运动物体检测

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自主机器人学校项目移动物体的检测和跟踪

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运动物体的轨迹预测无迹卡尔曼滤波算法实现

基于双目视觉信息的运动物体实时跟踪与测距，实现双目视觉的实时跟踪与定位，硕士毕业论文。

运动物体追踪迹（含图像和代码，可直接运行），主要是乒乓球追踪，但是修改代码同样可适用于其他物体追中，是图像处理课大型试验

这个系统利用重力加速度计与磁通门磁强计实现对三维空间物体的姿态测量,并能以此为基准实现物体空间移动轨迹的检测。在方向的测量中使用了3个传感器代替传统的单个传感器测量,以减小加速度计与磁通门计在与物体运

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

假设一物体围绕一圆周运动，角加速度是白噪声，观测噪声也是零均值的白噪声；编程使用卡尔曼滤波器实现运动物体的跟踪。

为了减小视频传输中的错误对解码端重建视频质量的影响，提出了一种使用于H.264的基于运动物体的时域错误隐藏算法。分析丢失宏块相邻宏块的运动矢量及灰度值分布，对平坦区域及灰度一致的运动区域先进行错误隐藏