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搜索资源 - background subtraction algorithm
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基于opencv,结合背景差法和camshift算法实现对运动物体的检测与跟踪，毕设时做的，效果不错。-Based opencv, combined the background subtraction camshift algorithm detection and tracking of moving objects, the complete set up to do, good results.
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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
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一种基于背景减法和帧差的运动目标检测算法-Based on background subtraction and frame difference moving target detection algorithm
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建立一个自动识别交通状态的系统，可以实时得到道路交通状况，从而引导交通参与者。系统通过数据采集终端抽样采集交通状况数据，然后经过图像的预处理，即图像的灰度化，通过背景提取算法得到图像背景，然后做背景差，自动阈值分割，形态学滤波等一系列操作，得到二值化图像,并且实现背景更新。然后计算车辆的占路比和车辆的速度这两个交通参数，通过神经网络对大量数据的训练，从而实现自动识别交通状况。-Establish a system to automatically identify traffic state c
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高斯改进算法，背景减除法，方法很有效。可以参考-Gauss improved algorithm, background subtraction method, the method is very effective
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Tracking moving objects in video sequence is an important
problem in computer vision, with applications several
fields, such as video surveillance and target tracking. Most
techniques reported in the literature use background subtraction
tech
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步态识别论文，对目标检测方法进行了分析，提出了在HSL颜色模型空间中，利用时间域中值滤波算法构建背景模型，采用背景减除法实现人体上肢和下肢关节点的检测，采用闽值分割、形态学滤波和颗粒去除操作对关节点的图像进行二值化处理，为后续相关特征的提取做好了准备。
-Gait identification papers, for target detection methods are analyzed, presented at the HSL color space model, using med
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交通视频采集后的图像预处理。由于硬件及环境等因素的影响，摄像头提取的图像不可避免地包含噪声，图像的质量会受到不同程度的失真。因此，我们要对采集到的视频序列进行图像的预处理。
车辆检测算法。概括性的分析了基于图像处理的几种常用的车辆检测算法：帧差法、光流法，总结了各种方法的优缺点，并采用背景差法对车流量进行检测。该算法自适应能力强，计算量小，可正确判断有无车辆、完成车辆计数，实现车流量计算，为交通监管系统提供实时有效的交通参数。
车辆计数。分析常用的车辆计数方法：虚拟线圈法和目标跟踪法。并
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matlab进行图像的加减乘除算法，对图像进行亮度调节、图像叠加、提取背景亮度等。(Matlab carries out image multiplication and subtraction multiplication and division algorithm, adjusts the brightness of the image, overlay the image, and extract background brightness.)
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