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当前位置: 首页 资源下载 源码下载 搜索资源 - detection of moving objects in moving camera

搜索资源列表

  1. CamCapture

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  2. 摄像头捕获运动目标,并且跟踪,多目标区分,实时检测-Camera to capture moving objects, and tracking, multi-objective distinction between real-time detection
  3. 所属分类:Windows Kernel

    • 发布日期:2017-05-11
    • 文件大小:2.02mb
    • 提供者:小白
  1. MovingObjectDetection

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  2. 运 动 对 象检测在面向对象的视频编码、基于内容的检索、安全监控等领域 都有重要用途,特别是在安全监控应用中,运动对象检测是基于视频的安全监 控异常报警任务的关键算法。由于实际监控背景一般比较复杂,例如背景中的 树枝叶晃动、场景照明亮度的变化等都会对运动对象检测造成影响,因此复杂 场景下的运动对象检测不是一项简单的任务。另外,当摄像机运动时,由于图 像背景是不断变化的,进一步增加了运动对象检测的复杂性。-Detection of moving objects in objec
  3. 所属分类:Graph program

    • 发布日期:2017-05-21
    • 文件大小:6.31mb
    • 提供者:ywt
  1. approach-detection-objects

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  2. This paper proposes an effective approach to the detection of small objects by employing watershed-based transformation. In our work, moving objects with small size and low contrast are fi rst detected from an image sequence which was captur
  3. 所属分类:Windows Develop

    • 发布日期:2017-04-02
    • 文件大小:318.74kb
    • 提供者:kaw
  1. zzznnssspp

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  2. 智能视觉监控利用计算机视觉技术在不需要人为干预的情况下,通过对摄像 头拍摄的图像序列的自动分析实现对被监控场景中的运动目标检测、识别和跟踪, 并在此基础上分析和判断目标的行为,涉及到网络通信、图像处理、数据压缩、 人工智能等多项技术 -Intelligent visual surveillance using computer vision technology in without the need of human intervention, the camera
  3. 所属分类:Picture Viewer

    • 发布日期:2017-05-22
    • 文件大小:6.01mb
    • 提供者:sunny
  1. GMM

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  2. 针对摄像机固定下的复杂背景环境,对采集到的视频图像的图像数据用混合高斯背景建模方法实现前景/背景分割,实现运动目标检测和跟踪。在进行前景检测前,先对背景进行训练,对图像中每个背景采用一个混合高斯模型进行模拟,每个背景的混合高斯的个数可以自适应。然后在测试阶段,对新来的像素进行GMM匹配,如果该像素值能够匹配其中一个高斯,则认为是背景,否则认为是前景。由于整个过程GMM模型在不断更新学习中,所以对动态背景有一定的鲁棒性。最后通过对一个有树枝摇摆的动态背景进行前景检测,取得了较好的效果。-For c
  3. 所属分类:Video Capture

    • 发布日期:2017-05-19
    • 文件大小:4.94mb
    • 提供者:axin
  1. Untitled2

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  2. 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
  3. 所属分类:Graph program

    • 发布日期:2017-12-15
    • 文件大小:1kb
    • 提供者:
  1. 68da9a50fa9bfd83b4a6c25300eee96d7cac

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  2. In this paper, we present an approach toward pedestrian detection and tracking from infrared imagery using joint shape and appearance cues. A layered representation is first introduced and a generalized expectation-maximization (EM) algorithm is dev
  3. 所属分类:其他

    • 发布日期:2018-04-22
    • 文件大小:1.18mb
    • 提供者:SAINATH1
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