摘要
运动目标检测是实现目标跟踪、交通监控、行为分析等任务的基础。但由于运动目标的提取易受到背景、光线变化、阴影、运动速度等因素的影响而造成失败,所以如何更好的实现运动目标检测具有相当重要的意义。该文从运动目标检测的基本概念出发,探讨了运动目标检测的广泛用途、目前所面临的主要问题与困难、实现运动目标检测算法的基本分类,并结合近几年公开发表的一些算法与实现对当前主流运动目标检测实现方法的基本思想和最新进展进行了分类综述,讨论了各类方法的主要优缺点,并展望了该领域未来的发展趋势。
Moving object detection is the basis for object tracking, traffic surveillance and behavior analysis. Due to the impact caused by background, shadow , change of illumination, moving speed and so on, moving object detection fails easily. So it is import ant to detect moving object better. This article discusses how to use moving object detection widely, the problems and difficulties faced and the basic categories of approaches etc. main merits and shortages of all approaches are discussed, and the development trend of the area is forecasted.
出处
《计算机仿真》
CSCD
2006年第10期221-226,共6页
Computer Simulation
关键词
运动目标检测
相邻帧差法
光流法
背景减法
统计学习法
Moving object detection
Temporal differencing
Optical flow
Background subtraction
Statistical learning - based approaches
