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搜索资源列表

  1. 背景差分法和帧间差分法的视频运动检测

  2. 本文在介绍了现有运动监测方法的基础上，将背景图像差分法和帧问差分法结合起来，提出了一种新的视频运动检 测方法，该方法继承了两种算法的优点，同时又弥补了它们的不足。实验结果表明，本文所述方法对于光照、背景内容的 变化不敏感，在运动图像检测中取得了良好的效果。

  3. 所属分类：其它

  1. 基于背景差分的运动目标检测方法

  2. ：针对静止摄像机下的运动目标检测问题，提出了一种基于背景减法的运动目标检测算法( 通过对一组 连续视频进行处理，从中得到不含运动目标的背景图像( 再利用背景差分的方法提取出运动目标( 在确定比较 阈值的过程中，一改以往通过实验不断调整的做法，提出了动态阈值的概念，从而增强了检测效果，提高了算法 的可实施性( 融入了高斯模型关于背景更新的算法，克服了由于背景突然改变而造成的误检测( 实验结果表明， 通过背景差分与高斯模型相结合的方法，在有诸多不确定性因素的序列视频中构建背景有较好的自适应性，能

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-10-31
    • 文件大小：184320
    • 提供者：flysky31534

  1. 基于背景差分的运动目标检测研究

  2. 基于视频的运动车辆检测及车型识别系统是智能交通系统的重要组成部分。论述了在固定摄像头拍摄的车 辆图像序列中检测出运动车辆，使用了目前最常用也最有效的运动目标检测方法和背景差分算法，其中前景提取是 背景差分算法的关键.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-10-31
    • 文件大小：136192
    • 提供者：flysky31534

  1. 基于背景差分与时域差分相结合的运动检测算法

  2. 针对传统运动目标检测方法的缺陷问题，提出了一种背景差分与时域差分相结合的算法， 通过对亮度值的判断，有效地获取了背景模型，并利用数学形态学的膨胀、腐蚀进行去噪．实验表 明，这种检测方法是快速有效的．

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-10-31
    • 文件大小：602112
    • 提供者：flysky31534

  1. meanshift tracking 背景差分算法

  2. meanshift tracking 背景差分算法...标准历程...

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2011-11-14
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：aaxww

  1. 一种基于背景差分的ROI提取算法的研究

  2. 一种基于背景差分的ROI提取算法的研究 不可多得的好资源啊

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2012-03-25
    • 文件大小：562176
    • 提供者：shihde

  1. 改进的背景差分算法

  2. 该程序基于OpenCV平台下的，对于传统的背景差分进行了改进和优化，对初学者有一定的帮助

  3. 所属分类：C/C++

    • 发布日期：2012-05-06
    • 文件大小：2048
    • 提供者：wj_20120220

  1. 背景差分算法

  2. 利用matlab实现背景差分，将第一个图片设置为背景图片，简单明了

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2013-03-13
    • 文件大小：2048
    • 提供者：lylbaolu

  1. 基于背景差分的多车道车流量检测系统

  2. 研究了背景差分算法，并设计了一种对多车道路段的车流量检测系统。首先通过背景差分的方法，实现了运动前景和背景的分割; 进一步使用虚拟检测线实现了多车道车流量的检测。

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2013-08-27
    • 文件大小：510976
    • 提供者：wade1452799883

  1. 背景差分与三帧差分结合的运动目标检测算法

  2. 背景差分与三帧差分结合的运动目标检测算法

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2014-04-24
    • 文件大小：419840
    • 提供者：w824429156

  1. opencv背景差分

  2. 基于opencv的视频图像背景差分算法例子

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2014-05-11
    • 文件大小：4096
    • 提供者：arthurlichen

  1. 各种背景差法库

  2. 实现了各种背景差分算法，采用c++编写，内含源代码。

  3. 所属分类：C/C++

    • 发布日期：2014-07-08
    • 文件大小：7340032
    • 提供者：u012869801

  1. matlab背景差分算法

  2. 运用背景差分算法，实现对视频车辆的检测与跟踪。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2015-03-20
    • 文件大小：1024
    • 提供者：huangqiuxiao

  1. 基于五帧差分和背景差分的运动目标检测算法

  2. 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。 实验结果表明，该算法能完整提取运动目标，背景适应性强，实时性好。

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2015-04-15
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：zxj2946755241

  1. 背景差分人体检测

  2. 针对基于混合高斯模型背景差分法对光照突变敏感的问题&提出了背景差分法与三帧间差分法相结合的运动目标检测算法$ 首先利用当前帧与混合高斯模型建立的背景模型差分&快速检测出运动变化区域$然后&通过与设定的阈值比较&判断场景内是否发生 光照突变&场景中若未发生光照突变&则采用混合高斯模型背景差分法提取运动目标&若发生光照突变&采用三帧间差分法提取运动目 标$实验结果表明&在光线发生突变情况下&文中提出的算法同样能够取得较好的检测效果&具有很强的适应性和鲁棒性&可用于实时

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2015-04-30
    • 文件大小：431104
    • 提供者：zxj2946755241

  1. 背景差分法检测出运动目标，对不同的连通区域做标记，并得出每个连通区域的直方图，通过直方图比较来跟踪特定目标

  2. opencv2.4.9+VS2010，使用帧间差分法或背景差分法检测出运动目标，对不同的连通区域做标记，并得出每个连通区域的直方图，通过直方图比较来跟踪特定目标，也可以用在车流量统计，参数可调，算法简单，耗时小，具有一定的可行性，目前对多个连通区域的直方图统计模块还未做好，希望同志们一起来交流学习。

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2015-09-08
    • 文件大小：9437184
    • 提供者：coffeeniunai

  1. 基于五帧差分和背景差分的运动目标检测算法

  2. 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。

  3. 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

  1. 基于快速背景差分的高速铁路异物侵入检测算法_郭保青.pdf

  2. 论文仅供学习和参考。 针对铁路场景抖动发生在垂直方向的特点，提出了一维灰度投影结合高斯滤波的图像快速去抖方法，在大幅提高处理速度的同时获得了较好的去抖效果; 针对复杂多变的背景，提出了一种基于前景目标统计分布的背景更新算法，定义了目标分散指数用于确定行列投影次序，通过统计前景目标分布实现背景更新，在提高速度的同时解决了传统背景更新算法难以解决的鬼影问题。最后通过背景差分获取前景目标，并通过目标标记、合并与特性分析提高目标检测的准确性。

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2020-09-03
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：olivia_ye

  1. 均值漂移框架下基于背景差分的运动目标跟踪

  2. 提出了一种基于背景差分法原理的均值漂移MS跟踪算法。使用距离度量函数判断目标是否失去跟踪，当MS跟踪目标位置发生较大偏移时，通过使用背景差分法提取的目标形心位置对其进行修正。实验结果表明，该方法应用于实时运动目标的跟踪时具有良好的跟踪效果。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-17
    • 文件大小：296960
    • 提供者：weixin_38628953

  1. 一种改进的基于卡尔曼滤波的背景差分算法

  2. 基于卡尔曼滤波的背景差分算法存在背景更新不自适应，对光照变化、物体移入移出敏感等问题。提出了一种改进的以分类分块为核心的背景差分算法。首先，将前N帧视频序列图像求取均值得到初始背景模型；将第K帧图像与背景图像进行差分得到差分图像，再按照均值和标准差进行两次分类分块，分出前景块和背景块；在单个像素基础上对前景块进行背景细分割，确定运动目标区域；依据相邻两帧之间的灰度信息完成背景自适应更新。实验证明，本文算法能有效克服外界光线缓慢变化和背景中物体的轻微移动等问题。该算法具有较好的稳健性、相对较快的运

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-25
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：weixin_38627590
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