基于DSP的运动目标的检测与跟踪

在研究灰度平面帧差法的基础上,提出了一种基于RGB颜色空间色变帧差法的运动目标检测方法,算法对彩色视频帧在RGB 3个平面上分别进行相邻两帧帧差计算,比较每个像素点RGB 3个平面像素值的变化是否同向

用于视频的运动目标跟踪，能够实现一些简单的目标检测功能。

针对目标检测与跟踪、颜色特征、 ceter-surround 模型在贝叶斯框架下的检测速度快、跟踪效果稳定等问题，提出了一种良好的码融合光流方法实时性好

利用帧差法进行视频运动目标的检测，可以粗略的检测出运动模块，可以结合其他方法进行更进一步的检测

摘要:使用Mumford-Shah模型进行运行目标检测以克服常规算法的缺点。利用改进的水平集算法,使算法能够快速收敛。为达到实时性的要求,利用多分辨方法进一步提高算法的速度。使用改进的区域生长算法进一

针对多目标跟踪过程中存在的遮挡问题,提出了一种固定摄像机场景下的多目标实时跟踪算法。提出基于鬼影判别与背景模型选择更新的背景差法检测运动目标,建立一种融合色度与边缘特征的目标模型.通过定义稳定跟踪队列

运动目标检测与跟踪算法的研究及FPGA实现，非常详细但无代码

为了提高复杂环境下的目标跟踪精度，提出了一种基于序贯检测机制的双目视觉运动目标跟踪方法．该方法在序贯检测机制下，将粒子滤波、稀疏场主动轮廓和 CamShift 等方法结合．首先用基于颜色特征的粒子滤波

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在IT行业中，'drift:没有目标的运动'这个标题可能指的是一个项目或者软件库，它专注于处理数据流中的概念漂移问题。概念漂移是指随着时间的推移，数据的分布发生变化，使得学习到的模型预测性能下降的现象