基于视频分析的目标检测

采用视频图像的运动目标检测与识别
相关调研
目标检测是计算机视觉的一个重要组成部分,在军事及工业等领域有着重要的应用前景。

运动目标的检测方法主要有光流法,差值法。

光流法的计算量很大,实时性和应用性较差。

而图像差值法比较简单,实时性较好,是目前应用最广泛,最成功的运动目标检测的方法。

图像差值法可分为两类,一类是用序列图像的每一帧与一个固定的静止的参考帧做图像差分,但自然场景不是静止不变的,因而必须不断的更新背景。

另一类是用序列图像的两帧进行差分,这种方法无法检测出两帧图像中重合的部分,只能检测出目标的一部分信息。

在绝大多数视频监控图像应用中,每一个像素都可以用一个或多个高斯模型近似,因此,高斯背景模型是绝大多数目标检测方法常用的基本模型。

智能视频服务器是飞瑞斯在多年视频分析技术优势的基础上，推出的一系列具有智能视频分析功能的DVS 视频编码设备。

智能视频服务器基于DSP、ARM等核心平台，完成前端标准的H.264高压缩率编码，同时完成智能分析功能。

智能视频服务器的最大的创新点在于，这一系列DVS不仅仅提供视频监控的功能，能通过飞瑞斯核心的智能视频分析技术，来感知视频场景内的环境、人和物，并挖掘其中的人(物)行为、状态、身份信息、数量、轨迹等更深层次的元数据信息。

智能视频服务器赋予了视频监控系统智慧的大脑，从此视频监控不仅仅是能看得到，而且还能自己思考，提供更为智能的应用。

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基于视频图像的车速检测方法分析摘要：行车速度检测在交通事故识别过程中非常重要。

以往的行车速度计算方式只可以测量车辆碰撞时的速度。

碰撞发生前，驾驶员采取制动措施降低车速，造成实测车速偏低，影响事故认定结果。

因此，本文主要研究基于视频图像的车速检测方法，能够准确地测量出碰撞前的车速，为交通事故识别提供依据。

关键词：视频图像；车速检测；方法1.基于视频的车速检测原理如今，伴随监控设备的大量运用，公路上安装了很多的监控设备，以此方便了交通管理。

监控摄像机通常安装在公路的顶部或一侧的位置，高度在5-10m，可按需求安装提供双向或单向的车辆监控视频影像。

摄像机和公路上车辆的空间位置如图1所示。

速度检测的方法最为基础的依旧是按照视频来作为依据，通过车辆运动位移除以车辆行驶时间得到的。

行车速度计算公式为：V=（S2-S1）/（T2-T1）=△S/△T。

根据行车速度计算公式，行车速度检测一般是通过计算一定距离内运动的时间，或是一定时间内汽车移动的距离来实现的。

所以在实际运用过程中，可以通过视频图像检测直接获取汽车运行的时间△T，但无法直接得到汽车运行的距离△s。

所以，通过视频来检测车速的办法是通过检测车辆在运动时，在各帧中的图像坐标，通过此坐标与现实位置公路的坐标系的映射关系，通过这样的办法将二维转换成三维，从而得到得到实际位移△s，实现速度检测。

图1 车速检测原理图2.车速检测系统总体构架速度检测模块主要是基于图像处理的。

这个系统主要包括交通视频采集、摄像机标定、车辆检测、车辆跟踪和车速检测。

系统的工作流程如图2所示。

速度检测系统需要满足以下功能：（1）在监控的同时完成对车速的检测；（2）可获取车辆流量、车速、平均车速等多种交通信息；并且可以精准定位车辆牌照，实现超速违章的准确定位。

图2 车速检测系统示意图2.1 硬件构架视频测速的主要硬件部分是CCD摄像机。

CCD摄像机的视频采集卡可以把实时视频图像转换成连续帧的数字图像序列。

视频图像中运动目标检测与跟踪方法研究视频图像中运动目标检测与跟踪方法研究目前，随着无人驾驶、智能监控系统、机器人等领域的发展，视频图像中运动目标检测与跟踪技术显得十分重要。

运动目标检测与跟踪是指在视频图像中，通过计算机视觉技术准确地识别和跟踪移动的目标物体。

本文将深入探讨视频图像中运动目标检测与跟踪的方法及其研究现状。

一、运动目标检测方法研究1. 光流法：光流法是一种基于像素的运动目标检测方法，通过计算相邻帧之间像素的位移，来估计目标物体的运动方向和速度。

该方法基于前提假设，即视频中的相邻帧之间的像素强度不会发生变化。

然而，在实际应用中，由于光照变化、遮挡等因素，光流法往往无法准确估计目标物体的运动。

2. 背景建模法：背景建模法是一种基于像素的运动目标检测方法，通过对视频图像中的背景进行建模，将与背景差异较大的像素判定为运动目标。

背景建模法可以通过统计学方法或者机器学习方法来建模背景，然后利用背景模型与当前帧进行比较，以得到运动目标。

然而，背景建模法对于光照变化、摄像机抖动等因素比较敏感，导致检测结果不够准确。

3. 全局运动目标检测法：全局运动目标检测法是一种基于区域的运动目标检测方法，通过将视频图像划分为多个小区域，对每个区域进行运动分析，以判定是否存在运动目标。

该方法可以克服背景建模法的不足，具有较好的适应性和准确性。

二、运动目标跟踪方法研究1. 卡尔曼滤波器：卡尔曼滤波器是一种常用的运动目标跟踪算法，通过对目标的状态进行估计和预测，来实现目标的跟踪。

卡尔曼滤波器通过动态模型和观测模型对目标的运动进行建模，然后通过观测数据对目标的状态进行更新。

然而，卡尔曼滤波器对于非线性问题的跟踪效果较差。

2. 粒子滤波器：粒子滤波器是一种基于蒙特卡洛采样的运动目标跟踪算法，在复杂背景和非线性目标跟踪中表现出较好的效果。

粒子滤波器通过随机采样的粒子对目标状态进行估计，并根据观测数据进行更新。

然而，粒子滤波器的计算复杂度较高，且对于目标缺失或者遮挡情况处理不佳。

目标检测算法介绍目标检测是计算机视觉领域的一个重要任务，它旨在在图像或视频中准确地识别和定位多个感兴趣的目标。

目标检测算法是基于传统图像处理和深度学习的技术的发展而来的，它在许多领域有广泛的应用，例如自动驾驶、智能监控、视频分析等。

1.基于传统图像处理的方法基于传统图像处理的目标检测算法主要包括以下几个步骤：特征提取、目标分类和目标定位。

特征提取：传统的特征提取方法主要包括颜色直方图、梯度方向直方图、SIFT（尺度不变特征变换）等。

这些特征可以通过对图像进行滤波、采样、变换等操作得到，用于描述图像的局部或全局特征。

目标分类：目标分类是指将提取的特征与已知的目标模型进行比对，从而确定目标的类别。

常用的分类方法有SVM（支持向量机）、AdaBoost （自适应增强法）等。

这些方法通过训练分类器来建立目标模型，并利用特征与模型之间的相似度进行分类。

目标定位：目标定位是指确定目标在图像中的位置。

主要方法包括滑动窗口、HOG（方向梯度直方图）和图像分割等。

滑动窗口的方法通过在图像上以不同尺度和位置滑动窗口，判断窗口内是否存在目标。

而HOG方法则是通过计算图像中不同区域的梯度直方图，来确定目标的边界。

2.基于深度学习的方法随着深度学习的发展，基于深度学习的目标检测算法逐渐成为主流。

基于深度学习的目标检测算法主要包括两类：两阶段方法和一阶段方法。

两阶段方法：两阶段方法一般包括两个步骤：候选框生成和目标分类。

其中，候选框生成阶段通过使用一些先进的候选框生成方法，如R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN等，得到感兴趣的候选框。

然后，目标分类阶段使用卷积神经网络（CNN）等深度学习模型，对候选框进行分类和定位。

一阶段方法：一阶段方法是指直接从输入图像中提取目标的位置和分类信息，而不需要显式地进行候选框生成。

YOLO（You Only Look Once）和SSD（Single Shot MultiBox Detector）是目前比较流行的一阶段目标检测算法。

安防监控中的视频分析算法选择现代社会中，安防监控已经成为人们生活和社会安全的重要组成部分。

而视频分析算法的选择对于确保安防监控的效果至关重要。

在选择合适的视频分析算法时，需要考虑多个因素，如算法的准确性、实时性、可扩展性等。

本文将探讨安防监控中常用的视频分析算法，并选取适用于不同场景的算法进行比较。

一、目标检测算法目标检测算法是安防监控中最常用的视频分析算法之一。

它能够识别和分类监控画面中的目标物体，例如人、车辆、动物等。

传统的目标检测算法包括Haar-cascade算法和HOG+SVM算法。

Haar-cascade算法基于人工定义的特征和机器学习技术，能够实现实时的目标检测，但对于复杂场景的处理效果较差。

HOG+SVM算法则利用方向梯度直方图和支持向量机进行目标检测，可以处理更复杂的场景。

然而，这些传统算法的准确性和实时性无法满足现代安防监控的需求。

近年来，深度学习的崛起为目标检测算法带来了革命性的突破。

YOLO（You Only Look Once）算法是一种基于深度学习的目标检测算法，它通过将目标检测问题转化为回归问题，实现了实时高效的目标检测。

SSD（Single Shot MultiBox Detector）算法则通过引入多层卷积特征提取和多尺度检测，进一步提高了目标检测的准确性和实时性。

这些深度学习算法在安防监控中被广泛应用，能够满足复杂场景下的目标检测需求。

二、行为识别算法行为识别算法是指通过对视频流进行分析，识别和判断监控对象的行为，如行走、奔跑、打闹等。

行为识别算法可以用于监测人员的异常行为，提供实时的预警和应对措施。

传统的行为识别算法主要基于人工定义的特征和机器学习技术，例如基于轨迹的方法和基于外观特征的方法。

然而，这些传统算法的准确性和鲁棒性有限，对于复杂场景下的行为识别存在一定的局限性。

随着深度学习的发展，基于深度学习的行为识别算法在安防监控中得到了广泛应用。

例如，基于卷积神经网络（CNN）的行为识别算法通过学习视频的时空特征，能够实现准确的行为识别。

帧间差分法运动目标检测过程及原理帧间差分法是一种运动目标检测方法，基于视频帧间像素差异性和连续性的特点。

帧间差分法可以通过对比相邻帧像素的差异值来检测运动目标。

这种方法通常被用于视频监控、安防和视频分析领域。

帧间差分法的工作原理是基于两个假设，第一是背景在相邻帧之间变化很小，第二是运动物体在相邻帧之间变化明显。

基于这两个假设，我们可以使用帧间像素差分来检测运动目标。

帧间差分法的基本思路是将当前帧和之前的帧进行像素比较，以确定每个像素点之间的差值。

如果像素值之间的差异超过一定的阈值，就将该像素点标记为前景物体，否则将其视为背景。

例如，如果我们将当前帧和前一个帧进行比较，如果像素的差异在阈值范围内，那么像素被视为不变。

如果像素的差异超过阈值，那么像素就会被视为运动目标。

因此，我们可以将这些运动目标像素标记为前景物体，形成一个二值图像。

可以通过对前景像素进行计数、分析、过滤和跟踪来检测运动物体。

帧间差分法的实现可以通过以下步骤来完成：1. 读取视频帧序列首先，需要从视频中获得连续的帧序列。

可以使用OpenCV的VideoCapture库读取视频文件或从实时视频流中获取帧。

2. 前后帧差分使用前面序列的帧与当前帧的像素值做差，即用当前帧减去前一帧。

此时，差异较大的部分就是前景物体。

3. 阈值处理对于运动目标和背景的差异会受到噪声和照明变化等多种因素影响，因此需要进行阈值处理，以区分背景和前景像素。

阈值处理可以根据帧间像素差异的特点和实际情况进行调整。

4. 前景目标检测将阈值处理后的二值图像形成前景掩模，标记出运动目标的位置。

5. 目标跟踪通过对前景内像素的计数、分析和过滤等方法，对运动目标的大小、形状、位置等信息进行跟踪。

帧间差分法的优点在于简单易懂，适用于实时视频处理。

但是，该方法依赖于阈值处理的参数和初始帧的选择，因此在复杂场景下会存在误检和漏检的情况。

针对这些问题，可以通过结合其他技术，如背景建模、光流法等来提高检测精度和鲁棒性。

基于视频分析技术的交通事件检测系统摘要：近年来，随着城市化的发展和交通管理需求的不断增长，城市交通枢纽压力不断增大，道路交通安全管理面临着技术要求的提升。

大数据技术在新一代智慧城市交通管理系统中得到了广泛应用，为整个社会提供了海量的数据资源。

现阶段我们所面临的主要交通问题已经从机动车违法方面转化为了行人违法行为的管制，比如闯红灯行为。

本项目主要在于开发已有道路交通管制中未进行完全开发的公共设施，设计一款基于视频检测技术的交通路口执勤机器人，保障交通安全，利于行人出行。

关键词：视频分析技术；交通事件；检测系统引言近些年来，随着我国道路交通行业的高速发展，汽车在人们的生活中扮演了越来越重要的角色，其用途也越来越广泛。

但是，在使用汽车给人民带来方便的同时道路交通事故亦是频繁发生。

在我国道路交通事故处理实践中，交通事故鉴定项目尚未明确划分范围，执法人员对此方面认识不足，导致案件处理周期较长、效率较低，致使受害方的合法权益无法及时得到有效保护。

道路交通事故的发生严重影响着社会稳定发展和人类的安居乐业。

在道路交通事故发生后，第三方鉴定机构出具的道路交通事故司法鉴定意见书对交管部门处理道路交通事故时有很大的辅助作用。

1视频分析技术定义随着我国各地城市轨道交通线路等工程建设的发展,因为在第三方安全检测的工作模式一般没有统一的规范,所以不同省市之间在实践中的处理不同的建设经验,本文主要列举具有代表性的城市，以便于相互参考,相互促进,:一是上海模式:由沪申通公司采用市场招标,委托具有一定资格的、有经验的检测单位开展城市轨道交通线路的第三方检测工作，一般是由一家第三方监测单位进行监测。

第三方监测的监测点布局和监控频次,必须要依据国家和地区的有关工程技术规范标准进行设计,受上海地铁有限公司工程事业部和国家远程监测中心的双重监管。

其特点主要是:是由业主通过招标选定监测单位并与其签订合同,第三方单位一般都具有较高资质和大量建设经验,并可以较好的独立开展工程工程测量检测工作。