logo search
Шпора ОИ ФИТУ 2010 by Libida, 1ый семестр (Корончик) [3840 вопросов]

38. Распознавание движущихся объектов.

Движение может быть обнаружено путем измерения изменения скорости или вектора объекта или объектов в поле зрения. Это может быть достигнуто либо с помощью механического устройства, которое будет физически взаимодействовать с полем или электронных устройств, которые определяют количественную меру изменения в данной среде. Когда обнаружение движения осуществляется природным организмом, это называется восприятием движения. Движение может быть обнаружено по: звуку (акустические датчики), изменению прозрачности (оптические и инфракрасные датчики и процессоры видеоизображения), Геомагнетизм (магнитные датчики, магнитометры), отражения передаваемой энергии (инфракрасное радар лазера, ультразвуковых датчиков, датчиков и микроволновый радар), электромагнитной индукции (индуктивного контура детекторы), вибрации (трибоэлектрической, сейсмических и инерции-переключатель датчиков). Акустические датчики базируются на: электретный эффект, индуктивной связи, емкостной связи, трибоэлектрической эффект, пьезоэлектрический эффект, и волоконно-оптической передачи. радарных датчиков вторжения имеют низкий уровень ложных тревог. Вероятно, самый лучший датчик радиолокационного вторжения пара коаксиальных линий, скрытые (похоронили) в почве. Модуляции чирпа частоты обеспечивает непрерывное ответ целевой имеющих полосы частот, которая пропорциональна расстоянию вдоль длины кабелей.

Также существует метод центра масс модели, для обнаружения движущихся объектов в динамические сцены на основе вычитания фона. Любое смещение положение центра масс (ЦМ) в двух последовательных кадрах является показателем движущегося объекта в сцене. Разделив сцены на субрегионы и смоделировав их как отдельные части можно сегментировать движущиеся объект (ы). В предлагаемой схеме, изображение разбивается на блоки, которые называют супер-пикселями, и каждый супер-пиксель представлен х и у компонентами СОМ блока. Сегментации достигается путем принятия абсолютная разница между ЦМ текущего супер-пикселя и среднего ЦМ предыдущих соответствующих супер-пикселей, и вычислением порога разницы с динамически обновляющимся значением.