视频序列中运动目标检测与跟踪方法的研究

针对固定摄像头下的交通监控场景，首先给出一种基于分块原理的背景重建算法，克服了平均法重建的背景图像模糊的缺点。然后用减背景方法检测运动物体，并利用数学形态学方法对得到原始前景点作处理，填补了运动物体内

针对视频序列中人的跟踪问题,提出一种基于运动检测的多目标跟踪算法.跟踪系统由运动目标检测,关联矩阵建立,特殊情况判断及处理以及轨迹关联,部分构成.提出一种基于改进的c- 均值聚类的自适应运动分割方法;

一篇关于目标追踪的硕士论文 采用了基于最小平均绝对差值函数的相关跟踪算法,实现了对道路上运动小汽车的跟踪。

一种鲁棒高效的视频运动目标检测与跟踪算法

动态背景下运动目标检测与跟踪算法研究，汪尚，黄朝兵，视频中运动目标检测与跟踪在机器人视觉、智能监控和自动驾驶等领域有广泛的应用前景。本文工作是分析处理由于摄像机运动引起背景

构建了一个基于图像采集卡的复杂环境下实时运动目标检测与跟踪的实验平台。基于此平台提出并实现了一种改进的运动目标检测算法，它融合了帧间差分法和背景差分法的优点，以适应复杂环境的变化。实验表明，该算法利用

数字视频监控中的运动目标检测论文,做这个的可以参考一下

目标识别与跟踪的课件，可以更详细了解设计思路

摄像机运动情况下的运动目标检测及跟踪是视频监控中的热点问题。论文提出一种基于SIFT(Scale Invariant Feature Transform) 特征匹配的运动目标检测和跟踪算法。在目标检测

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。