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target-tracking
- 利用背景平均法，帧间差分法进行目标跟踪。还有基于Mean Shift的复杂背景的运动目标跟踪方法。-利用背景平均法，帧间差分法进行目标跟踪。还有基于m... Using the method of average background, two consecutive frames subtraction method for target tracking. There are complex background based on mean shift method of m
qq
- 基于背景差分法和帧间差分法的目标跟踪 应用了二维滤波，效果较好--Application of a two-dimensional filtering, target tracking based on background subtraction and interframe difference method better
31767665qq
- 基于背景差分法和帧间差分法的目标跟踪 应用了二维滤波，效果较好-Application of a two-dimensional filtering, target tracking based on background subtraction and interframe difference method better
motion-detection
- 将视频图像处理技术运用到中央空调节能控制中，利用帧间差分法与背景差分结合的方法，动态监测区域内人流量密度通过RS232串口将数据发送至PLC控制相应区域的制冷量和新风量-Video image processing technology applied to the central air-conditioning energy-saving control, the use of the interframe difference and background difference metho
Background-subtraction-method
- 帧间差分法从多帧连续图像提取背景 另一个是通过背景提取运动物体-Interframe difference from the background of continuous multi-frame image extraction, the other is to extract moving objects by background
MST-Player-v1.5
- 运动目标识别，采用背景差分方法。背景图像由均值法获得。里面的视频换成前几帧换成纯背景效果能更好一点-Moving target identification, using the background difference method. Background image obtained from the mean. Which replaced the previous video frame replaced by pure background a little better resul
MATLAB
- 基于背景差的背景更新程序 ，把视频提出各个帧，新背景= beijinggengxin(更新到第几帧，旧的背景）-Based on the background of poor background update program, put forward each frame of video, new background = beijinggengxin ( updated to the first of several frames, old background )
Video-Demo
- 视频演示算法包括： 1. 静态背景下的背景预测法目标检测 2. 静态背景下帧间差分法目标检测 3. Mean Shift目标跟踪方法 4. 重心多目标跟踪方法 -Video presentation of algorithms include: 1、Static Background prediction of target detection. 2、static background frame difference method target detection
Video-Demo
- 程序包括： 1. 静态背景下的背景预测法目标检测 2. 静态背景下帧间差分法目标检测 3. Mean Shift目标跟踪方法 4. 重心多目标跟踪方法 对于做视频跟踪的很有帮助，程序很完整 -The procedures include: 1. Background prediction method in the static context of target detection. A static context of inter-frame difference
yundonggenzong_ssdut
- 背景减除目标跟踪方法在Matlab中的实现,通过利用视频前几帧的图像分析处理得到背景信息，然后利用背景差法实现运动目标的跟踪检测-Background subtraction target tracking method in Matlab to get background information through the use of the first few frames of the video image analysis and processing, and then use th
bgandfd
- 背景差与帧间差结合的运动检测，并在原视频中画出运动物体-Background difference and frame difference combination of motion detection, and draw in the original video of moving objects
A1rard
- 自适应核密度估计运动检测方法 提出一种自适应的核密度(kernel density estimation, KDE)估计运动检测算法. 算法首先提出一种自适应前景、背景阈值的双阈值选择方法, 用于像素素分类. 该方法用双阈值能克服用单阈值分类存在的不足, 阈值的选择能自适应进行, 且能适应不同的场景. 在此基础上, 本文提出了基于概率的背景更新模型, 按照像素的概率来更新背景, 并利用帧间差分背景模 -Adaptive kernel density estimation motion det
Vshipinni
- 视频运动目标检测，包括背景预测法目标检测和帧间差分法目标检测，，Meam Shift目标跟踪和多目标重心法跟踪，内含演示说明。 -Video moving target detection, including background prediction target detection and inter-frame difference method for target detection, target tracking and multi-objective, Meam the S
VideoDemo
- VC++视频处理框架，一款VC++视频目标检测演示框架的【源代码】，视频演示算法包括： 1. 静态背景下的背景预测法目标检测 2. 静态背景下帧间差分法目标检测 3. Mean Shift目标跟踪方法 4. 重心多目标跟踪方法 -VC++ video processing framework, target detection demonstrates the framework of a VC++ video [source code],
Object-Detection
- 具有实时检测、跟踪和分析判断的智能化监控系统是智能化监控系统发展的必然趋势，本文提出一种在实时监控下检测和跟踪运动目标的方法，首先使用背景差分法检测出运动目标，并定期使用背景更新策略对参考背景进行局部更新，这样可以提高目标检测的精确度。目标跟踪时在不同的尺度空间获得目标的关键点，增强算法目标在遮挡情况下的鲁棒性， 接下来使用mean shift 算法估计目标在下一帧的位置。-Intelligent monitoring system with real-time detection, track
CarStreamTest
- 可分别对视频中的四个车道的车流数目进行统计 ，采用的的基于OpenCV+VC2008编程，车车辆识别采用背景差分法和邻帧检测法-Video can be respectively on the four lane number traffic statistics, the based on OpenCV+ VC2008 programming, the car vehicle identification adopted the background difference method and
images-shadow-dislodge
- 载入运动视频的每一帧，然后将其转化为灰度图，构造固定背景背景，基于差分法取出运动目标的阴影。-Loading each frame of video, and then be converted to grayscale
FindMoving
- 由运动目标检测的两种基本方法----帧间差分法和背景差分法,借助于OpenCV技术，在Visual C++ 6.0编程环境下开发了运动目标检测系统。该系统首先对不同途径采集的视频图像序列进行相关的预处理之后，分别采用不同检测算法检测出图像序列中的变化区域，最后用形态学滤波和连通性分析对变化区域进行后处理，从而将视频图像序列中的运动目标比较可靠地检测出来。-The two basic methods of moving target detection---- inter-frame diffe
Motion-human-detection
- 在背景图像差分的基础上，提出一种改进的实时背景更新算法。通过背景学习过程，利用若干帧连续图像中每点像素灰度值样本，估算对应像素点的灰度值均方差。利用正态分“3σ原则”对图像背景进行实时更新，消除背景变化对人体分割的影响。-Motion human detection based on difference background image
find_connected_components
- 连通域法，将帧间差分或者平均背景法得到的图像进行去除噪声处理，使其得到光滑的图像-find connected components