文献类型：期刊文章

作　　者：张可[1,2] 杨灿坤[1,2] 周春平[1] 李想[1,2]

ZHANG Ke;YANG Can-kun;ZHOU Chun-ping;LI Xiang(Beijing Advanced Innovation Center for Imaging Technology,Capital Normal University,Beijing 100048,China;College of Resource Environment and Tourism,Capital Normal University,Beijing 100048,China)

机构地区：[1]首都师范大学北京成像技术高精尖创新中心,北京100048 [2]首都师范大学资源环境与旅游学院,北京100048

出　　处：《液晶与显示》

基　　金：北京成像技术高精尖创新项目"多模态传感器基元程控成像技术与应用"~~

年　　份：2019

卷　　号：34

期　　号：1

起止页码：98-109

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2017、CAS、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2019_2020、EBSCO、IC、INSPEC、JST、RCCSE、SCOPUS、WOS、ZGKJHX、核心刊

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。但在无人机获取的视频图像中,无人机运动、旋翼震动或外界风力等客观因素使图像出现较为明显的背景、光照等变化,会对运动目标的检测产生影响。因此,如何降低干扰、提高检测精度,让无人机在运动目标检测领域发挥作用在信息时代具有相当重要的意义。无人机视频图像的运动目标检测相比传统运动目标检测,检测思路基本一致,但干扰因素众多。本文以此为切入点,分类综述了适用于无人机视频图像运动目标检测的算法及其改进,主要包括运动估计算法、帧间差法、背景建模法、光流法等传统算法和近年出现的新型算法;通过对无人机运动状态的划分探讨比较了上述方法的优缺点及适用场景。帧间差法更适合处理无人机悬停状态的数据,背景建模法、光流法及新型算法对无人机悬停及巡航状态的数据均可处理;上述算法均不能很好解决光照变化造成误检、漏检现象。所以处理无人机视频数据时,要根据其运动信息及数据特点选择合适的算法,才能获得好的检测结果。

关 键 词：无人机视频  运动估计  帧间差法  背景建模法  光流法 算法评价  

分 类 号：TP391.4]