⭕⭕ 目 录 ⭕⭕

• ✳️ 一、引言
• ✳️ 二、帧间差分算法原理
• ✳️ 三、视频目标检测系统
• ✳️ 四、参考文献
• ✳️ 五、Matlab代码获取

✳️ 一、引言

随着科技的发展、社会的进步、人民生活水平的提高，团体和个人的安防意识都在不断增强，视频监控系统也就得到了越来越广泛的应用。目前，它已经广泛地应用于银行、博物馆、交通道路、商业、军事、公安、电力、厂矿、智能小区等系统和领域的安全监控、自动监控和远程监控中。监控系统的功能也从原来简单的对视频信号进行人工监视，系统多画面显示及硬盘录象类的简单功能，发展到利用计算机实现智能的运动检测和目标跟踪。

视频目标检测和提取的算法一般来说有两种分类方法，一个是可以按照被监视场景是室内还是室外进行分类，算法可分为室内监视算法与室外监视算法：另外一种分类方法，是根据摄像头与背景之间是否有相对运动，将视频监视算法分为静止背景和运动背景的目标检测和提取两类。当视频监视中背景与摄像头之间位置保持相对不变，那么背景图像的大小和位置在不同帧中将保持不变。目前对于这种情况下的运动目标检测，常用的有两种方法，背景差法和侦间差法。

✳️ 二、帧间差分算法原理

相邻帧差法又称图像序列差分法、帧间差分法。当监控场景中出现异常物体运运时，帧与帧之间会出现较为明显的差别，两帧相减，得到两帧图像亮度差的绝对值，判断它是否大于阈值来分析视频或图像序列的运动特性，确定图像序列中有无物体运动。图像序列逐帧的差分，相当于对图像序列进行了时域上的高通滤波。其公式如下：

式中：I DL是相邻帧差图，IL(x,y,i)和IL(x,y,i-1)分别是第i帧和第i-1的亮度分量，i表示帧数(i =1,…,N)，N为序列总帧数，T为阈值。

这种方法的优点是：

(1)算法实现简单，程序设计复杂度低；

(2)对光线等场景变化不太敏感，能够适应各种动态环境，稳定性较好。

其缺点是：

(1)不能提取出对象的完整区域，只能提取出边界；

(2)依赖于选择的帧间时间间隔。对快速运动的物体，需要选择较小的时间间隔，如果选择不合适，当物体在前后两帧中没有重叠时，会被检测为两个分开的物体：而对慢速运动的物体，应该选择较大的时间差，如果此时选择不适当，当物体在前后两帧中几乎完全重叠时，则检测不到物体。

✳️ 三、视频目标检测系统

在处理过程中为了提高兼容性，选择MeanShift算法作为跟踪算法的补充，提升检测效果。由于此方式对动态环境具有较强的自适应性，所以检测效果还是可以接受的，不足之处在于当检测目标的运动速度较快时不能精确地定位目标。通过Matlab GUI搭建的检测系统如下图所示：

首先读取一段视频图像、并获取视频图像的序列。其中，目标定位过程综合了视频图像序列本身的特点。为了增强演示效果，在程序设计之初对不同的目标位置序号进行分析，并采用帧间特征与MeanShift相结合的思想进行目标定位函数的开发。当目标完成定位后，随后对定位进行跟踪识别，绘制运行轨迹曲线，最终得到运行轨迹曲线如下图所示：

随着计算机技术、通信技术、图像处理技术的不断发展，基于视频序列的目标检测与跟踪技术在国内外的各个领域均得到了十分广泛的应用。如在军事方面，军用卫星、战区导弹防御、侦察机、导弹制导、火控系统及小型自寻导引头等均广泛应用了图像目标的检测识别与跟踪技术，大大提高了武器系统的运动攻击性能，增强了全天候作战的效能。在视频跟踪过程中，通过采用不同的检测算法并结合多种跟踪策略，可以在一定程度上对传统的检测识别和跟踪算法进行改进。在得出目标的位置信息后，可以进行后续的速度分析、位移分析、行为分析等高层应用，拓展系统的应用领域。这对目标检测识别和跟踪的理论研究具有一定意义，也具备一定的使用价值。

✳️ 四、参考文献

[1] COLLI NS R T ,LI P T ON A J ,K AN ADE T .I ntroduction t o t he special section on video surveillance [J ].I EEE Transactions on Patter n Analysis and Machine I ntelligence ,2000,22(8)：745 746.
[2] 艾海舟,乐秀宁.面向视觉监视实时跟踪的动态背景更新方法[J].计算机图形学报,2001,9：104106.

✳️ 五、Matlab代码获取

上述Matlab代码，可私信博主获取。

博主简介：研究方向涉及智能图像处理、深度学习等领域，先后发表过多篇SCI论文，在科研方面经验丰富。任何与算法、程序、科研方面的问题，均可私信交流讨论。