导读:本文包含了帧间差分法论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:目标检测,背景差分法,帧间差分法,Robert算子
帧间差分法论文文献综述
罗敏,刘洞波,文浩轩,陈鑫海,宋丹[1]（2019）在《基于背景差分法和帧间差分法的车辆运动目标检测》一文中研究指出针对背景差分法和帧间差分法在检测车辆运动目标时存在阴影的问题,提出一种结合背景差分法和帧间差分法去除阴影的车辆运动目标检测算法.首先采用均值法从图像序列建模获取背景,通过背景差分法对当前帧进行差分得到背景差分图,二值化得到二值图.然后利用改进Robert算子对二值图与背景差分图进行边缘检测.最后通过对两张边缘图像进行帧间差分,得到去除阴影的车辆运动目标.(本文来源于《湖南工程学院学报(自然科学版)》期刊2019年04期）
黄金海[2]（2019）在《背景帧间差分法的移动目标跟踪研究》一文中研究指出根据视觉领域中对运动目标跟踪分析的热点算法,提出背景帧间差分算法对视频中移动的行人进行目标跟踪。该算法通过计算连续叁帧视频图像间各相应像素点的差分,求出背景点和目标点,再经过形态学运算即可描绘出移动的目标。实验证明,该算法简单、有效,且不易受光照影响;能满足大部分视频中对移动目标的跟踪。(本文来源于《中国仪器仪表》期刊2019年01期）
胡亚洲,周亚丽,张奇志[3]（2018）在《基于背景建模和帧间差分法的高点监控行人检测》一文中研究指出高点行人检测是在火车站广场最高处或者大型广场的制高点安装摄像头,不同于传统监控的5～10 m的监控高度。采用安装高度超过30 m的摄像头,实现实时统计指定区域的人数。由于摄像头位置高,覆盖面广,可以做到大面积布控。但是随之而来的问题就是场景中行人占得像素很少,这就为统计人数带来很大的困难。针对高点监控应用场景,提出了基于背景建模和帧间差分法相结合的高点行人检测。实验结果表明,该算法比单独使用背景建模或者帧间差分法检测效果有所提高,同时降低了误检率。(本文来源于《实验室研究与探索》期刊2018年09期）
李亮,罗毅[4]（2015）在《帧间差分法在视频监控中的应用研究》一文中研究指出分析了现有人工视频监控的不足和智能视频监控的优越性,提出了检测视频中可疑情形的可行方法。为了能够在长时间不间断视频中稳定快速准确地识别出当前监控所遇到的情形,提出了基于视频帧间差分的视频监控处理技术;同时对视频处理进行了区域分割,提高对视频中可疑情况的识别率。实验在Matlab环境下对于录制的视频进行处理,利用改进的帧间差分法检测到视频中的异常情形,得到监控视频中有异常情况的画面,验证了方法的可行性和有效性。(本文来源于《四川理工学院学报(自然科学版)》期刊2015年06期）
张承伟,郝绪彤,郭一蓉[5]（2016）在《基于帧间差分法的动体特征速度聚类分析》一文中研究指出针对智能视频监控中快速、准确地检测和识别运动物体的问题,提出了一种依据运动物体特征速度来检测识别动体以及解读其语义含义的算法。该方法以相对帧间差分法为基础,通过对预处理后的二值斑块图像的标记,计算斑块的像素长度作为其特征速度,并依据斑块特征速度的众数进行聚类分析,从斑块特征速度得到运动物体的特征速度语义解读和运动物体的检测识别。实验结果表明,斑块的特征速度不仅可以实现对运动物体的检测,而且通过聚类分析可以准确地得出动体特征的语义解读。用特征速度和众数聚类分析方法实现对运动物体的检测识别和语义解读,相对于其他统计算法简单有效,便于智能摄像机的嵌入式开发。(本文来源于《计算机应用研究》期刊2016年10期）
刘金利,傅志中,周阳,黄波[6]（2015）在《基于帧间差分法和VIBE算法的运动目标检测》一文中研究指出针对运动目标在视频序列检测时易受各种因素干扰的问题,采用TI公司的TMS320DM6446作为系统图像处理器,提出了一种基于帧间差分法和VIBE算法相结合的运动物体检测方法,并在DM6446硬件平台上实现。实验表明,在室内场景背景下,系统在满足实时性情况下能够克服光线变化等因素的干扰,准确地检测出运动目标,现场试验取得了良好的效果。(本文来源于《电子科技》期刊2015年08期）
熊英[7]（2014）在《基于背景和帧间差分法的运动目标提取》一文中研究指出在自动人脸识别系统中,人体目标的检测是该系统识别人脸的前期关键步骤之一。为了能快速准确地检测出运动的人体目标,提出了背景差分法和帧间差分法相结合的运动目标提取检测方法。针对视频中的背景因镜头摆动或物体的移入/移出而有所变动,给出了几种提取背景的方法,比较各种方法后决定采用中值法快速地进行背景建模,随后采用自适应背景更新,结合两种差分法检测运动目标。通过实验验证了本文算法的有效性。(本文来源于《计算机时代》期刊2014年03期）
何烈云[8]（2014）在《帧间差分法车速测算技术误差分析与处理》一文中研究指出帧间差分法被广泛应用到视频监控目标车辆速度测算中,其原理简单、操作方便,是交通事故中车辆速度鉴定的重要技术手段。介绍帧间差分法目标车辆速度测算原理,运用几何光学成像原理分析目标车辆行驶距离测量精度不高的原因,并从优化参照物和视频画面选取、运用计算机视频处理技术等角度,提出帧间差分法车速测算技术误差分析与处理方法,从而提高视频监控目标车辆车速测算的精确度。(本文来源于《中国人民公安大学学报(自然科学版)》期刊2014年01期）
俞杨,陈帅[9]（2013）在《基于帧间差分法的ARM安防监测系统》一文中研究指出为达到安全监控无人值守环境的目的,设计了一种基于S3C6410处理器,与GSM模块相结合的安防监测系统;采用帧间差分法来完成目标运动检测,最后成功进行了模拟测试;论述了系统硬件设计,软件设计及实验结果分析;分析表明:系统硬件简单,易于实现,程序复杂度低,适应性强,稳定性良好。(本文来源于《重庆工商大学学报(自然科学版)》期刊2013年12期）
张丹丹,娄焕[10]（2013）在《帧间差分法中阈值的选择》一文中研究指出本文首先简单介绍了目标检测的概念,紧接着对目标提取的常用方法进行概述,着重介绍帧间差分法的原理。然后以实例为证,给出不同阈值时目标提取的结果并进行分析,重点说明阈值对帧间差分法的影响,最后对本文进行了总结。(本文来源于《科技信息》期刊2013年34期）
帧间差分法论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
根据视觉领域中对运动目标跟踪分析的热点算法,提出背景帧间差分算法对视频中移动的行人进行目标跟踪。该算法通过计算连续叁帧视频图像间各相应像素点的差分,求出背景点和目标点,再经过形态学运算即可描绘出移动的目标。实验证明,该算法简单、有效,且不易受光照影响;能满足大部分视频中对移动目标的跟踪。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
帧间差分法论文参考文献
[1].罗敏,刘洞波,文浩轩,陈鑫海,宋丹.基于背景差分法和帧间差分法的车辆运动目标检测[J].湖南工程学院学报(自然科学版).2019
[2].黄金海.背景帧间差分法的移动目标跟踪研究[J].中国仪器仪表.2019
[3].胡亚洲,周亚丽,张奇志.基于背景建模和帧间差分法的高点监控行人检测[J].实验室研究与探索.2018
[4].李亮,罗毅.帧间差分法在视频监控中的应用研究[J].四川理工学院学报(自然科学版).2015
[5].张承伟,郝绪彤,郭一蓉.基于帧间差分法的动体特征速度聚类分析[J].计算机应用研究.2016
[6].刘金利,傅志中,周阳,黄波.基于帧间差分法和VIBE算法的运动目标检测[J].电子科技.2015
[7].熊英.基于背景和帧间差分法的运动目标提取[J].计算机时代.2014
[8].何烈云.帧间差分法车速测算技术误差分析与处理[J].中国人民公安大学学报(自然科学版).2014
[9].俞杨,陈帅.基于帧间差分法的ARM安防监测系统[J].重庆工商大学学报(自然科学版).2013
[10].张丹丹,娄焕.帧间差分法中阈值的选择[J].科技信息.2013