基于DSP的视频运动目标检测与跟踪系统的研究
针对固定摄像头下的交通监控场景,首先给出一种基于分块原理的背景重建算法,克服了平均法重建的背景图像模糊的缺点。然后用减背景方法检测运动物体,并利用数学形态学方法对得到原始前景点作处理,填补了运动物体内
基于视频的移动目标检测是一个重要且有挑战性的任务,在许多应用中都起到相当关键的作用。本次论文研读围绕该主题展开,深入阅读了十余篇论文,在本文总结了视频中移动目标检测的一些主要方法及各自的优劣,并将几个
VideoMotionDetct video moving target detection source code
视频监控技术从点到点连接的CCTV模拟信号发展到当今的跨IP网络的数字信号已经经过了十几年的时间。现在业务规模的不断扩大,数千分散在各地的摄像机按照监控系统需求被被连接到一起,这对带宽和图像处理、存储
Moving target detection and tracking in dynamic scenes
智能网络视频监控系统不仅能实现监控功能,还能实现监控范围网络化、存储容量扩容化、监控智能化等,一旦选定目标,系统即可进行目标实时自主跟踪,通过摄像头和云台监控目标行为,存储可靠信息。由于均值偏移算法(
视频中运动目标的检测标记 MATLAB 检测交通视频中运动目标的程序设计
bayes算法的应用。可以按帧读取,自设读取格式。比如:b0001到b1000,共一千帧,设置方法,将格式设为b0000,起始帧设为1即可。
在智能监控系统中,视频运动目标检测是目标分类和行为理解的基础。由于视频背景的复杂性,考虑检测问题中能量函数的全局优化,提出了基于典型相关的树加权置信传播(TRW)算法用于视频运动目标检测。算法首先将视
