基于视频的运动物体检测与提取方法研究

许多运动物体识别算法已经被提出来，其中基于随机游走和混合高斯模型的方法备受青睐。该方法结合了随机游走的目标跟踪方法和混合高斯模型的运动检测能力。它可以对各种复杂的场景进行检测和跟踪，并被广泛应用于监控

要实现对视频中人体动作的捕捉和分析首先要提取出人体的运动肢体，当视频中背景和人体姿态比较复杂时，帧差法、光流法等传统的运动目标提取方法并不能准确检测出人体运动肢体的轮廓.在帧差法基础上，提出了动态区域

基于Dalal和Triggs以及Felzenszwalb等人的智能应用，YOLOV是一种广泛应用于图像物体检测的关键组成部分。最近，基于CNN的对象检测模型大量涌现，其中包括一级和两级对象检测器。而基

MaskFusion:多个运动物体的实时识别，跟踪和重建

OpenCV学习笔记（四）运动物体跟踪的camshift算法

移动物体摄像头实时动态检测python

用qt写的调用摄像头的小例子，可以实现对镜头前物体的检测

利用光流或场景流识别运动物体

针对实时视频监控领域中传统的Camshift算法不能有效解决遮挡和高速运动等问题，提出一种改进的Camshift算法与卡尔曼滤波相结合的运动物体跟踪算法。首先，通过二次搜索来调整搜索窗口的位置和大小，

基于红外扫描图像的运动物体自动识别，周鼎，杨春金，本文研究了基于红外扫描图像的运动物体自动识别技术及其系统的整体架构，系统流程，图像处理算法和目标自动识别算法，对实时红外