运动目标检测中的帧差法对视频中的行人进行检测和跟踪

资 源 简 介

运动目标检测中的帧差法对视频中的行人进行检测和跟踪

详 情 说 明

帧差法是一种简单而有效的运动目标检测方法，特别适用于视频中行人检测和跟踪的场景。其核心思想是通过比较连续视频帧之间的像素差异来识别运动物体，从而快速锁定目标位置。

在行人检测中，帧差法通常先对相邻帧进行灰度化处理，然后计算两者之间的绝对值差异。当某个区域的像素变化超过预设阈值时，即可判定该区域存在运动物体。为了减少噪音干扰，通常会结合高斯滤波或形态学操作（如开运算、闭运算）对结果进行优化。

对于行人跟踪，帧差法可以配合目标轮廓提取或连通域分析来标定行人的位置。通过记录目标在连续帧中的移动轨迹，实现简单的跟踪功能。此外，结合卡尔曼滤波或均值漂移算法，可以进一步提升跟踪的稳定性，减少因遮挡或光照变化导致的误判。

帧差法的优势在于计算量小、响应速度快，适合实时性要求较高的场景。但在复杂背景或光照剧烈变化的环境中，可能需要结合背景建模（如混合高斯模型）来提升检测精度。

总的来说，帧差法为行人检测和跟踪提供了一种轻量级的解决方案，尤其适合初期算法验证或资源受限的应用场景。