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shadow-removal
- 该代码用于在视觉智能监控/视频监控/视觉监控/视频智能监控中，消除阴影。阴影消除对视频监控具有重要的意义，能够有效地降低阴影对目标检测的影响，减小误检率和漏检率，提高对目标的识别效率以及监控系统的稳定性和可靠性。-This code is used to remove shadow in visual intelligent surveillance/video surveillance/visual surveillance/video intelligent surveillance. Sh
paper
- 智能交通监视系统中基于边缘的运动目标提取算法 本文的算法是基于C++和OPEN CV实现的，要运行此程序首先要安装这两个软件 由于本文在采集图像时用到的视频图像较大 ，要100多兆，所以演示程序采用另一个视频，以观其效果 本程序中采用视频序列的前四十帧的奇数帧提取出背景边缘，用参数backframes来控制，backframes/2 即是采用的帧数。 cedge_thresh1和cedge_thresh2来控制做背景检测是用到的CANNY算子的两个阈值。
object-detect
- 改程序能够读取视频文件并且可以检测到运动的物体，配置好opencv后可以直接运行，本程序以车辆监控为例子，所以可以用于智能监控-Reform program that can read video files and can detect movement of objects can be configured directly opencv run, the procedure for vehicle monitoring, for example, it can be used for i
gauss_model
- 目前比较流行的智能视频分析里用到的 混合高斯模型算法，可以用来建立背景。-Currently more popular where intelligent video analysis algorithms used in Gaussian mixture model can be used to establish the background.
ShdowRemove
- 智能视频分析处理中阴影处理算法是非常难的一个课题，下面整理一些阴影消除算法，希望对大家有所帮助。-Intelligent video analysis and processing in the shadow processing algorithms is a very difficult one subject, the following order to eliminate some of the shadow algorithms, we want to help.
090530
- 视频序列中运动目标的跟踪是智能视频监控领域中的一项重要问题，目标跟踪就是建立视频序列的不同帧中目标的对应关系。针对现有方法目标特征信息考虑不足的缺陷，提出一种基于特征匹配的目标跟踪方法。实验结果表明，所提方法在实时性的前提下，可以实现运动目标的准确跟踪。-Video sequences of moving target tracking is the intelligent video surveillance in the field of an important issue, target
Videobasedvehicledetectionandanalysisalgorithm
- 基于视频分析的算法，一篇杂志文献，对做智能交通有参考价值-Algorithm based on video analysis, a magazine literature, there is reference made intelligent transportation
SIFT_VC.lib
- 本系统中VIS欠缺的SIFT_VC.lib文件。。。 http://www.pudn.com/downloads224/sourcecode/math/detail1055031.html-This is lib file, which is used in Video Intelligent System (VIS) based on the Microsoft Visual Studio 2008 compiler environment and OpenCV 2.0 library
TestMateDataDemo
- 本软件是基于智能视频分析设备MATE的metadata数据做分析后，将layout轨迹信息叠加到HIKVISION 的视频上进行显示。如有更进一步的需求，请与本人联系。xwyangjshb@21cn.com-This software is based on MATE' s intelligent video analysis equipment to do the data analysis of metadata, the information will be added to th
visual-intelligent-surveillance
- 该代码用于实现视频监控/视觉监控/视频智能监控/视觉智能监控，具有友好的人机交互界面。在工作时，利用连接在计算机上的摄像头取得视频图像，通过背景减除、滤波、二值化处理、识别等技术，实现对视频目标的监控。-This code is applied to visual surveillance/video surveillance/visual intelligent surveillance/video intelligent surveillance which has a friendly h
ForegroundExtract
- 视频捕捉的对象中，背景通常保持不变。一般分析中关注移动的前景物体，威力提取出前景物体，需要建立背景的模型，将模型和当前帧进行比对检测前景物体。前景提取应用非常广泛，特别是在智能监控领域中。 如果有不含前景物体的背景图片，提取前景的工作相对容易，只需要比对当前帧和背景图片的不同，调用函数absdiff实现。但是大多数情况，获得背景图片是不可能的，比如在复杂的场景下，或者有光线条件的变化。因此，就需要动态的变换背景。一种简单的办法是对所观察到的图片取平均，但这样做也有很多弊端，首先，这种办
RedLightDetect.rar
- 用于智能交通领域 视频闯红灯软件中 对信号灯进行检测 获知信号灯是否处于红灯状态 从而检测车辆是否闯红灯,Informed of the signal light is in the red light to detect whether a vehicle running a red light signal light detection for video red light running software in the field of intelligent transportati
background-modeling
- 随着智能监控技术的快速发展, 基于数字视频的智能视频监控系统代替原来的人力监控在越来越多的公共场所获得了应用。然而, 在实际的户外监控环境下, 由于光线变化以及初始背景样本的多样性, 难以建立良好的背景样本。针对上述问题, 提出了一种自适应的背景建模方法。其中自适应指两个方面: 第一 背景的自动更新 第二, 不需要使用背景帧样本作为模型训练的输人。在此基础上, 建立了针对户外交通环境的智能车辆监控系统。实验结果表明, 上述方法在动态场景的车辆检测中取得了较好的效果。-With the rapid
background-model7
- 针对智能视频监控中运动目标的检测，提出了一种基于字典学习的背景建模方法．结合时空域信息对视频中的每个位置进行字典学习来描述场景信息．利用背景频繁出现的特性，将字典中的词划分成描述背景的词和描述前景的词．用字典表达对应位置的结构，并根据字典中贡献最大词的属性对当前位置进行背景判断．根据判断的结果对字典进行实时更新．在公共的视频数据库上与传统的背景建模方法相比较，所提方法可以较好地检测出前景目标．-Intelligent video surveillance to detect moving tar
background-model8
- ：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
Mpg
- 基于视频的汽车跟踪程序设计,可以实现动态地跟踪运动中的汽车目标，常常用在智能交通领域。-Video-based vehicle tracking program designed to track the dynamic movement of the car target, often used in the field of intelligent transportation.
Vehicle-License-Plate-Recognition
- 车牌识别技术(Vehicle License Plate Recognition，VLPR) 是指能够检测到受监控路面的车辆并自动提取车辆牌照信息（含汉字字符、英文字母、阿拉伯数字及号牌颜色）进行处理的技术。车牌识别是现代智能交通系统中的重要组成部分之一，应用十分广泛。它以数字图像处理、模式识别、计算机视觉等技术为基础，对摄像机所拍摄的车辆图像或者视频序列进行分析，得到每一辆汽车唯一的车牌号码，从而完成识别过程。-License plate recognition technology (VLP
20160502PicDeal
- 图像处理(image processing)，用计算机对图像进行分析，以达到所需结果的技术。又称影像处理。图像处理一般指数字图像处理。数字图像是指用工业相机、摄像机、扫描仪等设备经过拍摄得到的一个大的二维数组，该数组的元素称为像素，其值称为灰度值。图像处理技术的一般包括图像压缩，增强和复原，匹配、描述和识别3个部分。 常见的系统有康耐视系统、图智能系统等，目前是正在逐渐兴起的技术。-Image processing, image processing, computer analysis of
processingimage
- 图像处理(image processing)，用计算机对图像进行分析，以达到所需结果的技术。又称影像处理。图像处理一般指数字图像处理。数字图像是指用工业相机、摄像机、扫描仪等设备经过拍摄得到的一个大的二维数组，该数组的元素称为像素，其值称为灰度值。图像处理技术的一般包括图像压缩，增强和复原，匹配、描述和识别3个部分。 常见的系统有康耐视系统、图智能系统等，目前是正在逐渐兴起的技术。-Image processing, image processing, computer analysis of