運(yùn)動(dòng)目標(biāo)位置預(yù)測(cè)
資源簡(jiǎn)介：運(yùn)動(dòng)目標(biāo)位置預(yù)測(cè)
上傳時(shí)間： 2015-01-12
上傳用戶(hù)：hopy
資源簡(jiǎn)介：檢測(cè)運(yùn)動(dòng)物體需要無(wú)運(yùn)動(dòng)物體的背景圖像，所以，首先應(yīng)用多幀像素平均值法提取了運(yùn)動(dòng)視頻序列的背景圖，從背景圖像中分離目標(biāo)像素，獲取目標(biāo)的質(zhì)心坐標(biāo)，并應(yīng)用質(zhì)心跟蹤法以灰色圖像序列為基礎(chǔ)，對(duì)運(yùn)動(dòng)的目標(biāo)進(jìn)行實(shí)時(shí)檢測(cè)和跟蹤。質(zhì)心跟蹤法的目標(biāo)位置通過(guò)質(zhì)點(diǎn)...
上傳時(shí)間： 2013-11-12
上傳用戶(hù)：蟲(chóng)蟲(chóng)蟲(chóng)蟲(chóng)蟲(chóng)蟲(chóng)
資源簡(jiǎn)介：提出了裝配機(jī)器人系統(tǒng)中一種基于視覺(jué)引導(dǎo)和超聲測(cè)距的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤和抓取 方法。介紹了運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的跟蹤原理，采用圖像雅可比矩陣進(jìn)行機(jī)器人運(yùn)動(dòng)控制，跟蹤運(yùn)動(dòng) 的目標(biāo)。利用視覺(jué)引導(dǎo)技術(shù)，獲取目標(biāo)在圖像平面中的位置與方位，進(jìn)行平面跟蹤，然后 引導(dǎo)超聲波...
上傳時(shí)間： 2014-01-02
上傳用戶(hù)：rocketrevenge
資源簡(jiǎn)介：用一觀測(cè)器從t=1秒開(kāi)始對(duì)一個(gè)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的距離進(jìn)行連續(xù)地跟蹤測(cè)量，假設(shè)觀測(cè)的間隔為一秒鐘，雷達(dá)到運(yùn)動(dòng)目標(biāo)之間的距離為S(t)（1） 統(tǒng)計(jì)特性的初值為 （2）觀測(cè)誤差是與和均不相關(guān)的白噪聲序列，并且有 （3）觀測(cè)數(shù)據(jù)存放在附加的文件中（單位：m）。 要求...
上傳時(shí)間： 2014-01-13
上傳用戶(hù)：qq21508895
資源簡(jiǎn)介：視頻運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)是數(shù)字視頻信號(hào)處理、分析應(yīng)用的一個(gè)重要領(lǐng)域，在民用和軍事上有著廣泛的應(yīng)用，實(shí)現(xiàn)可靠、快速的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)系統(tǒng)有著非常重要的意義。 本文詳細(xì)介紹了基于FPGA的視頻運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)系統(tǒng)的軟硬件設(shè)計(jì)方法及其實(shí)現(xiàn)方案。首先介紹了視頻信號(hào)的分...
上傳時(shí)間： 2013-04-24
上傳用戶(hù)：hustfanenze
資源簡(jiǎn)介：視頻序列中運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的檢測(cè)是計(jì)算機(jī)視覺(jué)和圖像編碼研究領(lǐng)域的一個(gè)重要課題，在機(jī)器人導(dǎo)航、智能監(jiān)視系統(tǒng)、交通監(jiān)測(cè)、醫(yī)學(xué)圖像處理以及視頻圖像壓縮和傳輸?shù)阮I(lǐng)域都有廣泛的應(yīng)用。FPGA作為當(dāng)今主流的大規(guī)模可編程專(zhuān)用集成電路，可以滿(mǎn)足高速圖像處理的需要。使用...
上傳時(shí)間： 2013-07-20
上傳用戶(hù)：sn2080395
資源簡(jiǎn)介：基于 FPGA 的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)系統(tǒng)的研究與開(kāi)發(fā) \\r\\n希望有哪位朋友需要
上傳時(shí)間： 2013-08-11
上傳用戶(hù)：924484786
資源簡(jiǎn)介：在介紹運(yùn)動(dòng)檢測(cè)以及光流的基本概念的基礎(chǔ)上引出基于光流方程的兩種常用的圖像分析方法--梯度法、塊匹配法；通過(guò)對(duì)光流法在紅外圖像序列的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)、活動(dòng)輪廓模型以及醫(yī)學(xué)圖像處理方面的應(yīng)用來(lái)闡述這兩種光流法的優(yōu)缺點(diǎn)進(jìn)行分析從而得出光流法在運(yùn)動(dòng)圖像識(shí)...
上傳時(shí)間： 2013-10-31
上傳用戶(hù)：jrsoft
資源簡(jiǎn)介：基于圖形處理器單元（GPU）提出了一種幀間差分與模板匹配相結(jié)合的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)算法。在CUDA-SIFT（基于統(tǒng)一計(jì)算設(shè)備架構(gòu)的尺度不變特征變換）算法提取圖像匹配特征點(diǎn)的基礎(chǔ)上，優(yōu)化隨機(jī)采樣一致性算法（RANSAC）剔除圖像中由于目標(biāo)運(yùn)動(dòng)部分產(chǎn)生的誤匹配點(diǎn)，運(yùn)...
上傳時(shí)間： 2013-10-09
上傳用戶(hù)：ifree2016
資源簡(jiǎn)介：介紹了一種多運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)算法及序列圖像的仿真效果，同時(shí)對(duì)多運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)后的二值圖像進(jìn)行了連通成分標(biāo)記袁最后根據(jù)標(biāo)記結(jié)果在原圖像中準(zhǔn)確地框定了各運(yùn)動(dòng)目標(biāo)。關(guān)鍵字 多運(yùn)動(dòng)目標(biāo) 跟蹤 序列圖像 連通成分標(biāo)記
上傳時(shí)間： 2013-10-29
上傳用戶(hù)：nanfeicui
資源簡(jiǎn)介：提出了一種基于Surendra改進(jìn)的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)算法，通過(guò)對(duì)背景更新系數(shù)的改進(jìn)，獲取穩(wěn)定準(zhǔn)確的背景，再將背景幀與含運(yùn)動(dòng)區(qū)域的圖像幀用差分運(yùn)算獲得運(yùn)動(dòng)目標(biāo)圖像。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該算法能夠較快反應(yīng)環(huán)境的變化，準(zhǔn)確地獲得背景圖像，提高運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)的準(zhǔn)確性。
上傳時(shí)間： 2013-11-19
上傳用戶(hù)：1234567890qqq
資源簡(jiǎn)介：針對(duì)幀差分法易產(chǎn)生空洞以及背景減法不能檢測(cè)出與背景灰度接近的目標(biāo)的問(wèn)題，提出了一種將背景減和幀差法相結(jié)合的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)算法。首先利用連續(xù)兩幀圖像進(jìn)行背景減法得到兩種差分圖像，并用最大類(lèi)間與類(lèi)內(nèi)方差比法得到合適的閾值將這兩種差分圖像二值化，然...
上傳時(shí)間： 2013-10-08
上傳用戶(hù)：yqs138168
資源簡(jiǎn)介：?對(duì)傳統(tǒng)混合高斯背景模型作了改進(jìn)，消除了緩慢運(yùn)動(dòng)目標(biāo)對(duì)背景模型的影響，其中提出了目標(biāo)間差分方法區(qū)分出前后幀變化區(qū)，對(duì)不同區(qū)域采用不同的學(xué)習(xí)權(quán)重更新策略。通過(guò)實(shí)驗(yàn)證明，該改進(jìn)算法提高了背景模型的健壯性，在跟蹤系統(tǒng)中獲得較好效果。
上傳時(shí)間： 2015-01-03
上傳用戶(hù)：7891
資源簡(jiǎn)介：?針對(duì)目標(biāo)和背景具有空間連續(xù)性的特點(diǎn)，提出一種基于核密度估計(jì)和馬爾科夫隨機(jī)場(chǎng)的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)方法。首先利用核密度估計(jì)計(jì)算像素點(diǎn)屬于背景的概率密度，在特征向量中加入顏色空間運(yùn)動(dòng)矢量分量來(lái)提高對(duì)背景擾動(dòng)和光照變化的魯棒性；然后構(gòu)造馬爾科夫隨機(jī)場(chǎng)，...
上傳時(shí)間： 2014-01-20
上傳用戶(hù)：solmonfu
資源簡(jiǎn)介：圖像法識(shí)別運(yùn)動(dòng)目標(biāo)技術(shù)
上傳時(shí)間： 2014-02-18
上傳用戶(hù)：playboys0
資源簡(jiǎn)介：該程序?qū)崿F(xiàn)了一個(gè)簡(jiǎn)單的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)識(shí)別程序,這是主程序文件
上傳時(shí)間： 2014-01-24
上傳用戶(hù)：wfeel
資源簡(jiǎn)介：基于運(yùn)動(dòng)區(qū)域和運(yùn)動(dòng)區(qū)域外截矩形進(jìn)行運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)的程序
上傳時(shí)間： 2013-12-02
上傳用戶(hù)：kr770906
資源簡(jiǎn)介：本程序可以完成視頻圖像的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的檢測(cè)！它是在CCS上調(diào)試通過(guò)后，可以在DSP芯上直接運(yùn)行的程序！經(jīng)現(xiàn)場(chǎng)實(shí)驗(yàn)，效果還不錯(cuò)
上傳時(shí)間： 2014-01-14
上傳用戶(hù)：王者A
資源簡(jiǎn)介：一篇介紹運(yùn)動(dòng)目標(biāo)電視跟蹤的好文章特別針對(duì)遮擋情況
上傳時(shí)間： 2014-01-23
上傳用戶(hù)：450976175
資源簡(jiǎn)介：一個(gè)基于偏微分方程的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤方法，不可不讀
上傳時(shí)間： 2014-01-07
上傳用戶(hù)：zhyiroy
資源簡(jiǎn)介：運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤程序,相對(duì)簡(jiǎn)單而且容易實(shí)現(xiàn).在matlab下進(jìn)行.
上傳時(shí)間： 2013-12-22
上傳用戶(hù)：maizezhen
資源簡(jiǎn)介：幾篇運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)的論文，適合在研究方向入門(mén)使用，僅供參考。
上傳時(shí)間： 2015-07-19
上傳用戶(hù)：BOBOniu
資源簡(jiǎn)介：適應(yīng)灰度和光照變化的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤方法 方法很先進(jìn)
上傳時(shí)間： 2014-12-06
上傳用戶(hù)：gaojiao1999
資源簡(jiǎn)介：目標(biāo)跟蹤中經(jīng)常用到的一種運(yùn)動(dòng)目標(biāo)軌跡描述
上傳時(shí)間： 2014-12-08
上傳用戶(hù)：luke5347
資源簡(jiǎn)介：運(yùn)動(dòng)目標(biāo)分割的博士論文 西安電子大學(xué) 李玉山博導(dǎo)
上傳時(shí)間： 2014-01-22
上傳用戶(hù)：lili123
資源簡(jiǎn)介：用MAtlab寫(xiě)的不錯(cuò)的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)的分析平臺(tái)。 研究人員可借此學(xué)習(xí)在Matlab71上如何編寫(xiě)圖形化界面的程序， 同時(shí)可以將自己的代碼在平臺(tái)上面運(yùn)行，方面地查看運(yùn)行的效果。
上傳時(shí)間： 2014-01-21
上傳用戶(hù)：wangyi39
資源簡(jiǎn)介：這是一個(gè)不錯(cuò)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)的方案，涉及到幀間差分法和Kalman濾波器
上傳時(shí)間： 2013-12-25
上傳用戶(hù)：1583060504
資源簡(jiǎn)介：幀間差分與背景差分相融合的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)算法－－對(duì)做人體檢測(cè)或運(yùn)動(dòng)物體檢測(cè)有用的論文
上傳時(shí)間： 2015-11-13
上傳用戶(hù)：lindor
資源簡(jiǎn)介：詳細(xì)講解了Mean-shift的核心思想.可用于圖像分割,運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)
上傳時(shí)間： 2014-09-01
上傳用戶(hù)：litianchu
資源簡(jiǎn)介：數(shù)字視頻序列運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤技術(shù)研究，西北大學(xué)的文章，討論了多目標(biāo)跟蹤的問(wèn)題
上傳時(shí)間： 2015-11-21
上傳用戶(hù)：亞亞娟娟123
