CN109785562B - 一种立式光电地面威胁警戒***及可疑目标识别方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了立式光电地面威胁警戒***及可疑目标识别方法，其中方法包括如下步骤：周视全景相机采集周围场景的图像，并将图像发送至中央控制处理单元进行运动目标检测，当检测到运动目标时，将运动目标所在区域进行记录，同时计算区域的大小；当区域大小满足识别要求时，对区域内的目标利用卷积神经网络进行目标识别，若识别为可疑目标，则将目标进行标记；当目标位于远处，区域大小较小，不满足识别要求时，调节焦距大小，使目标区域在相机中成像为合适大小；然后对区域内的目标利用卷积神经网络进行目标识别，若识别为可疑目标，则将目标进行标记；当确定目标可疑时，持续对目标进行跟踪，同时对目标进行标记并持续提出警告。
Description
技术领域
本发明涉及可见光图像目标识别领域，尤其涉及一种立式光电地面威胁警戒***及可疑目标识别方法。
背景技术
在有安全防护要求的区域，要防止可疑车辆与人员的入侵。一般来说，具有安全威胁的车辆与人员在场景中总的运动的，并有接近警戒区域的运动趋势。利用光电成像设备，可以对安监平台周围进行周视360成像。
现有区域警戒技术中的固定区域观察监视的警戒***无法变换所监视的区域，通常只用于特定区域内监视。此外，现有技术中的巡扫警戒***安装于固定位置，对周围场景进行巡扫，可以变换观察区域，但在某一时刻仅能观察某一场景内的区域。
发明内容
本发明要解决的技术问题在于针对现有技术中，固定地点监视与巡扫监视难以做到周围区域实时覆盖观察、可疑威胁识别错误率高的问题，提供一种能为平台周围提供周视可疑目标告警的***与可疑目标识别方法。
本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：
提供一种立式光电地面威胁警戒***，包括：
底座，内设有中央控制处理单元；
相机支架，固定在底座上；
电动云台，设置在相机支架上方，与中央控制处理单元连接；
五个短焦可见光数字相机，固定在相机支架内，通过数据线与中央控制处理单元连接；
连续变焦大变倍数字相机，固定在电动云台上，通过数据线与中央控制处理单元连接；
显示器，与中央控制处理单元连接；
其中，中央控制处理单元发出同步触发信号，控制五个短焦数据相机进行场景图像采集，采集到的图像送回中央控制处理单元进行处理，当检测到可疑目标后，将目标方位传送给电动云台，电动云台运动使得连续变焦数字相机对准可疑目标，并获取可疑目标的清晰图像，该清晰图像回传至中央控制处理单元，并完成目标识别，同时将识别结果传至显示器显示。
接上述技术方案，五个短焦可见光数字相机沿正五边形安装，两相邻相机间的光轴夹角为72°。
接上述技术方案，每个短焦可见光数字相机的视场均大于72°×72°。
接上述技术方案，连续变焦大变倍数字相机上设有半球形保护罩。
接上述技术方案，电动云台上设有柱状保护壳。
本发明还提供了一种基于上述立式地面威胁光电警戒***的可疑目标识别方法，包括如下步骤：
S1、由5个短焦可见光数字相机构成周视全景相机，采集周围场景的图像，并将图像发送至中央控制处理单元进行运动目标检测，当检测到运动目标时，将运动目标所在区域进行记录，同时计算区域的大小；
S2、当区域大小满足识别要求时，对区域内的目标利用卷积神经网络进行目标识别，若识别为可疑目标，则将目标进行标记；
S3、当目标位于远处，区域大小较小，不满足识别要求时，中央控制处理单元根据运动目标的方位信息，向电动云台发送运动指令，使云台上的连续变焦大变倍数字相机对准目标所在方位，同时根据目标区域大小，调节焦距大小，使目标区域在相机中成像为合适大小；然后对区域内的目标利用卷积神经网络进行目标识别，若识别为可疑目标，则将目标进行标记；
S4、当确定目标可疑时，持续对目标进行跟踪，同时对目标进行标记并持续提出警告。
接上述技术方案，步骤S1中，确定运动目标的方法包括如下步骤：
S11、利用连续图像帧间差分与时间平均来确定初始背景，对于某一短焦相机，令时刻t图像Ft中位于(x,y)的像素色彩值为f(x,y,t)，当连续5帧像素点未发生明显变化时，认为该点处色彩值为背景：
其中，B(x,y,t)表示背景图像，当其值为-1时表示该像素区域非稳定背景；τ1为一衡量背景渐变量的阈值；
当B(x,y,t)的值为-1的像素点数大于图像所有像素点的预设值时，认为该处存在过多的非稳定背景区域，重新选择警戒***安装地点；
S12、利用背景差法查找区域中的运动目标，对于与背景有显著差异的区域，确认为目标区域：
其中，MT(x,y,t)表示运动图像，该图像中的非零像素为运动目标所在区域。τ2为一衡量运动目标显著性的阈值；
S13、对MT(x,y,t)中的运动目标所在区域采用3×3的数学形态学算子进行膨胀操作，然后对膨胀后的连通区域进行区域生长，并求取连通区域的最小外接矩形，并记录该矩形的中心坐标及长宽。
接上述技术方案，步骤S2中，进行目标识别的方法包括如下步骤：
S21、选取卷积神经网络作为网络模型；
S22、以ImageNet图像库中的图像数据为基础，加入其它所需检测的可疑目标作为正样本，通过反向传播算法进行训练，得到可疑目标识别网络模型；
S23、将S1步骤中获得的矩形区域进行区域扩充，保持区域中心不变，将区域扩充成正方形，使该正方形区域刚好包含矩形区域；若该正方形区域大于100×100，则将其输入训练好的目标识别网络模型进行推断，得到识别结果，若识别为可疑目标，则将目标进行标记。
接上述技术方案，步骤S3中，进行较小区域目标识别的方法包括如下步骤：
S31、以某一短焦可见光数字相机的图像中心作为方位轴的0°，以其为1号相机，则其顺时针方向第二个短焦相机的图像中心为方位轴的72°，则其它几个相机的图像中心分别对应方位轴的144°，216°，288°。
S32、短焦可见光数字相机水平方向视场大于72°，相邻相机间视场存在重叠，假设水平方向两相邻相机的视场存在n个像素重叠，令相机的分辨率为M×N，其图像上一点p的坐标为(x,y)，则k(k＝1,2,…,5)号相机的x方向坐标与方向角θ与俯仰角的对应关系按如下确定：
S33、当运动目标区域小于100×100时，根据目标区域中心坐标计算得到目标所在方位角，中央控制处理单元向电动云台发送运动指令，使电动云台上的连续变焦大变倍数字相机对准目标区域，同时调节其焦距，使目标区域在100×100与400×400之间；然后按照S2中的步骤进行目标识别，并进行标记。
接上述技术方案，网络模型为包括GoogleNet、VGG16或ResNet的分类网络模型。
本发明产生的有益效果是：本发明的立式地面威胁警戒***与可疑目标检测方法，采用了周视成像与细节观察相结合的方法，利用运动目标检测方法快速发现周围的运动物体，并利用卷积神经网络进行运动目标的识别，对于较远的目标，还能进行放大观察与识别。与当前的工程化方法相比，可以进行水平周视成像并进行目标识别，对于远距离目标还能进行放大观察与识别；所使用的工程化实现算法与人工特征提取方法相比，识别准确率更高，与SSD等目标检测方法相比，利用运动区域确定目标检测区域的方法更加快速，易于实现并保证实时性要求。
附图说明
下面将结合附图及实施例对本发明作进一步说明，附图中：
图1是本发明实施例立式地面威胁光电警戒***组成图；
图2是本发明实施例的设计外形示例图；
图3是本发明实施例的全周视短焦相机布置示意图；
图4是本发明实施例的可疑目标检测流程图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
如图1所示，本发明实施例的立式地面威胁光电警戒***，可快速获取周视全景图像，并结合小视场与大视场对周围可疑运动目标进行检测与识别。包括：
五个短焦可见光数字相机4，用于周视全景图像采集；
一个连续变焦大变倍数字相机1，用于目标细节观察；
一个电动云台2，用于承载大变倍数字相机并使其能巡扫周围场景；
一个中央控制处理单元，用于相机采集控制、云台控制、图像处理与目标识别；
一个显示器，用于显示图像、目标检测结果与威胁告警。
该***还包括一个底座5、相机支架，底座5内设有中央控制处理单元；相机支架固定在底座上；电动云台2设置在相机支架上方，与中央控制处理单元连接；五个短焦可见光数字相机固定在相机支架内，支架上设有五个光学通孔，相机镜头置于该通孔中。数字相机通过数据线与中央控制处理单元连接。连续变焦大变倍数字相机固定在电动云台2上，通过数据线与中央控制处理单元连接。显示器也与中央控制处理单元连接。
中央控制处理单元发出同步触发信号，控制五个短焦数据相机进行场景图像采集，采集到的图像送回中央控制处理单元进行处理，当检测到可疑目标后，将目标方位传送给电动云台，云台运动使得连续变焦数字相机对准可疑目标，并获取可疑目标的清晰图像，该图像回传至中央控制处理单元，并完成目标识别，同时将识别结果传至显示器显示。
如图2所示，本发明实施例的外形可设计为圆柱状并加装相机保护罩，具体为：1-连续变焦大变倍数字相机(带半球形保护罩)；2-电动云台(带柱状保护壳)；3-周视相机固定支架与外壳；4-短焦可见光数字相机(共五个)；5-中央控制处理单元。
如图3所示，本发明实施例的周视相机由五个短焦相机构成，其布置方式需保证五个相机沿正五边形安装，两相邻相机间的光轴夹角为72°。每个相机的视场需保证大于72°×72°，使得相邻相机间有一定像素的视场重叠。
如图4所示，本发明提供一种立式地面威胁光电警戒***及可疑目标识别方法，包括如下步骤：
S1、由5个短焦相机构成周视全景相机，采集周围场景的图像，并将图像发送至中央处理单元进行运动目标检测。当检测到运动目标时，将运动目标所在区域进行记录，同时计算区域的大小。
S2、当区域大小满足识别要求时，对区域内的目标利用卷积神经网络进行目标识别，若识别为可疑目标，则将目标进行标记。
S3、当目标位于远处，区域大小较小，不满足识别要求时，中央控制处理单元根据运动目标的方位信息，向云台发送运动指令，使云台上的连续变焦相机对准目标所在方位。同时根据目标区域大小，调节焦距大小，使目标区域在相机中成像为合适大小。然后对区域内的目标利用卷积神经网络进行目标识别，若识别为可疑目标，则将目标进行标记。
S4、当确定目标可疑时，持续对目标进行跟踪，同时对目标进行标记并持续提出警告。
进一步的，本发明的步骤S1中，确定运动目标的方法包括如下步骤：
S11、先利用连续图像帧间差分与时间平均来确定初始背景。对于某一短焦相机，令时刻t图像Ft中位于(x,y)的像素色彩值为f(x,y,t)，当连续5帧像素点未发生明显变化时，认为该点处色彩值为背景。
其中，B(x,y,t)表示背景图像，当其值为-1时表示该像素区域非稳定背景。τ1为一衡量背景渐变量的阈值，本发明中取15。
当B(x,y,t)的值为-1的像素点数大于图像所有像素点的70％时，认为该处存在过多的非稳定背景区域，并建议重新选择警戒***安装地点。
S12、再利用背景差法查找区域中的运动目标。对于与背景有显著差异的区域，可以确认为目标区域。
其中，MT(x,y,t)表示运动图像，该图像中的非零像素为运动目标所在区域。τ2为一衡量运动目标显著性的阈值，本发明中取40。
S13、对MT(x,y,t)中的运动目标所在区域采用3×3的数学形态学算子进行膨胀操作，然后对膨胀后的连通区域进行区域生长，并求取连通区域的最小外接矩形。记录该矩形的中心坐标及长宽。
进一步的，本发明的步骤S2中，进行目标识别的方法包括如下步骤：
S21、选取卷积神经网络作为网络模型，可选择GoogleNet、VGG16或ResNet等通用分类网络模型。
S22、以ImageNet图像库中的图像数据为基础，加入其它所需检测的可疑目标作为正样本，通过反向传播算法进行训练，得到可疑目标识别网络模型。
S23、将S1步骤中获得的矩形区域进行区域扩充，保持区域中心不变，将区域扩充成正方形，使该正方形区域刚好包含矩形区域。若该正方形区域大于100×100，则将其输入训练好的目标识别网络模型进行推断，得到识别结果。若识别为可疑目标，则将目标进行标记。
进一步的，本发明的步骤S3中，进行较小区域目标识别的方法包括如下步骤：
S31、以某一短焦相机的图像中心作为方位轴的0°，以其为1号相机，则其顺时针方向第二个短焦相机的图像中心为方位轴的72°，则其它几个相机的图像中心分别对应方位轴的144°，216°，288°。
S32、由于短焦相机水平方向视场大于72°，相邻相机间视场存在重叠。假设水平方向两相邻相机的视场存在n个像素重叠，令相机的分辨率为M×N，其图像上一点p的坐标为(x,y)，则k(k＝1,2,…,5)号相机的x方向坐标与方向角θ与俯仰角的对应关系可按如下确定：
S33、当运动目标区域小于100×100时，根据目标区域中心坐标计算得到目标所在方位角，中央控制处理单元向云台发送运动指令，使云台上的连续变焦大变倍数字相机对准目标区域，同时调节其焦距，使目标区域在100×100与400×400之间。然后按照S2中的步骤进行目标识别，并进行标记。
应当理解的是，对本领域普通技术人员来说，可以根据上述说明加以改进或变换，而所有这些改进和变换都应属于本发明所附权利要求的保护范围。
Claims (9)
1.一种可疑目标识别方法，其特征在于，包括如下步骤：
S1、由5个短焦可见光数字相机构成周视全景相机，采集周围场景的图像，并将图像发送至中央控制处理单元进行运动目标检测，当检测到运动目标时，将运动目标所在区域进行记录，同时计算区域的大小；
S2、当区域大小满足识别要求时，对区域内的目标利用卷积神经网络进行目标识别，若识别为可疑目标，则将目标进行标记；
S3、当目标位于远处，区域大小较小，不满足识别要求时，中央控制处理单元根据运动目标的方位信息，向电动云台发送运动指令，使云台上的连续变焦大变倍数字相机对准目标所在方位，同时根据目标区域大小，调节焦距大小，使目标区域在相机中成像为合适大小；然后对区域内的目标利用卷积神经网络进行目标识别，若识别为可疑目标，则将目标进行标记；
S4、当确定目标可疑时，持续对目标进行跟踪，同时对目标进行标记并持续提出警告；
步骤S1中，确定运动目标的方法包括如下步骤：
S11、利用连续图像帧间差分与时间平均来确定初始背景，对于某一短焦相机，令时刻t图像F t中位于(x,y)的像素色彩值为f(x,y,t)，当连续5帧像素点未发生明显变化时，认为该点处色彩值为背景：
其中，B(x,y,t)表示背景图像，当其值为-1时表示该像素区域非稳定背景；为一衡量背景渐变量的阈值；
当B(x,y,t)的值为-1的像素点数大于图像所有像素点的预设值时，认为该处存在过多的非稳定背景区域，重新选择警戒***安装地点；
S12、利用背景差法查找区域中的运动目标，对于与背景有显著差异的区域，确认为目标区域：
其中，MT(x,y,t)表示运动图像，该图像中的非零像素为运动目标所在区域，为一衡量运动目标显著性的阈值；
S13、对MT(x,y,t)中的运动目标所在区域采用3×3的数学形态学算子进行膨胀操作，然后对膨胀后的连通区域进行区域生长，并求取连通区域的最小外接矩形，并记录该矩形的中心坐标及长宽。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S2中，进行目标识别的方法包括如下步骤：
S21、选取卷积神经网络作为网络模型；
S22、以ImageNet图像库中的图像数据为基础，加入其它所需检测的可疑目标作为正样本，通过反向传播算法进行训练，得到可疑目标识别网络模型；
S23、将S1步骤中获得的矩形区域进行区域扩充，保持区域中心不变，将区域扩充成正方形，使该正方形区域刚好包含矩形区域；若该正方形区域大于100×100，则将其输入训练好的目标识别网络模型进行推断，得到识别结果，若识别为可疑目标，则将目标进行标记。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S3中，进行较小区域目标识别的方法包括如下步骤：
S31、以某一短焦可见光数字相机的图像中心作为方位轴的0°，以其为1号相机，则其顺时针方向第二个短焦相机的图像中心为方位轴的72°，则其它几个相机的图像中心分别对应方位轴的144°，216°，288°；
S32、短焦可见光数字相机水平方向视场大于72°，相邻相机间视场存在重叠，假设水平方向两相邻相机的视场存在n个像素重叠，令相机的分辨率为M×N，其图像上一点p的坐标为(x,y)，则k(k=1,2,…,5)号相机的x方向坐标与方向角与俯仰角/>的对应关系按如下确定：
S33、当运动目标区域小于100×100时，根据目标区域中心坐标计算得到目标所在方位角，中央控制处理单元向电动云台发送运动指令，使电动云台上的连续变焦大变倍数字相机对准目标区域，同时调节其焦距，使目标区域在100×100与400×400之间；然后按照S2中的步骤进行目标识别，并进行标记。
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，网络模型为包括GoogleNet、VGG16或ResNet的分类网络模型。
5.一种立式光电地面威胁警戒***，用于实现权利要求1-4中任一项所述的可疑目标识别方法，其特征在于，包括：
底座，内设有中央控制处理单元；
相机支架，固定在底座上；
电动云台，设置在相机支架上方，与中央控制处理单元连接；
五个短焦可见光数字相机，固定在相机支架内，通过数据线与中央控制处理单元连接；
连续变焦大变倍数字相机，固定在电动云台上，通过数据线与中央控制处理单元连接；
显示器，与中央控制处理单元连接；
其中，中央控制处理单元发出同步触发信号，控制五个短焦数据相机进行场景图像采集，采集到的图像送回中央控制处理单元进行处理，当检测到可疑目标后，将目标方位传送给电动云台，电动云台运动使得连续变焦数字相机对准可疑目标，并获取可疑目标的清晰图像，该清晰图像回传至中央控制处理单元，并完成目标识别，同时将识别结果传至显示器显示。
6.根据权利要求5所述的立式光电地面威胁警戒***，其特征在于，五个短焦可见光数字相机沿正五边形安装，两相邻相机间的光轴夹角为72°。
7.根据权利要求5所述的立式光电地面威胁警戒***，其特征在于，每个短焦可见光数字相机的视场均大于72°×72°。
8.根据权利要求5所述的立式光电地面威胁警戒***，其特征在于，连续变焦大变倍数字相机上设有半球形保护罩。
9.根据权利要求5所述的立式光电地面威胁警戒***，其特征在于，电动云台上设有柱状保护壳。
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Families Citing this family (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN109872483B (zh) * | 2019-02-22 | 2020-09-29 | 华中光电技术研究所（中国船舶重工集团有限公司第七一七研究所） | 一种入侵警戒光电监测***及方法 |
| CN112361881A (zh) * | 2020-10-14 | 2021-02-12 | 成都鼎屹信息技术有限公司 | 一种用于枪瞄***的智能化瞄准方法 |
| CN115376257A (zh) * | 2022-08-17 | 2022-11-22 | 杭州国巡机器人科技有限公司 | 一种自主识别活体侵入的方法及*** |
Citations (15)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN101110903A (zh) * | 2007-08-31 | 2008-01-23 | 湖北科创高新网络视频股份有限公司 | 一种视频数据实时去噪的方法和*** |
| CN101465033A (zh) * | 2008-05-28 | 2009-06-24 | 丁国锋 | 一种自动追踪识别***及方法 |
| CN201278180Y (zh) * | 2008-05-28 | 2009-07-22 | 丁国锋 | 一种自动追踪识别*** |
| CN101572804A (zh) * | 2009-03-30 | 2009-11-04 | 浙江大学 | 多摄像机智能控制方法及装置 |
| CN101626489A (zh) * | 2008-07-10 | 2010-01-13 | 苏国政 | 无人值守目标智能识别与自动跟踪的方法及其*** |
| CN104135645A (zh) * | 2014-07-31 | 2014-11-05 | 天津市亚安科技股份有限公司 | 人脸跟踪抓拍视频监控***及方法 |
| CN104200466A (zh) * | 2014-08-20 | 2014-12-10 | 深圳市中控生物识别技术有限公司 | 一种预警方法及摄像机 |
| CN104463903A (zh) * | 2014-06-24 | 2015-03-25 | 中海网络科技股份有限公司 | 一种基于目标行为分析的行人图像实时检测方法 |
| CN105208327A (zh) * | 2015-08-31 | 2015-12-30 | 深圳市佳信捷技术股份有限公司 | 主从式摄像机智能监控方法及装置 |
| CN105761266A (zh) * | 2016-02-26 | 2016-07-13 | 民政部国家减灾中心 | 从遥感图像中提取矩形建筑物的方法 |
| CN106251358A (zh) * | 2016-08-08 | 2016-12-21 | 珠海赛纳打印科技股份有限公司 | 一种图像处理方法及装置 |
| CN106571039A (zh) * | 2016-08-22 | 2017-04-19 | 中海网络科技股份有限公司 | 一种高速公路违章行为自动抓拍*** |
| CN106707296A (zh) * | 2017-01-09 | 2017-05-24 | 华中科技大学 | 一种基于双孔径光电成像***的无人机检测与识别方法 |
| CN107220602A (zh) * | 2017-05-18 | 2017-09-29 | 浪潮金融信息技术有限公司 | 一种快速捕获视频流中新增运动区域的方法 |
| CN108805897A (zh) * | 2018-05-22 | 2018-11-13 | 安徽大学 | 一种改进的运动目标检测vibe算法 |
-
2018
- 2018-12-29 CN CN201811639402.0A patent/CN109785562B/zh active Active
Patent Citations (15)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN101110903A (zh) * | 2007-08-31 | 2008-01-23 | 湖北科创高新网络视频股份有限公司 | 一种视频数据实时去噪的方法和*** |
| CN101465033A (zh) * | 2008-05-28 | 2009-06-24 | 丁国锋 | 一种自动追踪识别***及方法 |
| CN201278180Y (zh) * | 2008-05-28 | 2009-07-22 | 丁国锋 | 一种自动追踪识别*** |
| CN101626489A (zh) * | 2008-07-10 | 2010-01-13 | 苏国政 | 无人值守目标智能识别与自动跟踪的方法及其*** |
| CN101572804A (zh) * | 2009-03-30 | 2009-11-04 | 浙江大学 | 多摄像机智能控制方法及装置 |
| CN104463903A (zh) * | 2014-06-24 | 2015-03-25 | 中海网络科技股份有限公司 | 一种基于目标行为分析的行人图像实时检测方法 |
| CN104135645A (zh) * | 2014-07-31 | 2014-11-05 | 天津市亚安科技股份有限公司 | 人脸跟踪抓拍视频监控***及方法 |
| CN104200466A (zh) * | 2014-08-20 | 2014-12-10 | 深圳市中控生物识别技术有限公司 | 一种预警方法及摄像机 |
| CN105208327A (zh) * | 2015-08-31 | 2015-12-30 | 深圳市佳信捷技术股份有限公司 | 主从式摄像机智能监控方法及装置 |
| CN105761266A (zh) * | 2016-02-26 | 2016-07-13 | 民政部国家减灾中心 | 从遥感图像中提取矩形建筑物的方法 |
| CN106251358A (zh) * | 2016-08-08 | 2016-12-21 | 珠海赛纳打印科技股份有限公司 | 一种图像处理方法及装置 |
| CN106571039A (zh) * | 2016-08-22 | 2017-04-19 | 中海网络科技股份有限公司 | 一种高速公路违章行为自动抓拍*** |
| CN106707296A (zh) * | 2017-01-09 | 2017-05-24 | 华中科技大学 | 一种基于双孔径光电成像***的无人机检测与识别方法 |
| CN107220602A (zh) * | 2017-05-18 | 2017-09-29 | 浪潮金融信息技术有限公司 | 一种快速捕获视频流中新增运动区域的方法 |
| CN108805897A (zh) * | 2018-05-22 | 2018-11-13 | 安徽大学 | 一种改进的运动目标检测vibe算法 |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| 胡昭华.超像素特征的运动目标检测算法.控制理论与应用.2017,第34卷(第34期),1568-1574. * |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
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