改进OMP算法下多摄像机慢速动小目标增强检测方法
来源：计算机测量与控制杂志2026年第3期北京时间：
作者：马海林
单位：中国刑事警察学院
摘要：在案件监控视频中,慢速运动的小目标容易因长时间曝光或摄像机抖动产生运动模糊,导致特征丢失或形变,难以准确捕捉其关键特征,降低检测精度。为此,提出改进OMP算法下多摄像机慢速动小目标增强检测方法。针对噪声干扰等问题,融合高斯、中值滤波与 Retinex 算法去噪增强,为小目标特征提取提供高质量图像。利用Faster R-CNN进行小目标特征提取,通过卷积和池化操作捕捉局部特征,RPN网络生成候选区域,提出新置信度公式精准确定区域,再用RoI Pooling获取特征向量。应用改进 OMP 算法增强小目标特征,引入局部相关性和能量分布,结合非线性变换,提高增强效果与稳定性。多摄像机小目标关联与信息融合环节,基于特征向量相似度关联小目标,采用加权融合处理信息,形成完整运动轨迹。基于卡尔曼滤波和支持向量机实现慢速动小目标跟踪与检测结果输出,先初始化状态估计与协方差矩阵,经状态预测、观测更新持续跟踪,再输入SVM判定类别,同时采用可视化技术标注显示结果,包括绘制外接矩形框、标注位置和类别信息、显示视频帧等,为用户提供准确清晰的慢速动小目标信息。实验结果显示:设计方法应用后视频帧图像对比度最大值达到了1.9,小目标特征重构误差最小值达到了0.4%,具有较高的检测精度。
关键词：多摄像机监控视频;目标增强检测;改进OMP算法;Faster R-CNN;慢速动小目标;
