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  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:673792
    • 提供者:eva1988725
  1. 基于视频的运动目标检测与识别

  2. 基于视频的运动目标检测与识别基于视频的运动目标检测与识别基于视频的运动目标检测与识别基于视频的运动目标检测与识别基于视频的运动目标检测与识别
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2011-08-27
    • 文件大小:399360
    • 提供者:haogang_hao1986
  1. 基于视觉的人体运动分析综述

  2. 基于视觉的人运动分析越来越受到计算机视觉领域研究者的广泛关注,它成为图像分析、心理学、人工 智能等领域的研究热点,在智能视频监控、虚拟现实、用户接口、运动分析等方面有着广泛的应用。从运动目 标检测、运动目标分类、人体运动跟踪、人体行为识别与描述四个环节综述了人体运动分析的研究现状,分析 了存在的一些问题和未来的研究发展方向。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2011-10-30
    • 文件大小:607232
    • 提供者:engine406
  1. 基于OpenCV的智能视频监控设计

  2. 基于OpenCV的智能视频监控设计 采用智能视频分析技术的智能监控系统能够最大限度地减少人为干预,提高监控效率,减轻人的工作负担,并可对动态场景视频中的目标物体进行检测、分离、跟踪与有效识别。文中介绍了opencv中的运动模板检测方法,并给出了使用该检测方法来对运动目标进行检测、跟踪与智能判断的实验结果。
  3. 所属分类:专业指导

    • 发布日期:2012-07-24
    • 文件大小:135168
    • 提供者:xdj863302522
  1. 基于光流法对移动目标的视频检测与应用研究

  2. 视频检测技术是多学科的交叉与结合,既是一门科学学科又是一门工程学科,运用机器视觉和数字图像处理技术,探讨机器视觉技术在驾驶员桩考系统中的实现方法,这对机器视觉技术方法研究和实际应用具有一定的价值。本文以驾驶员桩考系统为研究对象,采用图像处理技术和机器视觉理论方法,研究如何在熟悉或不熟悉环境条件下检测和识别出运动目标,自动跟踪和测量所监控运动的车辆目标。本文基于机器视觉研究从图像或图像序列中提取信息,对客观景物和物体进行形态和运动识别,获取周围环境的信息,计算目标物体运动的方向和速度。研究内容如
  3. 所属分类:专业指导

    • 发布日期:2012-08-15
    • 文件大小:3145728
    • 提供者:vblittleboy
  1. 高斯背景模型

  2. 单高斯背景模型运动目标检测方法 随着现代安防监控技术的发展,运动目标检测技术已逐 用于银行商店地铁站飞机场等场合的智能视频监控系 背景减除法是目前运动分割中最常用的一种方法,能够 最完全的特征数据,其基本思想是用当前图像与 建立好 景模型相减,之后根据阈值判断是否有运动物 因此,在背 除法的实际应用中,需要解决两个问题 :一是采用什么样 型来有效表示图像序列中的背景及其变化;二是怎样消除 断为运动区域中的阴影 在对传统的单高斯背景模型建立和更新算法进行改进 础上,建立背景模型,有效提取运动信息
  3. 所属分类:专业指导

    • 发布日期:2013-05-24
    • 文件大小:236544
    • 提供者:u010816225
  1. 运动目标跟踪论文十篇

  2. 在下收集的十篇关于运动目标跟踪的论文,希望对大家有用。 论文目录 01.传感与控制-运动目标识别与跟踪系统的研究 02.基于OpenCV的运动目标检测跟踪实验平台 03.基于卡尔曼滤波的移动机器人运动目标跟踪 04.视频图像序列中运动目标跟踪算法研究 05.视频图像中的运动目标跟踪 06.一种基于特征光流的运动目标跟踪方法3 07.一种运动目标检测与跟踪快速算法的研究 08.运动目标跟踪算法研究综述 09.运动目标检测与跟踪的研究与实现 10.运动目标检测与跟踪算法的研究进展
  3. 所属分类:专业指导

    • 发布日期:2013-06-17
    • 文件大小:10485760
    • 提供者:liangfeihong
  1. 一种基于混合高斯模型的运动目标阴影检测策略

  2. 视频的目标分割与阴影检测技术是计算视觉领域中最主要的研究方向之一。基于混合高斯模型,提出一种双重阴影消除策略,首先通过HSV模型下的颜色夹角确定疑似阴影,再对运动目标和疑似阴影进行混合高斯建模而消除实际阴影。通过实验表明,该策略在不影响目标识别的情况下可以较好的检测并消除在不同光照环境下的随伴运动目标阴影,具有较高的鲁棒性,从而能保证目标检测的连续性和准确性。
  3. 所属分类:C++

    • 发布日期:2014-04-14
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:zs542507066
  1. VC与Labview、Matlab编程论文资料

  2. 这是VC与Labview、Matlab编程论文资料,全部为pdf格式,讲述有VC编程技巧、也有VC与Labview混合编程, VC与matlab混合编程,有365个,约500M,分成4个【独立】压缩包,如果想要全部的论文则需要下载全部压 缩包,否则你下载的可能只是里面的一部分论文。 CAD与VC数据接口平台的研究与应用.pdf Java可视化集成开发环境的研究与实现.pdf Java调用VC_DLL实现串口GPS的访问.pdf LabVIEW_快速构建步进电机控制系统的利器.pdf LabVI
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2014-05-05
    • 文件大小:136314880
    • 提供者:zhuce0001
  1. 智能机器人运动控制和目标跟踪

  2. 运动目标检测与跟踪是计算机视觉的核心课题之一,它融合了图像处理、模式识别、人工智能、自动控制等相关领域的研究成果,在视频监控、机器人导航、视频传输、视频检索、医学图像分析、气象分析等许多领域有着广泛的应用,因此本课题具有重要的理论意义和广阔的实用价值。 同时,随着机器人技术的发展,机器人能代替人类做更多的事情,那些人类无法到达的高温高危地段都可以让机器人代替人类的活动。为了让机器人的活动更加及时准确,为机器人装上眼睛是十分必要的,于是便出现机器视觉与机器人技术的结合,出现了自主移动的机器人。本
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2018-11-17
    • 文件大小:662528
    • 提供者:chenlianxinong
  1. 基于监控视频的前景目标提取

  2. 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
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-05-22
    • 文件大小:8192
    • 提供者:benjohn0718
  1. 基于视频的煤矿安全监控行为识别系统研究

  2. 提出了基于视频的煤矿安全监控行为识别系统的应用解决方案,分析了煤矿安全监控行为识别系统实际需求,实现了目标检测、特征提取、行为分类与行为识别、监控信息管理等功能。使用GMM模型提取前景运动目标,融合LBP作为目标描述特征、结合SVM实现了特征行为分类。基于Spring MVC框架实现了煤矿安全监控行为识别系统完整框架,为煤矿智能监控管理信息化提供了解决方案,提高了煤矿智能监控管理的效率、及时有效地发现煤矿安全生产隐患,降低了煤矿安全事故发生的概率。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-05-13
    • 文件大小:273408
    • 提供者:weixin_38555229
  1. 基于视频的人体异常行为检测MATLAB[GUI,lun文].zip

  2. 一、课题介绍 本文设计了一款人体行为异常监控系统,主要适用人群是老年人,在摄像头固定的情况下,自动检测人体运动轨迹,并与提前设定好的行为库进行匹配,分析判断是否具有异常行为。 在数字图像预处理部分采用了图像二值化,腐蚀与膨胀等几种方法为人体目标的跟踪和检测做准备。为了克服在实际操作中遇到的问题,采用了帧差法和ViBe算法,帧差法即利用帧间变化与当前帧、背景算法来判断它是否大于阈值,并分析视频中序列的运动特性,ViBe算法则是一种背景建模的方法,背景模型是由邻域像素来创建,并对比背景模型、当前输入
  3. 所属分类:专业指导

    • 发布日期:2020-08-02
    • 文件大小:8388608
    • 提供者:Threexiu
  1. 安防与监控中的基于智能视频监控的安防系统设计(一)

  2. 摘 要:针对当前流行的视频监控系统不能智能识别监视目标、不能智能处理突发状况等问题,提出了一种基于智能视频监控的安防系统设计方案。 该系统主要由监控端、管理端和服务端三部分组成,利用网络摄像机、红外探测、电子围栏等设备对安防区域实施联合监控;借助数字图像分析技术,实时检测监控场景下的运动目标,并对其定位、识别、行为理解,智能地管控安防区域。 文中重点阐述了智能视频监控系统的架构设计及视频智能分析的实现。   0 引 言   随着我国社会经济的不断进步,公众对安全防范的意识也在逐步提升,视频监
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-10-20
    • 文件大小:191488
    • 提供者:weixin_38752628
  1. 基于OpenCV的智能视频监控设计

  2. 采用智能视频分析技术的智能监控系统能够最大限度地减少人为干预,提高监控效率,减轻人的工作负担,并可对动态场景视频中的目标物体进行检测、分离、跟踪与有效识别。文中介绍了opencv中的运动模板检测方法,并给出了使用该检测方法来对运动目标进行检测、跟踪与智能判断的实验结果。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-10-25
    • 文件大小:271360
    • 提供者:weixin_38697940
  1. 基于OpenCV的智能视频监控设计

  2. 摘要:采用智能视频分析技术的智能监控系统能够最大限度地减少人为干预,提高监控效率,减轻人的工作负担,并可对动态场景视频中的目标物体进行检测、分离、跟踪与有效识别。文中介绍了opencv中的运动模板检测方法,并给出了使用该检测方法来对运动目标进行检测、跟踪与智能判断的实验结果。   0引言   智能视频监控以数字化、网络化视频监控为基础,但又有别于一般的网络化视频监控,它是一种更高端的视频监控应用。智能视频监控系统能够识别不同的物体。发现监控画面中的异常情况,并能以最快和最佳的方式发出警报和提
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-11-05
    • 文件大小:210944
    • 提供者:weixin_38534683
  1. 高速道路交通视频中车辆目标提取研究

  2. 为了能够从监控视频中快速、准确地分析车辆目标,提出了基于感兴趣区域( ROI) 的车辆目标提.取方法。针对高速公路监控视频,利用混合高斯背景建模,在视频中划定ROI,以排除逆向车道车辆目标.的影响,应用图像形态学进行干扰点排除与前景图像轮廓空洞填充,对运动车辆目标进行检测后,用最小.矩形方框法自动截取目标,最终,通过图像尺度归一化建立车辆样本数据库,为车型分类和识别提供目标.图像。实验结果表明: 该方法对车辆目标提取准确率高,且图像数据库样本丰富。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-25
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:weixin_38516956
  1. 一种基于多模式单演特征检测与匹配的三维视觉测量方法

  2. 三维视觉测量技术从一幅或多幅二维图像或者视频剪辑自动获取现实世界中目标和场景的几何模型、运动和形变等信息,从而识别和理解三维现实环境。针对传统三维视觉测量易受亮度变化、尺度变化、旋转变化及噪声影响的缺点,提出了一种基于多尺度单演特征检测与匹配的三维视觉测量新方法。该方法采用泊松(Poisson)滤波算子和里斯(Riesz)变换提取图像的多模式单演特征,包括局部幅值、局部方向、局部相位和彩色相位;模拟人眼视觉功能构建多模态的局部特征描述子及特征空间的相似性距离测量函数;将该相似性测量应用于立体匹配
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-12
    • 文件大小:5242880
    • 提供者:weixin_38745003
  1. 【毕业设计】基于MATLAB视频人体异常行为检测识别(GUI,论文).zip

  2. 本文设计了一款人体行为异常监控系统,主要适用人群是老年人,在摄像头固定的情况下,自动检测人体运动轨迹,并与提前设定好的行为库进行匹配,分析判断是否具有异常行为。 在数字图像预处理部分采用了图像二值化,腐蚀与膨胀等几种方法为人体目标的跟踪和检测做准备。为了克服在实际操作中遇到的问题,采用了帧差法和ViBe算法,帧差法即利用帧间变化与当前帧、背景算法来判断它是否大于阈值,并分析视频中序列的运动特性,ViBe算法则是一种背景建模的方法,背景模型是由邻域像素来创建,并对比背景模型、当前输入像素值检测出前
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-27
    • 文件大小:18874368
    • 提供者:matlab1998_vx
  1. 基于改进的YUV_Vibe融合算法的运动目标检测

  2. 针对视觉背景提取(Vibe)算法不能有效地去除目标阴影以及不能快速消除鬼影现象的缺点,提出了一种改进的YUV_Vibe融合算法。该方法通过扩大样本的邻域选取范围,从而有效避免了同一样本重复选取;将更新因子从16调整至4,且将样本更新个数变为2,提高背景更新速率,加快鬼影现象消除速率;将YUV颜色信息特征与Vibe相融合,消除了阴影影响;通过融合双模型的构建,有效地减少了阴影误检测率。通过视频数据集对算法进行实验论证,检测结果表明,改进了的YUV_Vibe融合算法在准确度与识别率上都有提高,且实验
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-27
    • 文件大小:7340032
    • 提供者:weixin_38680492
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