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基于差分法和轮廓填充的运动目标检测方法
摘要
本文提出了一种基于差分法和轮廓填充的运动目标检测方法。该方法利用帧间差分得到运动目标的区域，然后通过轮廓填充完整目标区域，并对目标进行分类和跟踪。实验结果表明，该方法具有较高的目标检测精度和实时性能，适用于视频监控和智能交通领域。
关键词：运动目标检测；差分法；轮廓填充；分类；跟踪
Abstract
Thispaperproposesamotionobjectdetectionmethodbasedondifferentialmethodandcontourfilling.Themethodusesinter-framedifferencetoobtaintheareaofthemovingobject,andthenfillsthecompleteobjectareathroughcontourfilling,andclassifiesandtrackstheobject.Theexperimentalresultsshowthatthismethodhashightargetdetectionaccuracyandreal-timeperformance,andissuitableforvideosurveillanceandintelligenttransportation.
Keywords:motionobjectdetection;differentialmethod;contourfilling;classification;tracking
1.引言
随着智能交通和智能安防等领域的发展，运动目标检测技术受到了越来越广泛的应用。运动目标检测是指在视频序列中自动检测和跟踪目标的运动状态和位置。为了提高运动目标检测的准确度和实时性，研究人员提出了多种不同的方法，包括基于像素、基于特征、基于运动模型等方法。其中，基于差分法和轮廓填充的运动目标检测方法具有较高的实时性能和目标检测精度。
本文主要介绍一种基于差分法和轮廓填充的运动目标检测方法。首先，对相邻两帧图像进行差分，得到运动目标的区域。然后，通过轮廓填充完整目标区域。最后，对目标进行分类和跟踪。该方法能够较好地解决背景复杂、光照变化等问题，具有较高的实用性和实时性能。
2.相关研究
2.1基于像素的运动目标检测
基于像素的运动目标检测是直接对视频帧进行像素级别的处理，从而检测出视频帧中的运动目标。其中，帧间差分法是一种常用的基于像素的运动目标检测方法。该方法通过对相邻两帧图像进行差分，得到图像中的运动目标区域。然后，采用阈值分割、形态学处理等方法，提取出目标的轮廓，进行目标跟踪和分类。该方法具有较高的实时性和较好的目标检测精度，但容易受到光照变化、背景复杂等因素的影响，使检测结果出现误报或漏报现象。
2.2基于特征的运动目标检测
基于特征的运动目标检测是通过提取视频序列中目标的特征信息，从而检测和跟踪目标。其中，基于背景减除法的运动目标检测是一种常用的基于特征的方法。该方法通过建立背景模型，在检测过程中减去当前帧图像中的背景信息，得到运动目标区域。但该方法在面对背景复杂、光照变化等情况时，检测精度会受到较大的影响。
2.3基于运动模型的运动目标检测
基于运动模型的运动目标检测是通过建立视频序列中目标的运动模型，从而实现对目标的跟踪和检测。其中，卡尔曼滤波是一种典型的基于运动模型的目标跟踪方法。该方法通过建立目标的状态空间模型，采用卡尔曼滤波算法对目标的位置和运动状态进行估计和预测。但该方法需要具备先验知识，且对目标的模型准确性要求较高，不适用于复杂场景下的目标检测和跟踪。
3.方法实现
本文提出的基于差分法和轮廓填充的运动目标检测方法主要包括以下步骤：
（1）图像预处理。对于输入的RGB图像，首先将其转换为灰度图像，然后对其进行均值滤波，去除图像噪声。
（2）帧间差分。采用帧间差分法，得到两帧图像之间的差分图像。在这里，采用的是简单的绝对差分法，即将当前帧图像减去前一帧图像，得到的结果中，大于一定阈值的像素点即为运动目标区域。
（3）轮廓填充。得到运动目标的区域后，采用轮廓填充方法，对目标区域进行填充。具体方法是从差分图像中选择一个单个像素点作为起点，然后采用递归方式对整个目标区域进行轮廓填充，得到完整的目标区域。
（4）目标分类和跟踪。完成目标区域的填充后，采用基于深度学习的卷积神经网络（CNN），对目标进行分类和跟踪。在本文中，采用了一个简单的分类器，对目标进行正负样本分类和跟踪。
4.实验结果与分析
为了验证本文提出的基于差分法和轮廓填充的运动目标检测方法的有效性，设计了一组实验，并与其他方法进行比较。
实验数据采用了来自Kitti数据集的视频序列。测试平台为IntelCorei7CPU，4GBRAM，NVIDIA