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  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. 计算机智能视频监控系统关键技术研究

  2. 方帅博士论文 首先,对目标检测技术进行了研究,并提出了一种基于背景建模的运动目标检测算法。利用统计的方法建立了基于颜色和颜色梯度的背景模型,并实时地对背景模型进行更新,最后将这两种背景模型综合考虑对目 标进行了有效的检测。该算法较好地解决了背景模型的提取、更新、背景扰动、外界光照变化 等问题。 接着,研究了复杂背景下多目标跟踪问题,提出了基于蒙特卡罗粒子滤波器的复杂背景下多目 标跟踪算法。给出了序列图像多目 标跟踪系统的状态方程、观测方程、重采样方法以及目 标跟踪中的一些特殊情况的处理方法。该
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2010-07-16
    • 文件大小:5242880
    • 提供者:aa2004011425
  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. Flash 素材与源代码

  2. 供感兴趣的朋友学习练习使用,内含素材和源代码
  3. 所属分类:Flash

    • 发布日期:2011-01-27
    • 文件大小:3145728
    • 提供者:water20102
  1. 海量视频搜索与视频侦查系统

  2. 随处可见的视频监控,无非就是摄像头不停地抓拍录像。然而,一旦须要检索视频中的特定目标,人们面对的往往是在成千上万个小时的海量视频中大海捞针,传统上须要投入的人力和时间,简直让人不敢想象,也很不现实。因此,如何通过计算机程序快速从海量视频中搜索特定目标,已经成为当前视频检索和视频侦查迫切须要解决的问题。 当前市场存在的视频侦查系统,普遍仅仅是依赖于传统局限的“帧差法”、“背景建模法”、“颜色分类法”等,从视频中检测所有运动目标,开发出的系统大多停留在“视频摘要”、“视频浓缩”、“拌线检测”、“人
  3. 所属分类:C++

    • 发布日期:2014-09-16
    • 文件大小:8388608
    • 提供者:ruixin_1981
  1. 梯度海量视频内容搜索系统

  2. 1 系统概述 随处可见的视频监控,无非就是摄像头不停地抓拍录像。然而,一旦须要检索视频中的特定目标,人们面对的往往是在成千上万个小时的海量视频中大海捞针,传统上须要投入的人力和时间,简直让人不敢想象,也很不现实。因此,如何通过计算机程序快速从海量视频中搜索特定目标,已经成为当前视频检索和视频侦查迫切须要解决的问题。 当前市场存在的视频侦查系统,普遍仅仅是依赖于传统局限的“帧差法”、“背景建模法”、“颜色分类法”等,从视频中检测所有运动目标,开发出的系统大多停留在“视频摘要”、“视频浓缩”、“拌
  3. 所属分类:C++

    • 发布日期:2015-07-26
    • 文件大小:4194304
    • 提供者:ruixin_1981
  1. 老罗android开发视频教程全集百度网盘下载

  2. Android 是Google开发的基于Linux平台的开源手机操作系统。它包括操作系统、用户界面和应用程序—— 移动电话工作所需的全部软件,而且不存在任何以往阻碍移动产业创新的专有权障碍。 Android以Java为编程语言,使接口到功能,都有层出不穷的变化,其中Activity等同于J2ME的MIDlet,一个 Activity 类(class)负责创建视窗(window),一个活动中的Activity就是在 foreground(前景)模式,背景运行的程序叫做Service。两者之间通过
  3. 所属分类:Android

  1. 老罗android开发视频教程全集百度网盘链接

  2. Android 是Google开发的基于Linux平台的开源手机操作系统。它包括操作系统、用户界面和应用程序—— 移动电话工作所需的全部软件,而且不存在任何以往阻碍移动产业创新的专有权障碍。 Android以Java为编程语言,使接口到功能,都有层出不穷的变化,其中Activity等同于J2ME的MIDlet,一个 Activity 类(class)负责创建视窗(window),一个活动中的Activity就是在 foreground(前景)模式,背景运行的程序叫做Service。两者之间通过
  3. 所属分类:3G/移动开发

    • 发布日期:2018-09-18
    • 文件大小:99
    • 提供者:qq_36910634
  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. 煤矿智能视频监控中的运动目标检测研究

  2. 针对煤矿智能视频监控环境存在各种复杂动态场景变化的情况,研究了运动目标检测中的3个重要环节:背景建模与更新、前景检测和运动阴影检测与去除。针对这3个环节,提出了相应的处理方法:基于IFCM聚类算法的自适应背景建模与更新方法,对像素灰度取值进行无监督聚类,自适应选取不同个数的聚类构建各像素背景模型,随场景变化进行聚类修改、添加和删除以完成背景自动更新;联合背景差分信息、三帧差分信息和空间邻域信息的前景检测方法,据此获得较为准确的前景目标;运动阴影检测与去除方法,依据在阴影覆盖前后的灰度图像中,像素
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-05-05
    • 文件大小:313344
    • 提供者:weixin_38739044
  1. 基于随机特征的矿井视频图像中的人员跟踪技术

  2. 为解决煤矿井下照度低、照度不均匀并且变化剧烈,缺乏颜色信息,井下人员视觉表观与背景相似,而给基于视觉的井下人员跟踪定位技术发展带来的难题,基于压缩感知理论,利用随机投影技术提出了一种简单、新颖、但有效的跟踪定位矿井视频图像中人员的方法,用非常稀疏的随机投影矩阵从图像多尺度纹理特征空间抽取目标特征构成目标模型,利用朴素贝叶斯分类器采用鉴别式方法确定跟踪目标位置,并用随机特征对目标模型进行自适应在线更新。在神东集团大柳塔煤矿采集的井下视频上试验结果表明:该算法对目标的遮挡、旋转及不均匀的环境照度和照
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-04-18
    • 文件大小:457728
    • 提供者:weixin_38558660
  1. 视频监控中的前景目标检测算法研究_曾冬冬.caj

  2. 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。
  3. 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
  1. 采煤机视频压缩感知跟踪方法

  2. 针对工作面光照强度低且不均匀、煤尘浓度大等问题,提出了一种采煤机视频压缩感知跟踪方法。该方法首先采用矩形滤波器对图像进行归一化处理,获取特征向量;然后依据压缩感知理论对目标样本和背景样本的Haar-like特征向量进行压缩处理,并基于压缩后的Haar-like特征向量建立目标模型并训练朴素贝叶斯分类器;最后采用朴素贝叶斯分类器识别目标图像和背景图像,实现采煤机动态跟踪。试验结果表明,该方法在采煤机移动、遮挡及环境照度不均匀、快速变化等情况下都能实现有效跟踪,平均跟踪帧速率达22帧/s。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-05-29
    • 文件大小:262144
    • 提供者:weixin_38641896
  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. 疲劳驾驶视频监测中的快速人脸定位方法

  2. 为了满足基于计算机视觉的疲劳驾驶监测中眼睛定位的实时性和准确性的需要,提出了疲劳驾驶视频监测背景下的快速人脸定位方法。依据疲劳驾驶监测中获取的视频背景相对固定的特点,将背景减除法引入到驾驶员人脸检测当中,与灰度投影法相结合实现快速人脸定位。实验表明此方法快速、有效,且对光照变化以及驾驶员人脸姿态的变化具有较好的鲁棒性。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-10-20
    • 文件大小:208896
    • 提供者:weixin_38653296
  1. 一种基于TS模型的视频匹配方法

  2. 提出一种可伸缩式镜头算法模型,利用视频镜头检测的方法,将大型视频分为背景特征变化较小的短视频。该方法使得多维缩放算法得到更精确的匹配序列,并对视频镜头进行有目的的匹配,最终达到降低大型视频匹配算法中时间复杂度的目的。实验结果表明,该算法计算量及匹配误差率明显降低。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-10-19
    • 文件大小:264192
    • 提供者:weixin_38544781
  1. 一种基于背景提取的视频对象分割算法

  2. 提出了一种基于背景提取的视频对象分割算法,其主要是通过对多帧视频序列的比较,提取出视频帧的背景,以后的视频帧序列减去该背景,就得到了运动对象。实验结果表明,该算法可以很好地应用在视频会议等背景变化不大的场合,效果较好且运算量不大。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-10-24
    • 文件大小:178176
    • 提供者:weixin_38736721
  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. 基于改进Census变换的多特征背景建模算法

  2. 针对视频图像易受噪声干扰和背景变化复杂的特点,改进传统Census变换特征值对中心像素的依赖问题,建立Census模板以保持Census变换对光线变化的稳健性。将改进后的Census变换特征值、图像像素值、更新频数、最近更新时间和动态指数等多种特征融合,建立了一种新的背景建模算法。利用帧间亮度差,自适应选择融合多种特征更新背景模型,依据动态指数衡量背景变化复杂程度,建立不同的更新规则,提升模型对光线突变和复杂场景处理的稳定性。经测试多组标准视频序列,本算法检测精度优于其他算法,有效改善了光线突变
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-06
    • 文件大小:9437184
    • 提供者:weixin_38743054
  1. 基于改进的单高斯背景模型运动目标检测算法

  2. 针对传统单高斯背景模型(SGM)存在的背景模型不能很好地自适应背景变化、目标检测不完整的问题,提出了一种改进的单高斯背景模型运动目标检测算法,该方法结合单高斯背景模型和mean shift原理对运动目标进行检测。取前N帧视频样本的均值作为初始背景模型,对当前帧图像进行运动目标的初检测,根据单高斯背景模型更新原理用当前帧图像对检测为背景的点进行背景模型更新,对更新后的背景模型中不属于背景点的像素点进行mean shift修正,将进行mean shift修正后得到的背景模型作为最终的背景模型,再通过
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-05
    • 文件大小:6291456
    • 提供者:weixin_38621630
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