多优势。
本文旨在。
一种基于背景减除与三帧差分的运动目标检测算法莫林1，廖鹏2，刘勋3（广西大学计算机与电子信息学院，南宁 530004）摘要：本文提出一种基于背景减除法和三帧差分法来进行运动目标检测的算法。
首先运用Surendra背景更新算法建立运动区域的背景模型，通过背景减除法确定运动目标区域，后与三帧差分法得到的差分图像相结合，得到比较可靠的运动目标区域。
实验结果表明，该算法准确率高，运算速度快，能满足实时检测的需要。
关键字：背景减除；三帧差分；运动检测中图分类号：TP391 文献标识码：AA Motion Detection Algorithm Based on Background Subtraction and Three Frame DifferencingMO LIN 1, LIAO PENG2, LIU XUN3(Department of Computer and Electronic Information, Guangxi University, Nanning ,China 530004) Abstract： An algorithm based on background subtraction and three Frame Differencing is presented in this paper. Firstly, a background model is based on Surendra algorithm, then the moving object region is gained using background subtraction, and then, the background subtraction is combined with three frame differencing to detect the motion information. The simulation results show that the presented algorithm runs quickly and veraciously, and fits for real time detection.Key Word：Background subtraction；Three Frame Differencing；Motion detection1引言随着数字电视和视频监控技术的不断发展，对图像运动目标的有效检测、提取已成为关键技术，是进行目标跟踪、识别等后续处理的基础。
基于帧间差的分算法的运动目标检测研究论文研究的背景和意义：本论文旨在探讨基于帧间差的分算法在运动目标检测中的应用。
随着计算机视觉和图像处理技术的快速发展，运动目标检测在各个领域中变得越来越重要。
运动目标检测不仅可以被应用于安防领域，还可以用于交通监控、智能交通系统、视频监控等方面。
因此，研究运动目标检测算法对于提升目标检测准确性和实时性具有重要意义。
运动目标检测的重要性和应用领域：运动目标检测是计算机视觉中的一个关键任务，它可以检测在视频或图像序列中发生的目标运动。
目标运动与背景的差异可以通过帧间差的方法来检测和分析。
运动目标检测在许多实际应用中都起着重要作用。
例如，在安防领域中，通过对摄像头拍摄的视频进行目标检测，可以及时发现和追踪可疑行为或犯罪活动。
在交通监控领域，运动目标检测可以用于自动识别交通违法行为，并实时采取措施保障交通安全。
此外，运动目标检测还可以应用于视频监控、智能交通系统等领域。
通过对基于帧间差的分算法在运动目标检测中的研究，可以提高目标检测的准确性和实时性，进一步推动计算机视觉技术的发展，并为相关领域的应用提供更加可靠和高效的解决方案。
综述已有的基于帧间差的分析算法在运动目标检测领域的研究成果。
本研究旨在通过基于帧间差的分析算法实现运动目标的检测。
本文将详细描述基于帧间差的分析算法的原理和步骤，包括前景提取、背景建模等。
随着计算机视觉技术的不断发展，运动目标检测在视频监控、智能交通等领域起着重要作用。
基于帧间差的分析算法是一种常用的运动目标检测方法之一。
该算法通过比较相邻视频帧之间的差异，找出运动目标的位置。
基于帧间差的分析算法主要包括以下步骤：视频帧获取：首先，从视频流中获取连续的视频帧。
每一帧都包含了静态背景和运动目标。
视频帧获取：首先，从视频流中获取连续的视频帧。
每一帧都包含了静态背景和运动目标。
背景建模：通过对连续的视频帧进行建模，提取出视频序列中的静态背景。
这可以通过统计每个像素点在一段时间内的像素值的变化来实现。
IT 大视野数码世界 P .50功能描述：如图6所示，学习者根据广播电视工程专业英语单词及系统自动识别发音功能选择出正确中文释义答案，即可完成对此所记忆单词的测试。
此项功能的答题方式为单选题。
（2）中文选词功能描述：如图7所示，学习者根据中文释义选择出对应广播电视工程专业英文单词来完成对此所记忆单词的测试。
题型切换为点击后自动切换，如果点击到正确答案，则立即切换至下一题；如果点击到错误答案，则会呈现智能记忆单词界面进行再一次对于单词的认知与熟识。
图6 英文选译图 图7中文选词界面图（3） 听音辨意功能描述：如图8所示，为学习者根据系统自动识别英文发音选择出对应广播电视工程专业英语对应的中文释义来完成对所记忆单词的测试。
该功能内全部单词的发音均通过TTS 引擎实现，将提前导入数据库中的专业英语单词文本转换成英语语言音频输入。
（4） 英文择图功能描述：如图9所示，学习者根据广播电视工程专业英文单词及系统自动识别发音选择出对应此英文单词配图来完成对此所记忆单词的测试。
在此功能中需要为系统自动识别发音引擎TTS 创建两个参数，一个参数是用来实现初始化接口界面，另一个参数是在运行实例Context 的上下文。
图8 听音辨意界面图 图9 英文择图界面图五、系统功能测试功能测试是程序开发过程中必不可少的步骤，只要是运用计算机开发的软件必然会存在着bug。
采用规范化的编程和测试方法可以有效的减少bug 的出现，降低软件产生bug 的风险。
本次系统设计还存在着很多的不足和缺陷，首先就是数据库的相对容量比较小，其次设计暂时用固定单词与配图进行展示。
在测试使用后，也发现单词系统自动识别发音部分还没有达到自然标准的声音。
参考文献[1] 萨师煊，王珊.数据库系统概论[M].北京：高等教育出版社，2003：23-45.[2] 李兴华.Java 开发实战经典[C].北京：清华大学出版社，2009．[3] 马越，Android 的架构与应用[J].北京：中国地质大学，2015，77[4] 钟茂生，软件设计模式及其应用[J].计算机应用，2016.[5] 高峰，Linux 内存管理的设计与实现[J]，沈阳工业大学，2017.计算机视觉中运动目标检测算法探究李文 仰恩大学工程技术学院摘要：运动目标检测是指在图像序列中检测出变化区域并将运动目标从背景图像中提取出来。
Techniques of Automation & Applications | 89基于背景差分与帧间差分的目标检测改进算法王梦菊1,吴小龙1,杜海涛2(1.昆明阡陌交通工程咨询有限公司,云南 昆明 650028;2.重庆市市政设计研究院,重庆 400020)摘 要:针对背景差分的噪声和帧间差分的空洞问题,本文提出一种基于背景差分与帧间差分的目标检测改进算法。
为最大限度地获取运动目标的像素,在算法中将基于较低分割阈值的背景差分结果和帧间差分结果进行逻辑“或”运算,再采用噪声小的帧间差分对“或”运算结果进行网格化去噪处理。
实验结果表明,本文算法能够有效提取不同监控场景下视频序列中的运动目标,实现背景差分与帧间差分两种算法的优势互补,使提取得到的运动目标相对完整且噪声小,并对背景光线变化有一定的适应性。
关键词:目标检测;背景差分;帧间差分;噪声处理中图分类号:TP391 文献标识码:A 文章编号:1003-7241(2018)10-0089-05Improved Target Detection Algorithm Based on BackgroundSubtraction and Frame DifferencingWANG Meng-ju 1, WU Xiao-long 1, DU Hai-tao 2( 1. Kunming Transport Engineering Consultancy Limited, Kunming 650228 China;2. Chongqing Municipal Design & Research Institute, Chongqing 400020 China )Abstract: Aiming at the noise of the background subtraction and frame difference cavity problem, this paper proposes an improvedtarget detection algorithm based on background subtraction and frame difference. By using “OR” algorithm between the result of the background subtraction based on low threshold and the frame difference to get the maximum pixel about the target. Then deal with the noise in the result image of “OR” algorithm through the grid-based method, it employes the frame difference outcome with little noise. Experimental results show that the algorithm can effectively pick up the moving target from the video sequence, it is belong to different monitoring scenario, realizes the complementary advantages of both methods, makes the moving target relative complete and has certain adaptability to the background light change.Key words: target detection; background subtraction; frame difference; noise treatment收稿日期:2017-08-211 引言目标检测时计算机视觉领域一个重要的研究课题,它实现是运动目标跟踪、目标识别、行为理解等视频分析技术的关键,目标检测效果将影响后续工作的进展。
第27卷 第8期2006年8月仪器仪表学报Chinese Journal of Scientific InstrumentVol127No18Aug12006基于背景差法和帧间差法的运动目标检测方法3李 刚 邱尚斌 林 凌 曾锐利(天津大学精密仪器与光电子工程学院 天津 300072)摘要 影响夜间监视系统稳定性的主要因素之一是光线的变化,背景更新方法则是克服光线影响的有效方法。
本文在介绍了各种现有方法的基础上,提出了一种基于背景差法和帧间差法相结合的运动目标检测和自适应背景更新方法。
实验证明,这种方法能够很好地克服光线的影响,提高报警系统的稳定性。
关键词 背景更新 运动检测 视频监控中图分类号 TP391.41 文献标识码 A 国家标准学科分类代码 510.4050N e w moving target detection method based on background differencing andcoterminous frames differencingLi Gang Qiu Shangbin Lin Ling Zeng Ruili(College of Precision I nst ruments&O pto2Elect ronics Engineering,Tianj in Universit y,Tianj in300072,China)Abstract Lighting variation is one of t he p rimary factors to influence t he nighttime monitoring system.Back2 ground up dating is t he effective met hod to overco me t he lighting effect s.A new motion detection and back2 ground up dating met hod was developed based on t he background ditterencing and coterminous frame differen2 cing.Experiment s show t hat it is roblust under lighting variations,and t he warning system stability is im2 proved.K ey w ords background updating motion detection visual monitoring1 引 言 随着科技的发展、社会的进步、人民生活水平的提高,团体和个人的安防意识都在不断增强,视频监控系统也就得到了越来越广泛的应用。
