基于改进分水岭算法的运动目标行为理解

摘要：

提出一种改进的分水岭运动目标检测方法。进行背景差分，利用Otsu算法进行阈值处理和形态学去噪，得到初始二值化的运动目标区域；对前景和背景对象进行标记，在此基础上采用分水岭算法进行运动目标的精细分割，根据分割产生的彩色标记矩阵的颜色特征进行目标跟踪；利用运动目标的面积和质心运动轨迹等信息对运动目标的一些典型行为进行理解，对车辆等目标的轧越分道线、异常停车、逆行等行为进行检测。实验结果表明，该算法克服了传统分水岭算法易产生过分割的缺陷，在目标聚集或粘连时能实现多目标的稳定跟踪，可对车辆等运动目标的异常行为进行判别。

关键词：目标检测、形态学、标记、分水岭、行为理解

分类号：TP391.9(计算技术、计算机技术)

资助基金：天津市教委科技发展基金项目20090718

在线出版日期：2015-08-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：1840-1844