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搜索资源 - video object detection
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在视频图像中实现目标的实时目标分类和检测、跟踪-Achieve the goal of real-time video image object classification and detection, tracking
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：基于背景建模的运动目标分割是智能视频监控的重要任务，模型的质量直接影响到检测、跟踪、识别等运动分析的准确性．当前的建模方法多是单层的，忽略了像素特征在时域和空域上的联系，模型描述不够准确，对于背景扰动、全局光照变化及复杂的室内外场景等多种情况鲁棒性不强，导致了分割中出现空洞和噪声点．针对这些问题提出了一种双层建模的方法，在第一层提取时域上的像素亮度特征采用码本建模，第二层提取邻域纹理特征采用基于中心对称的局部二值模式建模．实验证明该方法在用于运动分割时，比常用方法具有更好的准确性和鲁棒性．-M
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实现了多高斯建模法的视频分割算法和越界检测、运动物体尺寸检测、计数等应用。算法主要由OPENCV实现。
软件目前可实现以下功能：
1）提供高斯建模法研究相应算法实现的效果的影响；
2）可以实现原视频与处理后的视频同时播放，实现跟踪；
3）实现车流量技术计数。
-To achieve a multi-Gaussian modeling method of video segmentation algorithm and cross-border detection, movin
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object tracking and detection in video image processing. classification of objects in video.
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object tracking and detection in video image processing. classification of objects in video.
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object tracking and detection in video image processing. classification of objects in video.
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object tracking and detection in video image processing. classification of objects in video.
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十字路口车流通量及车身颜色的统计通过MATLAB创建系统对象，用于读入待处理视频，用于色彩空间转换、检测出包含汽车运动的图像块、用高斯混合模型检测背景、对检测出的运动车辆进行框画、标注检测到车辆的个数用于显示结果。颜色提取算法采用 RGB 颜色模型，利用MATLAB进行仿真-Crossing the circulation of the car and body color statistics by MATLAB to create object system, used to read th
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本程序开发环境：vc6.0 opencv1.0
整体功能：是为了实现车牌自动跟踪，检测，并拍照，定位，识别，但是跟踪和拍照等于没有实现。
实现功能： 能实现视频中物体跟踪，但必须是手动圈住才行，摄像头是usb摄像头.
打开车牌图片，能进行定位，车牌分割，字符分割，字符识别。-英语
简体中文
The program development environment: VC6.0 opencv1.0
Function: in order to achieve aut
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c++实现跟踪分割视频中运动的物体，有不错的的效果，对分割视频提取检测特征，并实行特征分析跟踪-c++ object segmentation for tracking the movement of the video, have a good effect, to split video detection feature extraction, feature analysis and implementation of tracking
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This example shows how to perform automatic detection and motion-based
tracking of moving objects in a video a stationary camera.
Copyright 2012-2015 The MathWorks, Inc.
Detection of moving objects and motion-based tracking are im
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This example shows how to perform automatic detection and motion-based
tracking of moving objects in a video a stationary camera.
Copyright 2012-2015 The MathWorks, Inc.
Detection of moving objects and motion-based tracking are im
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C+++视频cvncvb监控系统,根据支持向量机的特征提取对视频中的物体进行检测识别-C++ video cvbcvb monitoring system, according to the support vector machine to extract the characteristics of the object in the video detection and identification
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Matlab code for object recognization - Detection of car in a video clip
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基于帧间差分的单目标/多目标的实时跟踪程序，基于MATLAB编写。希望对刚学习MATLAB的同学有所帮助-This example shows how to perform automatic detection and motion-based
tracking of moving objects in a video a stationary camera.
Copyright 2014 The MathWorks, Inc.
Detec
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目标检测，对包含动态背景信息的监控视频，设计有效的前景目标提取方案。(Target detection, an efficient foreground object extraction scheme is designed for surveillance video with dynamic background information.)
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对包含动态背景信息的监控视频，设计有效的前景目标提取方案。(Target detection, an efficient foreground object extraction scheme is designed for surveillance video with dynamic background information.)
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以常见的监控摄像头的实时视频信号为输入采用基于神经网络的YOLO目标检测算法进行检测与特征提取，最后利用自己的多目标追踪算法实现人流量统计和目标对象保存(Taking the real-time video signal of the surveillance camera as the input, the YOLO target detection algorithm based on the neural network is used to detect and extract the
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一、课题介绍
本设计为基于MATLAB的火焰烟雾火灾检测系统。结合火焰是实时动态跳跃的，采用面积增长率，角点和圆形度三个维度相结合的方式判断是否有火焰。该设计测试对象为视频，通过下一帧和上一帧的差异发现是否有火情，并可发出语音报警。本设计带有一个人机交互式GUI界面，界面友好。是个不错的毕设选题。
二、算法流程
结合火焰的面积增长率，角点和圆形度三个维度综合判断。并且得出每帧图像火焰部分的该三个参数，实时显示在GUI上。(1.Topic introduction
This design
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一、课题介绍
本设计为基于MATLAB的火焰烟雾火灾检测系统。传统的采用颜色的方法，误识别大，局限性强。结合火焰是实时动态跳跃的，采用面积增长率，角点和圆形度三个维度相结合的方式判断是否有火焰。该设计测试对象为视频，通过下一帧和上一帧的差异发现是否有火情，并可发出语音报警。本设计带有一个人机交互式GUI界面，界面友好。是个不错的bishe选题。
二、算法流程
结合火焰的面积增长率，角点和圆形度三个维度综合判断。并且得出每帧图像火焰部分的该三个参数，实时显示在GUI上。
三、GUI界面设计(Thi
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