论文研究基于深度学习的多关键帧传播视频目标检测 .pdf

基于船舶监控视频的多目标检测与跟踪，彭晶晶，黄朝兵，对船舶监控视频提出了一种多运动目标的检测跟踪算法。利用隔帧帧差法检测目标之后，进行形态学操作以及连通域的分析能够克服帧差

基于场景深度的动态目标检测与背景建模，王磊刚，，基于信息融合的思想，本文给出了一种基于场景深度与混合高斯模型的动态目标检测与背景建模的方法。由于采用了多种探测手段，有效

带有关键帧的演示站点

实时场景下的小脸检测存在检出率低而且回归精度差的问题。通过融合更底层特征进行多尺度级联预测。根据实时场景下的人脸特点生成不同大小和比例的预测框以更好地适应人脸形状。在预测阶段提出了基于IOU判别的so

基于深度学习的网络入侵混合检测方法，李涵，钮心忻，针对如何在保证网络入侵检测性能的前提下具备未知攻击类型检测能力的问题，通过结合栈式稀疏自编码器、深度神经网络两种监督学习

使用Ffmpeg，VS2010C++获取视频流中的关键帧，原来下载，直接可以编译

可完整运行,有gui界面。

基于三帧差分的混合高斯背景模型运动目标检测，余越，马大中，针对混合高斯背景模型运动目标检测的光照突变误检以及突然运动目标的

提出了一种基于帧间差分的自适应运动目标检测算法。算法利用直方图统计各像素点处最大概率灰度的方法提取出连续视频的背景图像；相邻帧利用帧差法得到运动区域图像；利用运动区域图像与背景图像差分的方法提取出运动

目标检测是指在图像和视频中对目标进行定位和分类。在众多的实现工具中，科研利器MATLAB是最易用的。