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搜索资源 - moving object detection
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计算机视觉是研究用计算机模拟生物外显或宏观视觉功能的科学和技术。作
为计算机视觉研究的一个分支—运动目标的检测与跟踪，就是对视场内的运动目
标，如人或车辆等，进行实时的观测，并在此基础上对被观测对象进行分类，然
后分析它们的行为。近年来，计算机视觉的研究重点已经从对静态图像的研究过
渡到对动态图像序列的研究上面，这方面的典型应用包括自动化的视频监控系
统、视频MPEG编解码技术、人机交互的感知接口、军事上的制导、雷达视频
图像中的
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借用VC++调用opencv函数进行图片打开，用于运动目标图片的检测-Use vc++ opencv function called open, used in the detection of moving object image
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雷达探测开关，用于检测前方是否有移动的物体?-Radar detection switch for detecting whether there is in front of the moving object?
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里面包含了步态识别的整一套流程的代码实现，包括从视频流里面提取图片帧，背景建模，提取运动目标（运动检测），形态学处理（膨胀与腐蚀，连通性检测），归一化大小，步态能量图的构建，主成分分析（PCA）降维,线性判别分析（LDA）分类等等功能的代码实现。均通过测试。-Contains the gait recognition of the whole process of a set of code, including the extraction and picture frames from th
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通過實現前人的研究成果，首先進行簡單的視屏圖像分割並對分割結果進行運動目標跟蹤；然後通過對跟蹤目標和監控區域的位置狀態信息進行分析。實現提取視屏幀，圖像預處理，運動信息提取分析，運動目標檢測這些流程完成目標檢測。最後比較視屏提取人數的魯棒性，準確性，及時間上的差異。-Simple Screen image segmentation and segmentation results by the results of previous studies, the first moving objec
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此方法为kalman视频跟踪，可以实现运动物体的检测及跟踪-This method for the Kalman video tracking, can realize the detection and tracking of moving object
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近些年，由于射频技术发展迅猛，应答器有了新的说法和含义，又被叫做智能标签或标签。RFID电子电梯合格证的阅读器（读写器）通过天线与RFID电子标签进行无线通信，可以实现对标签识别码和内存数据的读出或写入操作。典型的阅读器包含有高频模块（发送器和接收器）、控制单元以及阅读器天线。RFID射频识别是一种非接触式的自动识别技术，它通过射频信号自动识别目标对象并获取相关数据，识别工作无需人工干预，可工作于各种恶劣环境。RFID技术可识别高速运动物体并可同时识别多个标签，操作快捷方便。RFID是一种简单的
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此程序包括摄像机标定与校正，视频图像的运动目标检测，三维物体的尺寸检测等功能。采用的是基于曲率的角点检测。-This procedure includes calibration and correction, video images of moving target detection, three-dimensional object size detection. Used is based on the curvature of the corner detection.
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基于OpenCV的摄像头运动物体的识别与检测代码，可直接运行！-Identification and detection code OpenCV camera moving object based and can be run directly!
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Matlab的运动目标分割 车辆检测 平均建模背景差分-Matlab moving object segmentation of vehicle detection modeling background difference on average
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单高斯背景建模方法 检测视频中的运动物体 配置环境vs2012+opencv2.0-Vs2012+opencv2.0 moving object configuration environment single Gauss background modeling method detection in video
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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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基于haar检测算法和camshift算法的运动物体跟踪的程序，可根据xml提供haar特征进行特定物体的跟踪检测-Haar detection algorithm based on algorithms and camshift moving object tracking program that provides haar features of a particular object tracking and detection based on xml
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高效视频监控系统：采用帧间差分检测运动物体的原理建立一个视频监控系统。-Efficient video monitoring system: using frame difference principle of detection of moving object to establish a video monitoring system.
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基于dm642的运动检测源码，可实现对运动物体的识别跟踪-Motion detection based on dm642 source code, can realize the recognition of moving object tracking
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Opencv中的一种运动检测方法，运用背景建模，可以快速识别运动物体在前景中显示出来-Opencv in one motion detection method using background modeling, you can quickly identify the moving object is displayed in the foreground
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常见的目标检测方法主要有光流法，帧差法和背景模型法。光流法利用背景和运动目标的运动速度不同进行目标检测，计算量较大；帧差法对连续几帧图像的背景进行配准，通过前后帧的差分图像分离出运动物体；背景差法根据已知背景对图像进行差分，在运动背景下需要对背景模型进行更新。-Common target detection methods are mainly optical flow method, frame differential method and background model method.
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Opencv 根据移动物体的速度和方向检测物体的异常行为 完整源代码 可运行-Detect anomalous behavior of the object based on the speed and direction of moving objects
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opencv 根据物体移动的速度和方向检测物体异常行为-opencv object detection of abnormal behavior according to the direction and speed of moving objects
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