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搜索资源 - object detection tracking
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运动目标跟踪算法包括：
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
,Moving Target Tracking Algorithm include: 1. Quiescent in the context of target detection in the context of prediction 2. Static background frame difference metho
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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
该框架支持的视频只限于RGB非压缩Windows AVI格式，可以通过“文件”菜单下打开视频来打开视频文件。,Video Demo algorithm includes: 1. Static background prediction in the context of target detection 2. The conte
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一个用光流法实现目标分割，检测与跟跟踪的实用程序-Implementation of a light flow object segmentation, detection and tracking with the utility
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這個filter可以用來做追蹤的演算法,用於物件追蹤和偵測以達到高的效率-This filter can be used to do tracking algorithms for object tracking and detection in order to achieve high efficiency
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很好的程序。通过背景建模检测运动的物体。对研究运动分析与对象跟踪的朋友很有帮助-Very good program. Detection of motion through the background modeling objects. The study of motion analysis and object tracking helpful friends
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对任何运功的物体进行实时的检测和跟踪，并能标记运动目标的轮廓。-Exercise our powers to object to any real-time detection and tracking, and to mark the outline of moving objects.
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《DragonEye Fast Object Tracking and
Camera Motion Estimation》DragonEye是一个基于目标直接浏览的视频播放系统。比Dimp和Dragon来说具有实时性-Recently, multiple research groups proposed the concept of direct manipulation,
which makes the task of navigation in videos directly rel
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目标检测演示框架算法包括：
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
该框架支持的视频只限于RGB非压缩Windows AVI格式，可以通过“文件”菜单下打开视频来打开视频文件。-Presentation framework of the target detection algorithms include: 1. The context of the background s
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Includes a framework and various methods of motion detection, enhancement, object tracking
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角点是图像中的重要特征,在图像配准与匹配、运动分析、目标识别、目标跟踪等领域中均得到了广泛的应用。
Moravec和Harris算法是计算机视觉领域中应用比较广泛的角点检测方法。介绍了Moravec和Harris及其改进等四种常
用的角点检测算法的实现原理及其特点,并对这四种方法进行了分析、比较,给出了它们的效率性能评价。然后通过实验
研究了它们在角点检测的速度、正确率和抗噪性等方面的差异,探讨了各种算法的优势和缺陷。最后,文章指出了角点检
测技术的研究与发展方向。
-Cor
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视频对象跟踪检测，有效对缓慢运动动的对象进行跟踪提取检测
-Video object tracking and detection effectively slow movement moving object tracking extract detection
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基于DM642的运动物体检测，使用卡尔曼滤波进行多目标跟踪，已在系统上验证-Moving object detection based on DM642, using Calman filter for multi-target tracking, has been verified on the system
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运动目标检测是将位置发生改变的物体从背景中提取出来，它是运动目标跟踪、行为识别
和场景描述等技术的基础。运动目标检测的经典方法有光流法、帧间差分法和背景减除法。-Moving object detection is to change the position of the object extracted the background, it is a moving target tracking, behavior recognition
And underlying techno
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研究了海天线的提取和小目标检测。根据海天线区域的
灰度过渡特性，给出了一种基于背景行均值曲线突降区间的海天线定
位算法，并通过与另外三种海天线提取算法的比较和分析，得出本文
算法具有在海天线模糊、海面跌宕起伏的环境下准确快速定位海天线
的优势。
-A correlation-based tracking algorithm based on kalman prediction and adaptive reference template is discussed.
Th
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计算机视觉中最重要的研究之一就是运动目标检测，其不但在模式识别方面具有相关的研究，而且在图像理解领域也有非凡的意义。运动目标检测是通过通过图像序列帧图像来提取运动目标，通过运用相关的算法一幅图片被划分为前景点和背景点。运动目标检测算法是后续的运动目标分类、运动目标跟踪和分析提供了基础。本论文讲述了几种常用的视频运动目标检测算法，并就背景差分法进行了重点研究，通过两种方法来对比差分法的特点。其中背景差分法算法的主要流程为：视频获取、视频转化为图片序列、图片灰度化处理、去除噪声、差分图片、对图片进行
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静态背景下运动物体跟踪，采用L-K光流法，opencv源代码-Moving object tracking in static background, using L-K optical flow method, opencv source code
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对象检测，可用于对象追踪，人脸检测等方面。(Object detection can be used in object tracking, face detection and other aspects.)
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People detection and tracking in video sequences
are a crucial step for many applications such as security systems
and entertainment. Although humans can easily perform these
tasks, detecting and tracking people in dynamic background
scenes are n
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显着区域检测是计算机视觉中长期存在的问题。它旨在找到最能吸引人眼睛注意的图像中的像素或区域。准确和可靠的显着性检测可以从视觉追踪和识别到图形图像处理等众多任务中受益。例如，成功的对象检测算法有助于自动图像分割，更可靠的对象检测，有效的图像缩略和重定位(Significant regional detection is a long-term problem in computer vision. It aims to find the pixels or regions of the most
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智能监控平台的网站服务基于Flask开源框架，图像识别与信息提取功能则基于cv2和tensorflow等一系列相关的第三方库。以网页的形式进行人脸识别、目标检测、目标跟踪等，并且可以存储相关的操作记录、用户登录、管理员登录(Intelligent monitoring platform's website service is based on Flask open source framework, while image recognition and information extract
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