基于背景差分的运动目标检测方法

对传统的单高斯模型作了一些改进,有效地解决了传统单高斯模型中的拖尾、鬼影问题。对单高斯模型中均值与均方差的更新率的选取提出了一种新方案,能够兼顾高斯模型的收敛性和稳定性。将基于色度畸变与一阶梯度信息的

基于单目视觉的运动目标检测方法的研究,简单易学，希望对大家有帮助

在智能视频监控领域中,运动目标检测已经成为主要研究课题之一,针对传统的方向梯度直方图(HOG)算法并行化程度低等问题,采用了基于嵌入式GPU的并行化改进的运动目标检测方法,通过大数据量样本图片和实时采

介绍了一种阴影消除的自适应背景建模的方法，解决了阴影带来检测不准的问题。给出了算法简介和实验情况下的对阴影消除的效果图。

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

直接解压即可使用，效果不错。能直接标记目标。

实测可以运行MATLAB代码，可以实现，里面包含子函数主函数全部。

视频监控中运动目标检测与背景更新方法,不仅给出了怎么样检测目标,而且运用更新的方法实现了更好的检测.-Video Surveillance moving target detection and ba

针对复杂天空背景条件下低信噪比的红外弱小目标检测问题,提出了一种基于对称差分和光流估计相结合的目标检测算法。对序列红外图像做对称差分运算,通过图像差减运算和自适应阈值分割提取目标可能的运动区域,并对区

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