?? 運動檢測技術資料

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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合的運動目標檢測算法。在CUDA-SIFT（基于統一計算設備架構的尺度不變特征變換）算法提取圖像匹配特征點的基礎上，優化隨機采樣一致性算法（...

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通過深入研究國內外視頻圖像運動目標的跟蹤技術現狀，基于目前對視頻圖像中運動物體進行檢測與跟蹤設備的便攜性差、耗電量高等缺點，本系統利用ARM11平臺搭載Linux系統實現相關應用的方法，完成了一套較完...

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提出了一種基于Surendra改進的運動目標檢測算法，通過對背景更新系數的改進，獲取穩定準確的背景，再將背景幀與含運動區域的圖像幀用差分運算獲得運動目標圖像。實驗結果表明，該算法能夠較快反應環境的變化...

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針對幀差分法易產生空洞以及背景減法不能檢測出與背景灰度接近的目標的問題，提出了一種將背景減和幀差法相結合的運動目標檢測算法。首先利用連續兩幀圖像進行背景減法得到兩種差分圖像，并用最大類間與類內方差比法...

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檢測運動物體需要無運動物體的背景圖像，所以，首先應用多幀像素平均值法提取了運動視頻序列的背景圖，從背景圖像中分離目標像素，獲取目標的質心坐標，并應用質心跟蹤法以灰色圖像序列為基礎，對運動的目標進行實時...

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 針對目標和背景具有空間連續性的特點，提出一種基于核密度估計和馬爾科夫隨機場的運動目標檢測方法。首先利用核密度估計計算像素點屬于背景的概率密度，在特征向量中加入顏色空間運動矢量分量來提高對背...

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給出了一種運動人體區域的檢測及其對應的二維關鍵點的提取方法。首先運用幀差法構建一個自適應的背景模型以達到背景初始化和背景更新的目的。接著用減背景法實現二維運動人體區域的檢測。最后將檢測到的運動人體...

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