基于机器学习的运动物体检测算法

pytorch物体检测学习资料

本文深入介绍了基于深度学习的物体检测方法，包括 Faster R-CNN、YOLO、SSD 等。其中，我们着重讲解了这些方法在实际应用中的优缺点和适用场景。此外，我们还探讨了当前物体检测领域存在的一些

MaskFusion:多个运动物体的实时识别，跟踪和重建

由于散射介质的强散射作用,传统光学成像系统无法对散射介质后的物体进行成像与运动追踪。针对这一问题,提出了一种透过散射介质对运动物体进行追踪与重建的方法。基于散射介质的光学记忆效应理论,通过先验信息解算

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

运动物体参数估计与跟踪的线对应新算法.pdf

vc编的运动检测系统，特征区域匹配，运动物体提取，运动轨迹跟踪等(ok)经过测试，绝对可用！！有很好的参考价值！！

基于背景减除法的运动检测算法的学习