给出了一种运动人体区域的检测及其对应的二维关键点的提取方法。首先运用帧差法构建一个自适应的背景模型以达到背景初始化和背景更新的目的。接着用减背景法实现二维运动人体区域的检测。最后将检测到的运动人体区域，通过运用APAR（anti-paralle lines）区域法实现对运动人体关键点的提取。
上传时间： 2013-10-25
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运动目标检测是数字图像处理技术的一个重要组成部分,它是计算机视觉、模式识别、 目标识别与跟踪、运动图像编码、安全监控等研究领域的重点与难点,在军事、国防和工业 等领域有着广泛的应用前景。序列图像的运动分析因其巨大的应用价值而受到广泛的重视. 它的基本任务是从图像序列中检测出运动信息,简化图像处理过程,得到所需的运动矢量,从 而能够识别与跟踪物体。正确地从视频流中提取运动目标是许多智能视频监视系统，如：视 频监视，交通自动监控，人体检测与跟踪等的基础部分。本文讨论了一种用于智能视频监控 图像中运动人体检测算法，并阐述其在数字视频监控系统中的应用。
上传时间： 2015-12-06
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帧间差分与背景差分相融合的运动目标检测算法－－对做人体检测或运动物体检测有用的论文
上传时间： 2015-11-13
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视频运动目标检测是数字视频信号处理、分析应用的一个重要领域，在民用和军事上有着广泛的应用，实现可靠、快速的运动目标检测系统有着非常重要的意义。 本文详细介绍了基于FPGA的视频运动目标检测系统的软硬件设计方法及其实现方案。首先介绍了视频信号的分类和性质，在此基础上，讨论分析了当前三种主要的运动目标检测算法的基本原理和优缺点；然后对运动目标检测系统的硬件设计制定了详细的方案，为系统的实现提供了稳定良好的硬件平台；最后，在前面分析研究的基础上，详细介绍了系统的FPGA硬件实现过程。 本文通过对视频运动目标检测算法的分析研究，采用了一种改进的帧间差分算法，并结合系统任务，最终开发了一种基于Altera公司CYCLONE系列FPGA芯片的实时视频运动目标检测系统。采用FPGA实现系统设计，可提高系统的处理速度，同时具有良好的灵活性和适应性。实际应用表明，本文所设计的运动目标检测系统能很好地检测出运动目标，并具有较好的抗干扰能力。
上传时间： 2013-04-24
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视频序列中运动目标的检测是计算机视觉和图像编码研究领域的一个重要课题，在机器人导航、智能监视系统、交通监测、医学图像处理以及视频图像压缩和传输等领域都有广泛的应用。FPGA作为当今主流的大规模可编程专用集成电路，可以满足高速图像处理的需要。使用FPGA可以充分利用硬件上的并行性，从本质上改善图像处理的速度，使对大数据量的图像处理达到实时性。本文提出基于FPGA的运动目标检测系统，对以后算法的改进，输入输出图像大小的变化，图像采集和显示设备更换等都具有灵活性。 本文对目前运动目标检测的主要算法研究分析，根据背景减法的适用环境和特点提出改进的W4运动检测算法。该算法具备背景减法的优点，并且克服了W4运动检测算法在环境变化较快或环境变化较频繁条件下对运动目标进行检测的局限性。 本文首先在MATLAB中对改进的W4运动检测算法进行仿真，然后将算法移植到FPGA中实现。设计图像采集、图像检测和VGA显示等模块，完善运动目标检测系统。根据算法和运动目标检测系统的特点提出一种基于改进的W4算法的快速检测方法，该方法以块为单位进行运动目标检测，可以有效地提高图像处理的速度，使系统满足实时性要求。
上传时间： 2013-07-20
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基于FPGA的运动物体检测系统设计基于FPGA的运动物体检测系统设计
上传时间： 2013-08-03
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基于 FPGA 的运动目标检测系统的研究与开发 \\r\\n希望有哪位朋友需要
上传时间： 2013-08-11
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基于图形处理器单元（GPU）提出了一种帧间差分与模板匹配相结合的运动目标检测算法。在CUDA-SIFT（基于统一计算设备架构的尺度不变特征变换）算法提取图像匹配特征点的基础上，优化随机采样一致性算法（RANSAC）剔除图像中由于目标运动部分产生的误匹配点，运用背景补偿的方法将静态背景下的帧间差分目标检测算法应用于动态情况，实现了动态背景下的运动目标检测，通过提取目标特征与后续多帧图像进行特征匹配的方法最终实现自动目标检测。实验表明该方法对运动目标较小、有噪声、有部分遮挡的图像序列具有良好的目标检测效果。
上传时间： 2013-10-09
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提出了一种基于Surendra改进的运动目标检测算法，通过对背景更新系数的改进，获取稳定准确的背景，再将背景帧与含运动区域的图像帧用差分运算获得运动目标图像。实验结果表明，该算法能够较快反应环境的变化，准确地获得背景图像，提高运动目标检测的准确性。
上传时间： 2013-11-19
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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
上传时间： 2013-10-08
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