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  1. 基于自适应背景差的运动目标检测、跟踪方法

  2. 该资料使用时间差分、背景差、自适应背景更新等方法进行运动目标跟踪。
  3. 所属分类:专业指导

    • 发布日期:2009-07-09
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:panrenlong
  1. 基于改进SURENDRA背景更新算法的运动目标检测算法

  2. 提出了一种改进的surendra运动目标检测算法,该算法可以自适应的调整背景更新速度。首先将第 一帧图像作为背景图像,并利用改进的surendra背景更新算法根据每帧图像对背景图像进行更新获得可靠的背 景。然后,将当前帧与背号作差,得到差值图像。使用自适应阈值对差值图像进行二值化处理,并利用形态学滤波 对二值图像进行适当处理,这样运动目标就被准确地提取出来
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2010-06-21
    • 文件大小:235520
    • 提供者:zxsyilubenpao
  1. 基于自适应背景图像更新的运动目标检测方法

  2. 提出了一种基于光流场等技术的自适应背景逼近更新 方法,并根据彩色差值模型得到差分图像.
  3. 所属分类:专业指导

    • 发布日期:2010-09-12
    • 文件大小:424960
    • 提供者:zhaoxunjie
  1. 基于背景累积的运动目标检测

  2. 本程序通过对采集到的视频序列进行分析,采用背景差法和自适应背景更新的方法对,进入视频序列或摄像头中的人体进行自动检测
  3. 所属分类:专业指导

    • 发布日期:2010-11-17
    • 文件大小:6144
    • 提供者:zengshuaishuai
  1. 背景估计与运动目标检测跟踪

  2. 基于视频的自动目标检测和跟踪是计算机视觉中一个重要的研究领域,特别是基于视频的智能车辆监控系 统中的运动车辆的检测和跟踪。提出一种自适应的背景估计方法来实时获得当前背景图像,从而分割出运动物体
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2008-09-12
    • 文件大小:222208
    • 提供者:mykellen
  1. 动态特征块匹配的背景更新在运动检测的应用.pdf

  2. 动态特征块匹配的背景更新在运动检测的应用.pdf,为解决传统监控设备视场小、非智能等缺陷,结合全景成像技术和计算机视觉技术,建立无人环境下外来入侵自动检测系统,从而实现了全景监控视场下运动目标快速准确的检测及跟踪。该技术关键在于如何在复杂的动态背景下有效地提取运动目标,为此提出一种基于动态特征块匹配的自适应背景更新算法。在采用帧间差分与背景差分融合算法检测到目标的基础上,利用目标的矩信息进行跟踪,避免了全景视觉下颜色及轮廓特征缺失的弊端。根据目标的轮廓及位置提取特征块,将视频序列的每一帧图像与
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2019-09-20
    • 文件大小:4194304
    • 提供者:weixin_38744270
  1. 汽车电子中的背景模型实现车辆检测设计

  2. 摘  要:为解决基于背景差分的车辆检测办法易受交通状况影响的问题,首先建立基于区间分布的自适应背景模型,然后利用改进的背景更新算法对建立的背景模型选择性更新。实验结果表明,该算法在交通堵塞或临时停车等复杂交通环境中有很好的背景提取和更新效果。与经典的算法相比,该车辆检测算法在实时性和准确性方面都有所提高。   随着智能交通技术的发展,智能交通系统中交通检测已经成为计算机视觉技术应用的一项重要课题。序列图像中车辆检测与跟踪在智能交通领域中起着关键作用。车辆检测常用的方法有基于帧间的差分办法、光流
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-10-23
    • 文件大小:337920
    • 提供者:weixin_38752074
  1. 利用改进的背景模型实现车辆检测

  2. 为解决基于背景差分的车辆检测办法易受交通状况影响的问题,首先建立基于区间分布的自适应背景模型,然后利用改进的背景更新算法对建立的背景模型选择性更新,最后结合阈值分割和形态学处理实现运动车辆检测。实验结果表明,该算法在交通堵塞或临时停车等复杂交通环境中有很好的背景提取和更新效果。与经典的算法相比,该车辆检测算法在实时性和准确性方面都有所提高。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-10-25
    • 文件大小:342016
    • 提供者:weixin_38518885
  1. OPENCV背景建立

  2. 一种新的自适应背景建立与更新算法,针对视频监控系统中的动目标检测问题,提出了一种新的自适应的背景建立与更新算法。能够从含有运动目标的初始背景中,通过短时间的训练得到理想的背景,可以大大减轻系统的存储负担。实验表明算法能很好地适应光照的缓变和突变,具有较强的鲁棒性。.. 一种新的自适应背景建立与更新算法,针对视频监控系统中的动目标检测问题,提出了一种新的自适应的背景建立与更新算法。能够从含有运动目标的初始背景中,通过短时间的训练得到理想的背景,可以大大减轻系统的存储负担。实验表明算法能很好地适应光
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2008-11-12
    • 文件大小:4194304
    • 提供者:myl_0115
  1. WePBAS:用于变化检测的基于像素的加权自适应分段器

  2. 基于像素的自适应分割器(PBAS)是用于更改检测的经典背景建模算法。但是,PBAS方法很难检测动态背景区域中的前景目标。为了解决这个问题,本文提出了一种基于PBAS的加权加权自适应分割器WePBAS,用于变化检测。 WePBAS使用加权背景样本作为背景模型。在PBAS方法中,不对背景模型中的样本进行加权。在加权背景样本集中,低权重背景样本通常表示错误的背景像素,需要替换。相反,需要保留高权重的背景样本。根据这一原理,提出了一种定向背景模型更新机制,以提高动态背景区域中前景目标的分割性能。另外,由
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-20
    • 文件大小:5242880
    • 提供者:weixin_38661100
  1. 自适应背景更新及运动目标检测算法

  2. 从视频中检测运动目标是智能视频监控应用中的一项关键技术.文中提出了一种基于区域的自适应背景更新及运动目标检测算法,首先使用高斯模型建立初始的静态背景图像,通过背景减法得到差值图像;然后使用自适应阈值对差值图像进行二值化,并利用形态学滤波和连通区域面积检测进行后处理,得到运动目标区域掩模;最后,根据运动目标区域掩模检测出运动目标,同时使用基于区域的自适应背景更新算法动态更新背景图像.实验结果表明,该算法能够自适应地对背景模型进行更新,对于背景的扰动、光线的渐变等带来的影响有很好的抑制作用,可以有效
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-23
    • 文件大小:917504
    • 提供者:weixin_38571449
  1. 显着目标检测的自适应计算模型

  2. 显着物体检测是许多计算机视觉应用程序的基本技术。 在本文中,我们提出了一种自适应计算模型来检测彩色图像中的显着物体。 首先,采用三种人类观察行为和可扩展的减法聚类技术构建注意力高斯混合模型(AGMM)和背景高斯混合模型(BGMM)。 其次,采用贝叶斯框架将每个像素分为显着对象或背景对象。 第三,利用期望最大化算法根据检测结果更新AGMM,BGMM和贝叶斯框架的参数。 最后,重复分类和更新过程,直到检测结果发展到稳定状态。 在各种图像上的实验证明了该方法的鲁棒性。 大量的定量评估和比较表明,所提出
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-23
    • 文件大小:917504
    • 提供者:weixin_38627769
  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

    • 发布日期:2021-02-23
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:weixin_38716590
  1. 一种自适应阈值的运动目标提取算法

  2. 为了准确地划分运动目标和背景区域,提出一种自适应阈值的运动目标提取算法,对现有基于背景差的提取算法进行改进。本算法将运动目标和背景作为两个聚类,对图像中的点按像素灰度进行分类,以聚类间的方根—算术均值距离最大作为分割阈值选择的准则,使得运动目标提取算法中二值化阈值能够自动更新,从而实现对运动目标的准确完整提取。实验结果表明,该算法能够较准确快速地提取运动目标,并对环境亮度突变、背景存在微小运动等情况具有较好的鲁棒性。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-23
    • 文件大小:618496
    • 提供者:weixin_38687807
  1. 自适应上下文感知相关滤波跟踪

  2. 针对上下文感知相关滤波跟踪算法中提取目标周围背景信息训练滤波器时,未考虑滤波器时间一致性的问题,当目标出现外观突变时,滤波器无法适应连续两帧图像中目标和背景信息的变化,易出现目标漂移等问题,提出一种自适应上下文感知相关滤波跟踪算法。首先,将目标周围的背景信息学习到滤波器中,增加滤波器对背景信息和目标的分类能力,加入时间感知项,保证学习连续两帧图像的滤波器尽可能一致。然后,采用线性插值法用于确定目标位置,模型更新阶段,引入遮挡判别依据平均峰值相关能量对目标是否遮挡进行判别。最后,在数据集OTB10
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-11
    • 文件大小:4194304
    • 提供者:weixin_38645198
  1. 复杂背景下基于自适应模板更新的目标跟踪算法

  2. 为了提高复杂背景下目标跟踪的稳定性,在模板匹配失败时引入目标分割过程,根据新目标区域与模板的相似度分析得出导致匹配失败的具体原因,提出了一种新的自适应模板更新算法。根据模板图像各像素到模板中心的距离构造加权函数,对传统归一化相关算法进行改进,使新算法具有一定的抗遮挡能力。实验结果表明,该算法与固定模板跟踪算法和逐帧模板更新算法相比,在目标尺寸变化和被物体局部遮挡时,跟踪的连续性和稳定性更好。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-10
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:weixin_38747978
  1. 基于特征融合和尺度自适应的干扰感知目标跟踪

  2. 针对复杂场景下单一颜色特征稳健性差、存在类目标干扰及目标尺度变化的问题, 提出了一种基于特征融合和尺度自适应的干扰感知目标跟踪方法。首先, 综合目标、邻域背景、类似干扰区域的三原色(RGB)特征和改进的方向梯度直方图(HOG)特征计算得到干扰感知目标模型; 在搜索区域内逐像素点计算目标概率图, 然后进行密集采样得到候选目标, 利用目标概率图的概率值与距离值进行加权, 同时定位目标和类似干扰, 并更新目标模型; 采用RGB直方图建立尺度模型, 从当前帧图像上截取不同尺度的图像块并计算其RGB直方图
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-07
    • 文件大小:12582912
    • 提供者:weixin_38611388
  1. ej2-javascript-ui-controls:Syncfusion JavaScript UI控件库提供了50多种跨浏览器,自适应和轻量级HTML5 UI控件,用于构建现代Web应用程序-源码

  2. Syncfusion Javascr ipt UI控件库 您将需要的唯一Javascr ipt UI库。 使用Essential JS 2创建的屏幕 目录 框架要点 轻巧且用户友好 整个Essential JS 2框架是从头开始构建的,是轻量级和模块化的。 通过仅包含应用程序所需的特定组件和功能,可以进一步减少其占用空间。 模块化架构 所有组件都已构建为模块以启用选择性引用,因此应用程序中仅包含您需要的组件和功能。 为性能而生 性能对于提供良好的用户体验至关重要。 我们确保设计和制造所有组件,以
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-31
    • 文件大小:106954752
    • 提供者:weixin_42097369
  1. 自适应特征融合和模型更新的相关滤波跟踪

  2. 针对复杂场景下单个特征的稳健性差,以及目标存在背景干扰和目标遮挡时跟踪失败的问题,提出一种基于自适应特征融合和模型更新的相关滤波跟踪算法。该算法在核相关滤波的基础上,通过对不同特征的响应图采用平均峰值-相关能量的方法进行加权求和,实现了响应图层面的自适应特征融合。根据响应图的峰值特性计算自适应权重,以其作为置信度确定模型的更新率,进而设计自适应模型更新方法。实验结果表明,该算法能够很好地适应背景干扰、目标遮挡、旋转运动等复杂场景,与近年来优秀的相关滤波跟踪算法相比,所提算法的平均距离精度比其中最
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-26
    • 文件大小:12582912
    • 提供者:weixin_38598703
  1. 基于双分类器的自适应单双手手势识别

  2. 针对传统卷积神经网络(CNN)中仅有对单手手势语义进行识别的算法和深度学习手势识别算法中CNN的收敛性差和识别精度低的问题,提出了一种基于两个分类器的自适应单双手手势识别算法以对单手和双手进行识别。该算法的核心是联合两个分类器进行单双手手势识别。首先,采用手数分类器对手势进行分割分组预测,将手势识别转化成部分手势图像识别;其次,采用自适应增强卷积神经网络(AE-CNN)进行手势识别,利用自适应模块分析出现识别误差的原因和反馈模式;最后,在迭代次数和识别结果的基础上进行参数更新。实验结果表明,手数
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-25
    • 文件大小:6291456
    • 提供者:weixin_38660359
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