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面向行为分析的前景目标的持续检测
面向行为分析的前景目标的持续检测面向行为分析的前景目标的持续检测面向行为分析的前景目标的持续检测面向行为分析的前景目标的持续检测
所属分类:
其它
发布日期:2011-08-27
文件大小:429056
提供者:
haogang_hao1986
运动目标检测与跟踪
(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
所属分类:
其它
发布日期:2011-12-06
文件大小:17825792
提供者:
akwkevin
基于HSV颜色空间和码本模型的运动目标检测
基于HSV颜色空间和码本模型的运动目标检测HSV color-space and codebook model based moving objects detection 码本模型的思想就是根据像素的颜色失真程度和亮度范围将背景像素值量化后用码本表示,然后利用减背景思想对新输入像素值与其对应像素码本做比较判断,从而提取出前景运动目标像素。提出将像素从RGB空间转换到HSV空间来计算颜色失真度,多种像素亮度和颜色失真度计算方法的对比实验结果表明,该方 法能取得更好的目标检测效果。
所属分类:
C/C++
发布日期:2011-12-17
文件大小:387072
提供者:
ellia_ellia
前景目标检测
前景目标检测,很好用前景目标检测,很好用前景目标检测,很好用
所属分类:
其它
发布日期:2011-12-27
文件大小:10240
提供者:
ll66777090
一种改进的基于贝叶斯的视频目标检测算法+5中阴影去除算法
本人的硕士毕业设计,原文:《复杂环境中前景检测算法的研究》 主要讨论基于贝叶斯统计模型的视频目标检测,结合了现有的5中阴影去除技术。 开发环境是Opencv2.0 + VS2010 C++ 有兴趣交流的可以发邮件:baixin100213@163.com
所属分类:
C++
发布日期:2012-05-23
文件大小:7340032
提供者:
baixin100213
基于背景建模的动态场景目标检测
背景建模一直是运动目标检测中的一个重要课题。该文提出一个适用于动态背景的基于非参数估计的前景背景对比模型。模型通 过核函数估计的方法模拟了像素点五维特征向量( 彩色灰度值,图像坐标) 的概率分布,并在图像序列中滚动更新。对于每一个新入帧通过 马尔可夫随机场最大后验概率判决框架将前景背景全局分割问题转化为最大流最小切求解。实验证明,上述算法能够在一般目标检测,特 别是动态场景(摇动树枝等)的检测中取得较好的效果
所属分类:
其它
发布日期:2012-07-12
文件大小:1048576
提供者:
ggm19890303
运动目标检测算法的探讨
目标检测是计算机图像、视频处理工作的基础, 广泛的 应用在工业、医学、军事、教育、商业、体育等领域中。根据应 用范围它可以分为静态目标检侧与运动目标检测两类静态 目标检侧多指静态图像数码照片、扫描图像等中的目标 检侧, 如人脸、姿态、手势、车牌、文本等内容的检测运动目 标检测多指视频中的目标, 如运动跟踪、交通监控、行为分析 收稿日期二阅一肠一 等内容的检侧。 相对于静态图像中的目标检测而言, 运动目标检测是指 在视频图像序列中判断是否有前景目标的运动, 如果有则对 目标进行初始定位的检测过程
所属分类:
网管软件
发布日期:2013-04-18
文件大小:540672
提供者:
u010353272
使用opencv1.0检测前景目标并绘制轮廓
该项目是在opencv1.0以及VC++6.0环境下运行成功的。其中包含了一个视频文件以及一个源程序,可以直接运行。 前景目标检测所使用的方法是帧差法,对于刚入门的来说有很好借鉴作用。
所属分类:
C++
发布日期:2014-04-21
文件大小:9437184
提供者:
fx1199
目标检测程序
基于背景差分法的目标检测程序,对背景建模,并进行去噪等处理,然后提取前景目标,对目标进行识别与跟踪
所属分类:
C++
发布日期:2014-06-14
文件大小:1048576
提供者:
u012587325
运动目标检测
运动目标检测,前景检测,内有实验用的文件,有可视化界面,效果不错。
所属分类:
其它
发布日期:2015-05-14
文件大小:53477376
提供者:
u010611715
opencv学习---运动目标(前景)检测源码下载
opencv学习---运动目标(前景)检测
所属分类:
C++
发布日期:2017-01-06
文件大小:7340032
提供者:
yhhyhhyhhyhh
基于五帧差分和背景差分的运动目标检测算法
静态背景下运动目标检测的抗噪性能较差。为此,提出一种改进的运动目标检测算法。对原始图像进行预处理,将五帧差分和背 景差分相结合,利用基于自适应背景模型的动态阈值,提取图像中的运动区域,并进行形态学滤波和连通性检测,最终获取运动前景目标。
所属分类:
机器学习
发布日期:2017-09-17
文件大小:1048576
提供者:
qq_27851689
视频的前景目标追踪
完整的前景目标检测与追踪,大家可以下载试试,我自己编写的,结果还不错,有关内容我还会之后再上传,。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。
所属分类:
图像处理
发布日期:2017-09-17
文件大小:2048
提供者:
weixin_36595469
基于混合高斯模型的前景目标检测
基于混合高斯模型的前景目标检测,代码已调通,只需把读入的文件名称改成相同路径下自己的文件名即可。
所属分类:
机器学习
发布日期:2017-11-13
文件大小:584
提供者:
qq_36465931
视频监控图像的运动目标检测方法综述[1].pdf
近年来 , 智能视频监控技术 的研究与应用备受人们 关注 。作为其基本处理部分 ,视频 监控 图像 的运动 目标检 测是一个非常活跃的研究方 向 , 属 于计算机视觉领域 的 重要研究 内容 ,在智 能监控 、视频压缩 、 自动导航 、人机交 互 、虚拟现实等方面有 着广泛 的应用前景 。笔者针对视频 监控 图像 的运动 目标检测方 法 , 分析 了近些年来 国内外 的研究工作及最新进 展 , 并对 当前急需解决 的问题做 了 较为详细 的分析。
所属分类:
机器学习
发布日期:2018-04-26
文件大小:324608
提供者:
mr_ma_
移动目标检测
视频监控是安全防范系统的重要组成部分,是中国安防产业获取信息的重要手段。近年来,中国各省市县乡大量安装摄像头,大量企业、部门甚至实现了监控视频的全覆盖。摄像头的增加导致了监控视频的极巨增加,这为中国的安防产业提供了大量的信息,但也对一些部门增加了工作量,比如:公安系统在追踪罪犯时,需要筛检大量的监控视频。因此如何有效、快速地抽取出监控视频中的前景目标信息,时非常基础且重要的问题。本文主要用帧差法做相邻两帧的差,然后对其差取二值化解决了问题一,但是取得的效果不是很明显,待我们找一个更好的阈值来使
所属分类:
硬件开发
发布日期:2018-07-16
文件大小:1013760
提供者:
rangjiao5778
概率密度估计和阴影抑制的运动目标检测
采用核密度估计算法得到可靠背景,通过试验准确地分割出前景物体1 利用最近的历史帧数据估计当前像素的概率密度,以适应不同的复杂背景场景1 结合阴影抑制技术,通过HSV 色彩的阴影抑制处理降低目标检测的虚警率,不仅减轻污染前景的程度,还能得到更加合理的背景模型和前景目标,提高运动目标检测的准确性和鲁棒性.
所属分类:
图像处理
发布日期:2018-08-30
文件大小:745472
提供者:
weixin_41124757
基于混合高斯模型的前景目标检测
基于混合高斯模型的前景目标检测,代码已调通,只需把读入的文件名称改成相同路径下自己的文件名即可。
所属分类:
互联网
发布日期:2019-07-15
文件大小:942
提供者:
weixin_45064770
基于监控视频的前景目标提取
在中国安防产业中视频监控作为最重要的信息获取手段之一,能对目标有效的提取是重要而基础的问题,因此本文在此背景下,围绕对监控视频的前景目标有效的提取问题,研究了关于1)静态背景、动态背景的前景目标提取,能在背景复杂化的条件下,将运动的目标;2)带抖动视频;3)静态背景下多摄像头对多目标提取;4)出现异常事件视频的判断等问题。给出了在不同情况下的前景目标提取方案。问题一是针对静态背景且摄像头稳定的情况下,如何对前景目标提取的问题。在题目要求的基础上,通过对附件2中几组视频的分析,我们发现所有前景目标
所属分类:
其它
发布日期:2020-05-22
文件大小:8192
提供者:
benjohn0718
视频监控中的前景目标检测算法研究_曾冬冬.caj
前景目标检测属于监控系统的前端处理部分,是后续各种高级处理任务(如目标跟踪、目标识别、视频编码、视频分析等) 的基础。在过去的几十年中,前景目标检测技术受到了国内外学者的广泛研究,大量算法的提出使得前景目标检测技术取得了可观的进步,并由实验走向了具体应用。但是由于实际场景中包含各种各样的复杂因素,如光照变化、动态背景、相机抖动、阴影以及伪装等干扰,设计一个实时性好,鲁棒性强的前景目标检测算法仍然具有重大研究意义。
所属分类:
机器学习
发布日期:2020-01-01
文件大小:30408704
提供者:
weixin_44684342
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