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[发明专利]追踪点检测设备和方法,程序及记录介质-CN200910150569.5无效
发明人：武田直己;近藤哲二郎;高桥健治;大月知之;山野高将 -专利权人：索尼株式会社
申请日： 2009-06-26 - 公布日： 2009-12-30 - 主分类号： G06T7/20 文献下载
摘要：追踪点检测设备包括背景运动向量检测单元、背景图像生成单元、门设置单元、追踪点运动检测单元和追踪点确定单元。背景运动向量检测单元被配置成检测包括在运动图像的帧中的像素的运动向量，并按照检测的运动向量，检测表示运动图像的背景图像的运动的背景运动向量。背景图像生成单元被配置成通过按照检测的背景运动向量，对帧中的像素进行运动补偿，计算和更新保存在存储器中的背景帧中的像素的像素值，所述背景帧是背景图像的帧。门设置单元被配置成按照保存在存储器中的背景帧的数据，设置门。
追踪检测设备方法程序记录介质

[发明专利]一种基于时空背景模型的运动目标检测方法及装置-CN201510586019.3有效
发明人：石旭刚;张水发;刘嘉;杜雅慧;汤泽胜 -专利权人：杭州中威电子股份有限公司
申请日： 2015-09-15 - 公布日： 2018-03-16 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明提供一种基于时空背景模型的运动目标检测方法，包括1采集图像建模得到时间背景模型，2初始运动目标，3得到初始运动目标生长后的背景区域；4得到空间背景模型；5判断是否符合空间背景模型分布，6更新时间背景模型本发明还提供一种基于时空背景模型的运动目标检测装置，包括图像采集模块、时间背景建模模块、运动目标检测模块、空间背景建模模块、运动目标确认模块和背景模型更新模块。本发明提出了空间背景建模的概念，认为前景物体与周围的背景在颜色等特征上有一定的差异，初始运动目标如果在颜色等特征上与周围背景一致，则认为是误检，从而提高了运动目标检测的准确率。
一种基于时空背景模型运动目标检测方法装置

[发明专利]一种运动目标的检测方法、系统及视频分析系统-CN200910110034.5有效
发明人：王全明;周建雄;师改梅 -专利权人：深圳市朗驰欣创科技有限公司
申请日： 2009-11-09 - 公布日： 2011-05-11 - 主分类号： G06T7/20 文献下载
摘要：本发明适用于监控技术领域，提供了一种运动目标的检测方法、系统及视频分析系统，所述方法包括下述步骤：根据预先获取的灰度和梯度信息，建立灰度背景模型和梯度背景模型；根据灰度背景模型和梯度背景模型分别进行运动目标检测，将基于灰度背景模型和梯度背景模型进行运动目标检测的结果相结合，分割得到运动目标。在本发明实施例中，根据预先获取的灰度和梯度信息，建立灰度背景模型和梯度背景模型；根据灰度背景模型和梯度背景模型分别进行运动目标检测，将基于灰度背景模型和梯度背景模型进行运动目标检测的结果相结合，分割得到运动目标，提高了运动目标检测的精度，适用性高。
一种运动目标检测方法系统视频分析

[发明专利]一种从运动图像中提取背景图像的实现方法及装置-CN200710112410.5有效
发明人：李世平 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2007-06-21 - 公布日： 2008-05-21 - 主分类号： H04N7/26 文献下载
摘要：本发明公开了一种从运动图像中提取背景图像的实现方法，通过设置运动图像背景图像与候选背景图像，对运动图像进行逐帧图像与候选背景图像的比较处理，尤其是对运动图像中每一帧图像进行逐图像块与背景帧图像中相应的背景块之间的比较处理，对背景图像进行不断的更新，从而实现从运动图像中提取背景图像。相应的，本发明实施例还提供一种从运动图像中提取背景图像的实现装置。
一种运动图像提取背景实现方法装置

[发明专利]一种动态背景下运动目标的检测方法及装置-CN201710351870.7有效
发明人：朱明;周同雪 -专利权人：中国科学院长春光学精密机械与物理研究所
申请日： 2017-05-18 - 公布日： 2021-04-06 - 主分类号： G06T7/262 文献下载
摘要：本发明公开了一种动态背景下运动目标的检测方法及装置，根据前后帧图像中对应像素点的位置变换，采用相位相关算法确定全局运动参量；采用全局运动参量对前后帧图像进行背景匹配，将动态背景下运动目标的检测转变为静态背景下运动目标的检测；利用帧间差分法分割出运动目标的轮廓，并利用形态学的方法检测出运动目标。本发明所提供的动态背景下运动目标的检测方法及装置，能够解决目前动态背景下运动目标检测存在的背景干扰大、检测精度低的问题，可以实现在动态背景下准确、有效地检测出运动目标。
一种动态背景运动目标检测方法装置

[发明专利]一种融合图形梯度和灰度的背景建模和运动目标检测方法及装置-CN201510586052.6有效
发明人：石旭刚;张水发;刘嘉;杜雅慧;汤泽胜 -专利权人：杭州中威电子股份有限公司
申请日： 2015-09-15 - 公布日： 2018-03-13 - 主分类号： G06T7/246 文献下载
摘要：本发明提供一种融合图形梯度和灰度的背景建模和运动目标检测方法，包括1采集N帧视频监控数据作为训练样本；2建立基于图像灰度的单高斯模型；3选取像素点建立梯度模型；4运动目标检测。本发明还提供一种融合图形梯度和灰度的背景建模和运动目标检测装置，包括图像采集单元、灰度背景建模单元、梯度背景建模单元、模型判断单元、运动目标检测单元以及背景模型更新单元。本发明将背景通过灰度标准差区分为简单背景和复杂背景，并分别建立不同的背景模型描述；简单背景的背景模型能够快速、有效的对背景进行描述，复杂背景的背景模型能够很好的描述复杂背景的变化，从而有利于提高运动目标检测的准确率
一种融合图形梯度灰度背景建模运动目标检测方法装置

[发明专利]运动估计设备和运动估计方法-CN200610167030.7无效
发明人：成和锡;闵钟述 -专利权人：三星电子株式会社
申请日： 2006-12-13 - 公布日： 2007-06-20 - 主分类号： H04N5/14 文献下载
摘要：提供一种估计运动的设备和方法。所述设备包括：背景表示计算器，基于将被内插的帧的运动向量，计算表示将被内插的帧的背景运动的背景表示向量；块运动计算器，基于当前帧和先前帧，计算将被内插的帧的各个块的运动向量，向背景表示计算器提供运动向量，并且基于从背景表示计算器输出的背景表示向量，通过局部搜索计算各个块的背景运动向量；运动误差检测器，基于从块运动计算器输出的背景运动向量和背景运动向量，确定每个块是否处于文本区域中；以及运动校正单元，当每个块处于文本区域时基于每个块的外围块的运动向量，确定文本区域中的每个块是否处于边界区域中，并且当文本区域中的每个块处于边界区域中时校正边界区域中的每个块的运动向量。
运动估计设备方法

[发明专利]运动目标检测与跟踪系统-CN201210583625.6在审
发明人：屈景春;吴军 -专利权人：重庆凯泽科技有限公司
申请日： 2012-12-28 - 公布日： 2014-07-02 - 主分类号： G06T7/20 文献下载
摘要：本发明涉及一种运动目标检测与跟踪系统，a．背景提取；b．运动点团提取和背景更新；c.兴趣区提取；d.运动点团的位置提取；e.运动跟踪。本发明的运动目标检测与跟踪系统，背景提取采用改进的基于均值的背景提取算法；背景提取同时提取兴趣区；运动点团提取采用欧氏距离背景差法；阴影处理使用改进的基于RGB空间的阴影处理算法；运动点团位置提取采用改进的线段编码算法；运动跟踪采用基于预测的运动跟踪算法。
运动目标检测跟踪系统

[发明专利]一种自适应背景建模及运动目标检测方法-CN200910183859.X无效
发明人：卢官明;徐方明;沈苏彬 -专利权人：南京邮电大学
申请日： 2009-07-24 - 公布日： 2010-01-06 - 主分类号： H04N5/14 文献下载
摘要：一种自适应背景建模及运动目标检测方法，包括初始背景建立、运动目标二值化掩模提取、自适应背景更新和运动目标检测四个步骤：首先，使用帧间差分法确定初始背景的像素灰度值；接着，将当前帧图像与背景图像相减得到差值图像，使用自适应阈值对差值图像进行二值化处理，并经形态滤波等后处理，得到运动目标二值化掩模；然后，采用基于区域的背景更新方法，对背景图像中对应运动目标二值化掩模以外的像素的灰度值进行动态更新；最后，使用运动目标二值化掩模与当前帧输入图像进行逻辑“与”操作检测出运动目标。本发明可以有效地建立可靠的初始背景，并对背景进行实时动态更新，以解决背景扰动、光照变化影响运动目标检测准确率的问题。
一种自适应背景建模运动目标检测方法

[发明专利]生成能够与图像进行交互的角色的动态效果的方法和装置-CN201110036098.2有效
发明人：安凞钒;金玄水;权茂植;吴尚昱;李东爀;黄星泽;朴安拏 -专利权人：三星电子株式会社
申请日： 2011-02-11 - 公布日： 2011-08-17 - 主分类号： G06T13/00 文献下载
摘要：提供了一种用于根据背景图像的特征生成能够与背景图像交互的角色的运动效果的方法，包括：提取背景图像的特征；根据提取的背景图像的特征确定在背景中拥有运动效果的角色；识别包括用户输入的外部信号；根据背景图像的特征和识别的外部信号确定角色的运动；以及再现用于执行背景图像中的角色的运动的动画。
生成能够图像进行交互角色动态效果方法装置

[发明专利]一种背景模型和运动物体检测方法及系统-CN201510659389.5在审
发明人：张勇;李常春;张磊 -专利权人：北京深视科技有限公司
申请日： 2015-10-12 - 公布日： 2016-03-02 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种背景模型和运动物体检测方法，包括模型初始化得到背景帧和掩码帧，明显运动部位检测，根据检测出的明显部位做运动物体边缘提取，根据运动物体边缘限定搜索区域，对明显运动部位进行方向性区域增长，最后输出完整运动物体并更新背景帧本发明还公开了一种背景模型和运动物体检测系统，包括模型初始化模块，明显运动部位检测模块，运动物体边缘提取模块，限定搜索区域模块，方向性区域增长模块，输出完整运动物体模块，更新背景帧模块。本发明提供的背景模型和运动物体检测方法及系统不需要专门训练背景模型，即插即用，而且可以学习随着时间变化的背景，并且不要求特定的初始条件。
一种背景模型运动物体检测方法系统

[发明专利]一种基于背景分类的运动小目标检测方法和系统-CN201911191359.0有效
发明人：胡若澜;魏小林;刘璐;董斐;姜军 -专利权人：华中科技大学;北京航天计量测试技术研究所
申请日： 2019-11-28 - 公布日： 2022-02-15 - 主分类号： G06V20/13 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于背景分类的运动小目标检测方法和系统，其中方法包括：将图像中的地物深空混合背景分类为地物背景区域和深空背景区域，对地物背景区域图像基于多尺度空域显著特征的方法实现运动小目标检测，对深空背景区域图像基于不变矩特征的方法实现运动小目标检测，对地物和深空背景区域检测到的目标进行综合和多帧确认得到目标检测结果。系统包括背景分类模块、地物背景目标检测模块、深空背景目标检测模块和目标检测结果综合确认模块。本发明在地物深空混合背景下提高运动小目标检测率、降低运动小目标检测的虚警率。
一种基于背景分类运动目标检测方法系统

[发明专利]背景运动向量检测-CN200380109152.5有效
发明人： R·B·维特布鲁德;G·德哈安;R·洛德 -专利权人：皇家飞利浦电子股份有限公司
申请日： 2003-12-16 - 公布日： 2006-03-01 - 主分类号： H04N7/01 文献下载
摘要：用于从为一个图像所计算的运动向量组中选择在该像素的封闭区域中的像素的背景运动向量的选择器(502)包括：计算装置(510)，用于根据在图像的运动向量域(400)的一部分(402－436)的基础上确定的运动模型来计算像素的基于模型的运动向量；比较装置(511)，用于把基于模型的运动向量与运动向量组中的每个运动向量进行比较；以及选择装置(512)，用于根据该比较来选择运动向量组中的特定的运动向量以及用于把该特定的运动向量指定为背景运动向量。
背景运动向量检测

[发明专利]一种基于视频图像的运动目标检测方法-CN201510013289.5在审
发明人：柴智;李亚鹏;肖军波;翟佳;李正浩 -专利权人：北京环境特性研究所
申请日： 2015-01-09 - 公布日： 2015-05-27 - 主分类号： G06T7/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于视频图像的运动目标检测方法，包括：根据连续的视频图像进行监控区域的背景学习，获得监控区域静态的当前背景图像BI；根据当前背景图像BI对待检测的连续视频帧中的每一个视频帧进行逐像素背景差分操作和图像分割操作，形成目标图像BFMk；对目标图像BFMk进行运动目标检测，确定目标图像BFMk中的运动目标所在的目标区域；在相邻视频帧之间进行运动目标关联，计算运动目标在帧间的运动速度；当根据运动目标在多个连续帧之间的运动速度判断该运动目标静止时，对该运动目标所在的区域进行背景更新，形成新的背景图像，并将所形成的新的背景图像作为当前背景图像BI。
一种基于视频图像运动目标检测方法

[发明专利]运动目标提取方法、装置和电子设备及可读存储介质-CN201910860408.9有效
发明人：谢昌颐;李建成;陈一平;孙红 -专利权人：湖南德雅坤创科技有限公司
申请日： 2019-09-11 - 公布日： 2020-01-31 - 主分类号： G06T7/215 文献下载
摘要：本申请提供一种运动目标提取方法，包括：利用深度神经网络从预设视频帧数据提取固定区域和移动区域；根据图像块法和固定区域得到全局运动矢量；根据移动区域以外的区域的视频帧数据进行背景建模，得到初始背景模型；利用全局运动矢量根据当前视频帧将初始背景模型进行运动补偿获得背景模型；通过背景模型对当前视频帧数据进行运动目标提取，得到运动目标区域。本申请避免了相关技术中初始背景建模过程中的已存在的运动目标、以及由于摄像机处于运动中导致背景模型建立的不准确性，提高背景模型建立的准确性进而提高运动目标提取的准确性和高效率。本申请同时还提供了运动目标提取装置、电子设备和计算机可读存储介质，均具有上述有益效果。
运动目标提取视频帧数据背景模型建立初始背景模型全局运动矢量背景建模背景模型电子设备固定区域移动区域申请计算机可读存储介质可读存储介质运动目标区域神经网络运动补偿运动目标高效率视频帧图像块预设摄像机

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