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搜索资源列表

  1. 基于C++Builder的运动目标检测

  2. 该课题运用C++build面向对象技术，构建系统的软件环境，通过VFW技术捕获视频，通过差分法对运动目标进行检测，设计出一套执行效率高的算法。本文首先概要介绍了目前运动目标检测与定位领域的一些常用方法。并以数字图像处理技术为基础，为运动目标检测定位系统设计了快速有效的图像识别处理系统。

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2011-02-21
    • 文件大小：658kb
    • 提供者：eva1988725

  1. 运动对象跟踪的算法(包括源码)

  2. 该源码是关于运动对象跟踪的算法，主要实现了高斯背景建模，全局运动补偿（SIFT特征和RANSAC算法），运动对象检测，对象跟踪算法（Mean Shift，Particle Filter等），对象特征提取（轨迹，大小，起止帧等），同时，程序基于VC2008+OpenCV开发，实现了对话框式的程序界面，效率高。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2011-03-04
    • 文件大小：7mb
    • 提供者：m83503161

  1. 运动目标检测与跟踪

  2. （1） 背景获取：需要在场景存在运动目标的情况下获得背景图像 　　（2） 背景扰动：背景中可以含有轻微扰动的对象，如树枝、树叶的摇动，扰动部分不应该被看做是前景运动目标 　　（3） 外界光照变化：一天中不同时间段光线、天气等的变化对检测结果的影响 　　（4） 背景中固定对象的移动：背景里的固定对象可能移动，如场景中的一辆车开走、一把椅子移走，对象移走后的区域在一段时间内可能被误认为是运动目标，但不应该永远被看做是前景运动目标 　　（5） 背景的更新：背景中固定对象的移动和外界光照条件的变化会使

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2011-12-06
    • 文件大小：17mb
    • 提供者：akwkevin

  1. 运动物体检测方法

  2. 运动目标检测背景差分法：能完整、快速地分割出运动对象。不足之处易受光线变化的影响，背景的更新是关键。不适用摄像头运动的情况。光流法：能检测独立运动的对象，可用于摄像头运动的情况，但计算复杂耗时，很难实时检测。帧差法：受光线变化影响较小，简单快速，但不能分割出完整的运动对象，需进一步运用目标分割算法。还有一些改进的算法，主要致力于减少光照影响和检测慢速物体变化。

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2012-07-24
    • 文件大小：17kb
    • 提供者：xdj863302522

  1. 混合方法运动目标检测

  2. 使用混合方法对视频中的运动对象进行检测,使用的是论文A System for Video Surveillance and Monitoring中的A Hybrid Algorithm for Moving Object Detection这个方法

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2014-06-05
    • 文件大小：11mb
    • 提供者：lwjaiyjk3

  1. 运动物体检测

  2. 自适应背景筛选的运动对象检测算法.pdf 计算机工程与设计

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2014-06-13
    • 文件大小：510kb
    • 提供者：qq_16130061

  1. 运动目标检测_潘翔.caj

  2. 运动目标检测,既古老--一历史悠久,又新颖-一研究方法日新月异。面对不 同的研究对象,运动目标检测既有一般指导意义的理论研究,又有工程背景的特殊 性研究。本文注重在理论指导下的特殊性研究,即在联合利用时间信息、空间信息、 频率信息以及目标特征能够提高运动目标检测能力的思想指导下,分别研究了声纳 的运动目标检测和基于计算机视觉的交通车辆检测。 随着降噪技术的发展,安静型目标的出现,声纳技术面临低信噪比的挑战,武器 射程的增加又对声纳提出了更高的要求,关系到声纳的四大功能(检测、定位、识别 和跟踪

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-04-26
    • 文件大小：8mb
    • 提供者：mr_ma_

  1. 运动目标检测算法 跟踪目标

  2. 运动目标检测的一个算法，可针对提取运动目标的对象

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-03-12
    • 文件大小：117kb
    • 提供者：somethings

  1. 基于背景差法的运动目标检测

  2. 视频序列图像中,视频分割的主要目的是要在视频序列中分割出具有意义运动对象实体. 背 景差法能够很好地从一段视频中提取出运动目标. 可靠的背景图像的提取是该算法的关键. 表述了 一种新的背景提取算法,利用图像序列的灰度统计特性来提取背景图像,并利用Surendra 背景更新 算法根据每帧图像对背景进行更新已获得可靠的背景. 然后,将当前帧与背景作差,并对差值图像 进行适当处理,这样运动目标就能够被精确地提取出来.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-05-24
    • 文件大小：208kb
    • 提供者：cutelili

  1. viseron:具有对象检测功能的自托管NVR-源码

  2. Viseron-具有对象检测功能的自托管NVR Viseron是使用Python实现的自托管，仅限本地NVR。目标是易于使用，同时还利用硬件加速来最小化系统负载。 显着特点 记录检测到的物体上的视频 支持多种不同的物体检测器： 使用OpenCVYOLOv3 / 4 Darknet 通过Google Coral EdgeTPU进行Tensorflow 运动检测 人脸识别 回溯，缓冲帧以在事件实际发生之前进行记录 多平台应支持任何运行Linux的x86-64机器以及RPi3。在以下平台上对构建进行

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-18
    • 文件大小：80kb
    • 提供者：weixin_42115074

  1. 基于背景字典的运动物体检测

  2. 由于图像像素是一个接一个地处理的，因此高斯混合模型（GMM）及其改进的模型容易受到噪声的影响，并且具有很高的复杂度。 为了克服这些缺点，提出了一种基于背景字典的运动目标检测算法。 该过程介绍如下。 首先，将每个帧图像均等地划分为几个图像片段，并且每个片段都是背景或运动对象。 然后，为每个片段建立背景字典。 最后，通过计算图像片段和相应的背景字典之间的相似度来确定是背景图像还是运动对象的图像片段的状态。 此外，本文还提出了背景字典的更新规则。 结果表明，本文提出的算法可以减少噪声干扰，降低算法复杂

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-07
    • 文件大小：553kb
    • 提供者：weixin_38735899

  1. ODMD:通过运动和检测数据集的对象深度-源码

  2. ODMD数据集 ODMD是学习öbject d EPTH通过兼并otion和d etection所述第一数据集。 ODMD训练数据是可配置和可扩展的，每个训练示例均由一系列对象检测边界框，相机移动距离和地面真实对象深度组成。 作为基准评估，我们提供了四个ODMD验证和测试集，其中包含多个域中的21,600个示例，并且还转换了15,650个示例进行检测。 在我们的论文中，我们使用具有对象检测或分割功能的单个ODMD训练网络，以现有的驾驶和机器人技术基准获得最先进的结果，并通过可拍照手机估计对象深度

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-06
    • 文件大小：17mb
    • 提供者：weixin_42129412

  1. 用 Python 和 OpenCV 检测和跟踪运动对象-附件资源

  2. 用 Python 和 OpenCV 检测和跟踪运动对象-附件资源

  3. 所属分类：互联网

    • 发布日期：2021-03-05
    • 文件大小：106byte
    • 提供者：weixin_42202716

  1. 用 Python 和 OpenCV 检测和跟踪运动对象-附件资源

  2. 用 Python 和 OpenCV 检测和跟踪运动对象-附件资源

  3. 所属分类：互联网

    • 发布日期：2021-03-02
    • 文件大小：23byte
    • 提供者：weixin_42191359

  1. 基于自适应运动直方图的运动车辆检测

  2. 作为计算机视觉中的重要主题之一，移动车辆分割引起了研究人员的极大关注。 但是，动态场景中的干扰运动对象阻碍了鲁棒的检测。 在本文中，我们解决了动态场景中移动车辆分割的问题。 基于动态背景和运动车辆的独特运动特性，我们提出了一种用于运动车辆分割的自适应运动直方图。 所提出的算法包括两个过程：自适应背景更新和基于运动直方图的车辆分割。 在自适应背景更新过程中，我们利用了场景的光照变化，并提出了一种新的背景演化方法。 在基于运动直方图的车辆分割过程中，根据场景中的运动信息来维护和更新自适应运动直方图，

  3. 所属分类：其它

  1. 护卫舰：具有用于IP摄像机的实时本地对象检测的NVR-源码

  2. Frigate-具有用于IP摄像机的实时对象检测的NVR 专为HomeAssistant设计的具有AI对象检测功能的完整本地NVR。 使用OpenCV和Tensorflow在本地为IP摄像机执行实时对象检测。 可选使用 ，但强烈建议使用。 即使是最好的CPU，Coral的性能也要胜过它，并且可以以很少的开销处理100+ FPS。 通过与HomeAssistant紧密集成 通过仅在需要的时间和地点寻找对象来最大程度地减少资源使用并提高性能 充分利用多处理功能，重点是实时处理每一帧 使用开销很

  3. 所属分类：其它

  1. 对象检测：Jetson Nano，Raspberry Pi和笔记本电脑上的对象检测-源码

  2. 物体检测应用 该应用程序使用用于对象检测的最新算法以及使用Angular制作的。 它可以在Jetson Nano，Raspberry Pi或PC上运行。 它可以使用： SSD行动网路 尤洛 使用OpenCV进行运动检测 级联分类器 安装 确保有git ： sudo apt install git 使用Makefile安装此对象检测软件包以自动安装所有依赖项 git clone https://github.com/cristianpb/object-detection.git cd obj

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-05
    • 文件大小：373kb
    • 提供者：weixin_42160424

  1. MobileNet-SSD：MobileNet-SSD（MobileNetSSD）+神经计算棒（NCS）比YoloV2更快+ RaspberryPi的爆炸速度·高精度的多运动物体检测-源码

  2. [英语] MobileNet-SSD 比YoloV2超快的MobileNet-SSD（MobileNetSSD）+神经计算棒（NCS）+ RaspberryPi的爆炸速度。 高精度的多运动物体检测。 视频播放和对象检测是异步执行的。 为了使用多棒实现高速渲染，它是在多线程/ OpenGL中实现的。 【警告】该存储库不支持NCS2。 【日文】 【USB摄像头+多处理高性能版】 下方，使用多个摇杆时，其性能是此存储库程序的三倍以上。 我建议您参考以下存储库。 变更记录 [2018年7月19日

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-04
    • 文件大小：36mb
    • 提供者：weixin_42138780

  1. 一种非静止背景下的运动目标检测方法

  2. 对于运动中的摄像机所拍摄视频的分析，会发现目标和背景都在运动的现象，因此难以较好地对运动目标进行检测。针对此问题提出了一种适应该类对象的运动目标检测技术，该方法采用径向运动补偿和像素值重分配来实现较好的运动补偿，并通过帧差分方法来提取视频序列中的运动目标。在现代有轨电车障碍物检测系统中运行的实验结果表明，该方法可以较好地消除运动目标周围背景对运动目标的干扰，为识别运动目标奠定了良好的基础。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-27
    • 文件大小：1001kb
    • 提供者：weixin_38631197

  1. 通过分割和显着性约束的RPCA进行运动对象检测

  2. 通过分割和显着性约束的RPCA进行运动对象检测

  3. 所属分类：其它

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