沈洋

（上海海事大学信息工程学院，上海 201306）

0 引言

现今，传统的水上船舶监控方法已经无法满足人们的要求，无人机具有体积小、操作方便等优势，因此基于无人机的水上船舶监控已经成为水上交通管制一个不可或缺的组成部分。其中运动目标检测算法是核心算法，特别是具有良好鲁棒性、实时性能好的算法，对于实现更好的水上交通监管具有重要意义。

常见的运动目标检测的算法有三种，分别是帧差分法、光流法以及背景差分法。帧差分法是将两帧图像相减，然后将得到的差值和特定的阈值进行比较，最终得到运动目标，由于两帧之间的时间间隔较短，所以对于运动缓慢的视频帧而言，相邻两帧之间差别不大，检测效果并不好；光流法检测运动目标的思想是根据光流场的变化，状态理想时，它的检测效果较好，但是一旦光照因素发生变化，就会出现误检的情况，并且它计算量大，对于硬件的要求较高，而且实时性不好；背景差分法是将当前帧的图像和建立好的背景模型做减法运算，所以背景模型建立的好坏与否直接关系到最后的检测结果是否准确，所以背景差分法对背景模型的建立具有很高的要求。

Vibe算法是由Olivier Barnich等知名学者提出的一种像素级背景建模（前景检测）的算法。其他的运动目标检测算法的背景模型的建立都需要多帧图像才能完成，Vibe算法的模型初始化只用了视频图像的第一帧就完成了，从第二帧图像就开始检测运动目标，具有良好的实时性和适应性，但是也存在很多缺陷。……