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200551222211
- 采用 CAMSHIFT 算法快速跟踪和检测运动目标的 C/C++ 源代码-algorithm used CAMSHIFT rapid detection and tracking of moving objects in C / C source code
yudp
- 运动目标检测与跟踪，包括目标定位，匹配与跟踪!-moving target detection and tracking, including Target, matching and tracking!
genzong4
- 视频序列中运动目标的检测与跟踪（论文） 本文在总结和分析现有运动目标检测与跟踪方法的基础上，重点研究摄像头固定情况 下运动目标的检测与跟踪技术。-video sequences moving target detection and tracking (thesis) Based on the review and analysis of existing and moving target detection tracking method on the basis of research
ShadowOut
- 人体识别，运动跟踪监测，关节点检测 计算运动速率，检测健康状态-human identification, tracking and monitoring the movement, joint movement detection rate calculation, the state health Detection
moving_and_tracking_application
- 里边包括了目前最常用的运动目标检测与跟踪的代码，有lk、meamshift还有摄相机加采集卡的图像在VC++里显示。-inside, including the currently most commonly used moving target detection and tracking code, lk. meamshift still camera plus acquisition card images to demonstrate the VC.
Bilkent_meanshift
- 经典的meanshift算法，实现对运动目标的检测，跟踪-classic meanshift algorithm to achieve the objectives of the movement detection, tracking
my_particle
- 运动目标检测算法，采用粒子滤波法进行运动目标的检测，提取，跟踪-moving target detection algorithm, using the particle filter for moving target detection, extraction, tracking
camshiftdetectandtracking
- 采用 CAMSHIFT 算法快速跟踪和检测运动目标的 C/C++ 源代码-CAMSHIFT algorithm used rapid detection and tracking of moving objects in C / C source code
jiyuIMMjidongmubiaodegengzhousuanfa
- 机动目标的跟踪问题一直是人们研究的重点，实现机动目标精确跟踪，首要解决的问题就是使所建立的目标运动模型与实际的目标运动模型匹配。目前常用的有多模型(MM)，交互式多模型(IMM)，切换模型等。多模型方法就是对一组具有不同机动模型分别进行Kalman滤波，最终的参数估计是各滤波器估计值的加权和；在多模型基础上，Shalom提出了交互式多模型方法，这一方法对无序目标的机动检测，显示了更好的鲁棒性和跟踪的稳定性；切换模型则是分别建立机动和非机动运动模型，利用机动检测实现在这两个模型之间的切换。一般来说
chelianggengzongjiance
- 该程序利用OPENCV来获取视频帧，并通过帧差来检测运动车辆和跟踪，还带有AVI文件，效果很好，希望大家喜欢。
moving_object_tracking
- 数字视频序列运动目标检测与跟踪技术研究，西北大学的文章，讨论了多目标跟踪的问题
CAMSHIFT
- 采用 CAMSHIFT 算法快速跟踪和检测运动目标的 CC++ 源代码
MotionDetection
- 运动目标检测是数字图像处理技术的一个重要组成部分,它是计算机视觉、模式识别、 目标识别与跟踪、运动图像编码、安全监控等研究领域的重点与难点,在军事、国防和工业 等领域有着广泛的应用前景。序列图像的运动分析因其巨大的应用价值而受到广泛的重视. 它的基本任务是从图像序列中检测出运动信息,简化图像处理过程,得到所需的运动矢量,从 而能够识别与跟踪物体。正确地从视频流中提取运动目标是许多智能视频监视系统，如：视 频监视，交通自动监控，人体检测与跟踪等的基础部分。本文讨论了一种用于智能
track3_jian
- dm642上实现运动目标检测与跟踪，使用了矩持法，基于梯度的图像分割，匹配跟踪，形心跟踪等算法。
ObjectTrack
- 在总结和分析现有运动目标检测与跟踪方法的基础上，建立了一个视频序列采集的动态目标检测及跟踪系统
卡尔曼滤波
- 1、运动目标进行检测与跟踪，背景差分法，卡尔曼滤波，检测结果用红色外接矩形框表示，跟踪结果用绿色矩形框表示 2、采用平均背景法更新背景图像； 3、代码部分附详细解释(1. The moving target in the video sequence is detected and tracked, the moving target detection part uses the background difference method, the tracking part uses Calm
DAIMA
- 智能交通系统中的视频中的行走人体的检测与跟踪(Detection and tracking of walking human body in video of intelligent transportation system)
高密度环境下行人检测和统计
- 本实验的目的是对高密度行进人群中的行人流量进行统计，并能够区分上行和下行。实验的基本思路是： 在一个行人头部大小的带状区域中进行头部检测（HaarLike Adaboost方法），然后利用一个滑动的跟踪门对检测的头部结果进行关联，同时利用运动历史图分析的方法估计行人轮廓的运动方向，最后对序列关联特征进行分析给出上下行的统计结果。
高密度环境下行人检测和统计
- 本实验的目的是对高密度行进人群中的行人流量进行统计，并能够区分上行和下行。实验的基本思路是： 在一个行人头部大小的带状区域中进行头部检测（HaarLike Adaboost方法），然后利用一个滑动的跟踪门对检测的头部结果进行关联，同时利用运动历史图分析的方法估计行人轮廓的运动方向，最后对序列关联特征进行分析给出上下行的统计结果。
基于帧间差分法的视频目标检测系统
- 运动目标自动检测是对运动目标进行检测、提取、识别和跟踪的技术。基于视频序列的运动目标检测，一直以来都是机器视觉、智能监控系统、视频跟踪系统等领域的研究重点，是整个计算机视觉的研究难点之一"。运动目标检测的结果正确性对后续的图像处理、图像理解等工作的顺利开展具有决定性的作用，所以能否将运动物体从视频序列中准确地检测出来，是运动估计、目标识别、行为理解等高层次视频分析模块能否成功的关键。