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深度学习的目标检测算法综述大作业,一个小论文

针对ViBe算法第一帧图像中含有运动的目标时容易引入“鬼影”及不能完整提取前景目标的问题,在原算法的基础上融合帧间差分法、Canny边缘检测,采用中值滤波、形态学算子进行后处理。实验结果表明,本文算法

在运动目标检测领域,ViBe算法由于其实时性高、鲁棒性好等特点,已经被广泛地研究与使用。但动态背景往往会干扰检测结果。通过度量背景复杂度更新距离阈值和背景模型更新率的方式,提出了一种基于改进ViBe算

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高光谱目标检测的算法，高光谱遥感图像不仅包含了物体的空间信息，而且还包含了物体的光谱信息，其中的每个像素都包含一个近似连续的光谱曲线。高光谱图像中同一波段的所有像素可以形成二维图像，每个像素也包含一条

目标检测是计算机视觉中一个重要问题，在行人跟踪、车牌识别、无人驾驶等领域都具有重要的研究价值。近年来，随着深度学习对图像分类准确度的大幅度提高，基于深度学习的目标检测算法逐渐成为主流。梳理了目标检测算

入侵目标检测技术是视频分析领域备受关注的前沿方向,也是该领域的研究热点，是保证现代社会公共安全的重要高科技手段和技术。主要内容包括运动目标的检测、分类和跟踪，其中提高入侵检测算法的实时性和准确性

摘要：针对复杂环境下运动目标检测提出一种基于像素分类的运动目标检测算法。该算法通过亮度归一化对图像序列进行预处理，用以降低光照变化造成的误检，根据场景中不同像素点的特点，对图像进行分类处理，单模态类的

运动目标检测算法研究，耿沛，苏小龙，运动目标检测算法的研究是当今图像处理领域的一个热门方向，随着其应用领域的不断扩大，其实用价值越来越得到人们的重视。本文针