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在智能视频监控领域中,运动目标检测已经成为主要研究课题之一,针对传统的方向梯度直方图(HOG)算法并行化程度低等问题,采用了基于嵌入式GPU的并行化改进的运动目标检测方法,通过大数据量样本图片和实时采
目前,运动目标的检测是计算机视觉领域中最活跃的研究主题之一。本文介绍了光流法、帧间差 分等运动目标的检测方法,提出了一种基于熵的运动目标检测方法,实验结果表明了该方法的鲁棒性和有
比较经典的运动目标检测算法——VIBE,发文章的话可以拿自己的方法和VIBE作比较。基于VC++开发
程序使用WIN32SDK+OPENCV完成;能将运动的目标进行提取,并且判断出运动目标的方向,并且能去除大部分的阴影干扰;同时,具有安全警报的功能。
在vs2005+opencv2.0平台下,读入三帧图像,采用三帧差分进行运动目标检测,并对差分结果进行自适应二值化,膨胀腐蚀后进行连通域检测,最后分割出目标图像
运动目标检测opencv完整代码,包含帧处理函数,空格键控制暂停、开始。
可以实现对行人的自动检测和跟踪,并且附上了测试视频。
基于视频的移动目标检测提取技术,可以进行2次开发成自己想要的程序。
本文来自cnblogs,本文介绍基于区域提名的方法,包括R-CNN、SPP-net、Fast R-CNN、FasterR-CNN、R-FCN和端到端(End-to-End)的目标检测方法,包括YOLO
先对各种跟踪方法做简单的介绍,然后重点介绍比较常用的Kalman跟踪算法与Meanshift算法,最后给出了一种利用openCv技术实现的目标跟踪方法
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