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利用C_SURF配准的空基视频运动目标检测
引用本文:刘慧,李清泉,高春仙,曾喆.利用C_SURF配准的空基视频运动目标检测[J].武汉大学学报(信息科学版),2014,39(8):951-955.
作者姓名:刘慧  李清泉  高春仙  曾喆
作者单位:1 武汉大学电子信息学院,湖北 武汉,430079;2 厦门大学水声通信与海洋信息技术教育部重点实验室,福建 厦门,361005;3 武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室,湖北 武汉,430079;4 中国石油大学(华东;地球资源与信息学院,山东 青岛,266555
基金项目:国家自然科学基金资助项目(41101355);中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(12CX04002A)~~
摘    要:目的 针对传统的车辆检测算法的性能易受低空移动平台影响造成相机自运动以及外界的干扰等问题,提出了一种基于改进的C_SURF彩色特征稳像和光流法向量相结合的方法来解决低空视频中的运动车辆检测问题。通过图像稳像消除了相机的自运动和外界干扰问题,提高了运动车辆的检测性能。实验结果显示,该方法不仅在检测车辆方面可以获得更好的检测性能,在复杂的背景环境下也能有效地检测运动车辆。

关 键 词:C_SURF算子  车辆检测  光流法向量  KLT算子  视频监控
收稿时间:2013-05-12
修稿时间:2014-08-05

Moving Target Detection Using C_SURF Registration
LIU Hui,LI Qingquan,GAO Chunxian,ZENG Zhe.Moving Target Detection Using C_SURF Registration[J].Geomatics and Information Science of Wuhan University,2014,39(8):951-955.
Authors:LIU Hui  LI Qingquan  GAO Chunxian  ZENG Zhe
Institution:1School of Electronic Information,Wuhan University,Wuhan 430079,China;2Key Laboratory of Underwater Acoustic Communication and Marine Information Technology,Ministry of Education,Xiamen University,Xiamen 361005,China;3State Key Laboratory of Information Engineering in Surveying Mapping and Remote Sensing,Wuhan University,Wuhan 430079,China;4College of Geo-resources and Information,China University of Petroleum,Qingdao 266555,China
Abstract:Objective Due to the high mobility,rapid deployment and a wide range of monitoring,vehicle detec-tion and tracking system based on low-level mobile platform attract more and more attention.Cameralself-motion,outside interference and other reasons caused by low altitude mobile platforms impact theperformance of traditional vehicle detection algorithms.To resolve the above problems,a new methodon improved SURF color image stabilization is presented in this paper.From the experimental results,we can see,firstly,compared to other methods,the method proposed by the paper can achieve vehicledetection performance;secondly even in a complex background environment,the method in this papercan effectively detect moving vehicles.
Keywords:C_SURF  vehicle detection  normal vector of optical flow  KLT operator  video surveil-lance
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