阈值化、滤波、空洞填充、边缘估计、反向选择等运算的CNNs模板可参考文献[7-8]。
4 基于CNNs的光流运动目标检测方法
　运动产生出光流，光流是运动信息的一个近似反映。基于光流方法的运动检测采用了运动目标随时间变化的光流特性，通过计算光流并对光流图像分割来检测运动目标。由于光流场中不同的物体会有不同的速度，因此，即使在摄像机存在运动的情况下也能检测出独立的运动目标。光流法的缺点是计算方法复杂、运算量大，因此很难应用于实时性要求较高场合。本文应用具有并行计算能力的细胞神经网实现光流场的估计。
4.1 连续时间域光流计算描述
　细胞神经网是在连续时间域进行信息处理，因此首先考虑光流计算的连续时间域描述方法。若图像中某像素m在时刻t的灰度值为I(x，y，t)，令点m的速度为Vm=(u，v)，则Horn & Schunck光流计算模型，其光流矢量通过如下方程组求解：


4.2 仿真试验结果
　取highway图像序列检验所提出的光流运动检测方法。该图像序列是在摄像机移动条件下拍摄的，序列中几乎不存在静止对象。为得到较好检测效果，在光流计算之后(计算运动矢量幅值)，依次采用了滤波、阈值化、空洞填充、边缘检测、杂点取出等一系列运算，CNNs光流法检测结果如图4所示。从仿真试验可以看出，所提出方法能够得到正确检测结果。

　本文针对常用的运动目标检测方法，探索了细胞神经网的实现方式，最后采用不同视频图像序列进行了仿真验证，结果证明了所提出方法的有效性。
参考文献
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