光流演算法技術優勢

㈠ 運動目標檢測——光流法與opencv代碼實現

運動目標的檢測的其主要目的是 獲取目標對象的運動參數（位置、速度、加速度等）及運動軌跡 ，通過進一步分析處理，實現對目標行為更高層級上的理解。
運動目標檢測技術目的是 從序列圖像中將變化區域從背景圖像中提取出來 ，常用於視頻監視、圖像壓縮、三維重構、異常檢測等。

運動目標檢測主流方法有幀差法、背景差法、光流法等。光流法源於 仿生學 思想，更貼近於直覺，大量昆蟲的視覺機理便是基於光流法。
二十世紀五十年代心理學家Gibson在他的著作「The Perception of Visual World」中首次提出了以心理學實驗為基礎的光流法基本概念，而直到八十年代才由Horn、Kanade、Lucash和Schunck創造性地將灰度與二維速度場相聯系，引入光流約束方程的演算法，對光流計算做了奠基性的工作。

光流（optical flow）：由於目標對象或者攝像機的移動造成的圖像對象在連續兩幀圖像中的移動。

通俗說，對於一個圖片序列，把每張圖像每個像素在連續幀之間的運動速度和方向（ 某像素點在連續兩幀上的位移矢量 ）找出來就是光流場。

第t幀的時A點的位置是(x1, y1)，第t+1幀時A點位置是(x2,y2)，則像素點A的位移矢量：(ux, vy) = (x2, y2) - (x1,y1)

如何知道第t+1幀的時候A點的位置涉及到不同的光流計算方法，主要有四種：基於梯度的方法、基於匹配的方法、基於能量的方法、基於相位的方法。

光流法依賴於三個假設：

根據所形成的光流場中 二維矢量的疏密程度 ，光流法可分為稠密光流與稀疏光流。

稀疏光流只對有 明顯特徵的組點 （如角點）進行跟蹤，計算開銷小。

http://www.opencv.org.cn/opencvdoc/2.3.2/html/moles/video/doc/motion_analysis_and_object_tracking.html#calcopticalflowfarneback
（1）calcOpticalFlowPyrLK
基於金字塔LK光流演算法，計算某些點集的稀疏光流。
參考論文《Pyramidal Implementation of the Lucas Kanade Feature TrackerDescription of the algorithm》
（2）calcOpticalFlowFarneback
基於Gunnar Farneback 的演算法計算稠密光流。
參考論文《Two-Frame Motion Estimation Based on PolynomialExpansion》
（3）CalcOpticalFlowBM
通過塊匹配的方法來計算光流
（4）CalcOpticalFlowHS
基於Horn-Schunck 的演算法計算稠密光流。
參考論文《Determining Optical Flow》
（5）calcOpticalFlowSF
論文《SimpleFlow: A Non-iterative, Sublinear Optical FlowAlgo》的實現

㈡ 網路化智能視頻監控系統的系統摘要

智能視頻監控的核心內容之一是對特定目標的自動跟蹤。目標跟蹤可分為5個步驟，包括運動檢測、目標分類、目標跟蹤、行為分析和行為識別。如對人體的跟蹤：首先從實時圖像序列(即視頻)中檢測出運動物體，再判定運動物體中的人體，然後跟蹤人體的運動軌跡，並分析和選定有異常行為的人，最後對行為異常的人進行持續跟蹤。
運動檢測是從圖像序列中將變化區域從背景圖像中提取出來。運動區域的有效分割將大大減少後繼過程的運算量。然而，背景圖像的不穩定性，如陰影、光照、慢移動、靜移動(樹葉的擺動)等，也使得運動檢測非常困難。
運動檢測演算法可按照不同分類標准分為多種。運動檢測演算法歸納為三種：背景消除法，時間差分法，光流法。背景消除法和時間差分法都可以看作是差分圖像法。背景消除法是目前運動分割中最常用的一種方法，它利用當前圖像與背景圖像的差分來檢測出運動區域。時間差分方法是在連續的圖像序列中兩個或三個相鄰幀之間採用基於像素的時間差分並且閾值化來提取出圖像中的運動區域。基於光流方法的運動檢測採用了運動目標隨時間變化的光流特性，通過計算位移向量光流場來初始化基於輪廓的跟蹤演算法，從而有效地提取和跟蹤運動目標。該方法的優點是在攝像機運動的情況下也能檢測出獨立的運動目標。
目標分類的目的是從檢測到的運動區域中將特定類型物體的運動區域提取出來。根據利用的信息的不同，目標分類可以分為基於運動特性的分類和基於形狀信息的分類。基於運動特性的識別利用目標運動的周期性進行識別，受顏色、光照的影響較小。基於形狀信息的識別利用檢測出的運動區域的形狀特徵與模板或者統計量進行匹配。
目標跟蹤是在連續的圖像幀間，創建基於位置、速度、形狀、紋理、色彩等有關特徵的對應匹配。依據不同的跟蹤方法可分為基於模型的跟蹤、基於區域的跟蹤、基於活動輪廓的跟蹤、基於特徵的跟蹤等。
聯合目標跟蹤與分類技術是信息融合領域新興的一個研究方向。其基本思想是通過在目標跟蹤器和目標分類器之間進行雙向信息交互，來同時有效地提高目標的跟蹤精度和分類性能。
在特定情況下需要對跟蹤目標從類型細化到個體。這需要對目標的活動進行分析和理解。行為理解的關鍵問題是如何從學習樣本中獲取參考行為序列，並且學習和匹配的行為序列必須能夠處理在相似的運動模式類別中，空間和時間尺度上輕微的特徵變化。
本系統主要致力於基於網路的智能監控系統的研究的相關技術的實現。側重於基於復雜背景的下視頻的獲取、壓縮、在網路上傳輸、解碼、跟蹤、識別並對異常的事件進行報警。最終構建成為一個綜合化、低成本、高適用性的網路智能監控應用軟體系統。
主要研究內容：小型化嵌入式控制系統：滿足設備小型化的要求，滿足信息的實時收發、安全處理的要求；互聯網通信：利用互聯網通信技術保證通信的安全、可靠，實時傳輸視頻、音頻數據；無線通信：利用無線通信CDMA或GPRS等網路保證通信的安全、可靠，實時傳輸視頻、音頻數據；高效率、高質量的視頻數據壓縮演算法；復雜條件下運動目標的監控和識別；復雜條件下運動目標(人)的行為識別與監控；設計並實現一個基於網路的智能監控應用軟體系統。

㈢ 無人機光流攝像頭是什麼意思

無人機光流攝像頭是光流定位是藉助於無人機底部的一個攝像頭採集圖像數據，然後採用光流演算法計算兩幀圖像的位移，進而實現對無人機的定位。

這種定位手段配合GPS可以在室外實現對無人機的精準控制，並且在市內沒有GPS信號的時候，也可以實現對無人機的高精度的定位，實現更加平穩的控制。

光流模塊在無GPS環境下，實時檢測飛機水平移動距離，實現對四軸無人機長時間的穩定懸停。光流攝像頭拍攝無人機垂直向下的畫面，輸入光流主板，主板通過光流懸停智能演算法進行光流計算。

光流是一種簡單實用的圖像運動的表達方式，通常定義為一個圖像序列中的圖像亮度模式的表觀運動，即空間物體表面上的點的運動速度在視覺感測器的成像平面上的表達。

㈣ 光流定位無人機好用嗎 有哪些優缺點

1、不好用，光流依靠演算法定位。適合近距離。

2、光流=攝像頭，定位=對攝像頭拍出的畫面處理；

3、所以無人機光流定位飛高會不會失效要看光線是否模糊，焦距變化是否很大，

4、只要攝像頭正常工作，光流定位就不會失效。反之，則會失效。

5、在無人機上光流定位通常是藉助於無人機底部的一個攝像頭採集圖像數據，然後採用光流演算法計算兩幀圖像的位移，進而實現對無人機的定位，這種定位手段配合GPS可以在室外實現對無人機的精準控制，並且在市內沒有GPS信號的時候，也可以實現對無人機的高精度的定位，實現更加平穩的控制。

㈤ 光流定位,GPS定位和氣壓算計定位他們有什麼區別

從命名就可以直接看出來的，區別其實挺大的，分別依靠光流測速、衛星信號和大氣壓強。

光流是測速演算法，並不是直接定位的。簡單理解，光流就是通過檢測圖像中光點和暗點的移動，來判斷圖像中像素點相對於飛行器的移動速度。如果地面是靜止的，自然就可以得到飛行器相對於地面的移動速度啦。所謂光流定位，其實是利用光流測速再積分定位而已啦。

GPS定位本質就是GSP接收器接收GPS信號並計算出自己所在的經緯度。
大氣壓也叫大氣壓強，是重要的氣象要素之一，由於地球周圍大氣的重量而產生的。其大小與高度、溫度等條件有關。
信鴿對海拔高差和季節變更而引起的大氣壓數據的變化有靈敏的感覺。信鴿長期飼養在一個地方，它的循環系統、呼吸系統對當地的地理氣候條件很適應，很熟悉。一旦被攜帶到陌生的地理位置上，它感覺到的大氣壓數據不一樣了，就會感到不習慣。放飛後，它便通過氣囊、血管、肺部等進行雙重呼吸，很敏感地向適應的方向定位飛行而歸家。
SKYLAB的室外定位方案主要是依靠GPS模塊、北斗模塊等接收衛星信號，為用戶提供位置信息。

㈥ pr輸出設置中，最後的時間插值有 幀采樣 光流法 幀混合這三種有什麼區別

1、空缺幀的生成方式不同

幀采樣：在調整視頻的播放速度之後，多出來的幀或空缺的幀按現有的幀來生成。

光流法：軟體根據上下幀來推斷像素移動的軌跡，自動生成新的空缺幀。

幀混合：混合上下兩幀合並生成一個新的幀來填補空缺。

2、渲染速度不同

幀采樣：渲染起來比較快。

光流法：比較消耗資源，渲染的時間會很長。

幀混合：渲染速度比幀采樣慢一點，比光流法快一點。

3、產生效果不同

幀采樣：可能會讓視頻看起來不是很流暢。

光流法：讓生成的視頻更平滑、流暢。

幀混合：屬於上面兩種方法的折中。

(6)光流演算法技術優勢擴展閱讀：

視頻慢放的方法：

1、要在不更改選定剪輯速度的情況下更改持續時間，請單擊綁定按鈕以便其顯示中斷的鏈接 。取消綁定操作還允許您在不更改持續時間的情況下更改速度。

2、要倒放剪輯，請選中「倒放速度」。

3、要在速度或持續時間變化時保持音頻在其當前音調，請選中「保持音頻音調」。

4、要讓變化剪輯後方相鄰的剪輯保持跟隨，請單擊「波紋編輯，移動尾部剪輯」。

5、為速度更改選擇時間插值選項：幀采樣、幀混合或光流。

㈦ 光流定位與視覺定位的區別

光流定位是一種測速演算法。
1、視覺定位深度融合了採集攝像頭及其他感測器數據，單目視覺並不能實現定位，光流定位也只是一種測速演算法。
2、區別在於光流定位也只是一種測速演算法，視覺定位是深度融合了採集感測器的數據。感測器是一種檢測裝置，能感受到被測量的信息，並能將感受到的信息，按一定規律變換成為電信號或其他所需形式的信息輸出。

㈧ 人臉識別用照片可以識別嗎

不行，現在的技術這么好，真臉和照片能識別出來的，再說了在人臉識別的時候，一般都會提示眨眨眼或者點頭什麼的，做不了假。

㈨ openCV光流法的處理方法，怎麼用它來進一步提取特徵信息

光流演算法能提取的就是每個點的運動方向和運動大小，也就是運動向量，你可以根據這個來區分一定條件下的物體，但是效果非常有效，一般都要結合其他特徵，像顏色、紋理、物體邊界等。

㈩ 什麼是光流Optical Flow可以用於無人機室內定位么

它是一種圖像對齊演算法，研究圖像中疏密不同的運動變化，這種變化即點光流，通過計算遠近不同的運動變化，可以區分不同的運動對象，從而得到遠近高和低角度等信息。專業的論文在此：http://www.scholarpedia.org/article/Optic_flow