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视频对象的跟踪提取原代码，能够有效地识别运动的人和物体，边缘准确，不受场景的影响-Video Object Extraction of the tracking code to identify effective movement of people and objects, accurate edge, Scenes from the impact
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完整的PTZ跟踪算法，包括背景建模，运动目标提取，运动目标大小估计以及跟踪。,Complete PTZ tracking algorithm, including background modeling, moving object extraction, moving object and track size is estimated.
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本程序用于对工件图像的预处理，边缘提取等。将改进遗传算法和Hausdorff距离结合用于工件识别。采用canny边缘为匹配特征，将修正的Hausdorff距离作为相似性度量准则，并应用遗传算法进行最佳匹配的快速搜索，成功实现了目标物体的匹配识别-This procedure used for the workpiece image preprocessing, edge extraction and so on. Will improve the genetic algorithm and Ha
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真实场景下视频运动目标自动提取方法.主要的研究内容包括运动物体检测，分类和跟踪，研究成果可以广泛地应用在交通管理系统，视频监视系统和军事目标跟踪系统，同时还可以应用在基于内容的视频数据压缩编码中。-Real video scenes under the automatic extraction method of moving targets. The main content includes moving object detection, classification and tracki
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This project deals with the tracking and following of single object in a sequence of frames
and the velocity of the object is determined. Algorithms are developed for improving
the image quality, segmentation, feature extraction and for deterring
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用于物体目标轮廓的提取与跟踪，能更好的识别出物体轮廓。-Target contour for object extraction and tracking, to better identify the contours of objects.
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本文主要研究静止背景下运动目标的检测和提取，运动目标阴影的检测，以及运动目标跟踪等
方面的内容。-This paper studies static moving object detection and extraction, shadow moving target detection and tracking moving targets such as the content.
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已调试通过，复杂背景下视频对象的跟踪提取原代码，能够有效地识别运动的人和物体，边缘准确，不受场景的影响
-Has been debugged, complex background extraction of video object tracking source code, can effectively identify the movement of people and objects, edge accuracy, from the scene of
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提取目标位置参考点和目标匹配模板；使用基于区域特征的运动目标跟踪算法获取目标位置（像素)
-Extraction of target location and target reference points match template use region-based feature tracking algorithm for moving object target location (pixels)
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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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：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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c++实现跟踪分割视频中运动的物体，有不错的的效果，对分割视频提取检测特征，并实行特征分析跟踪-c++ object segmentation for tracking the movement of the video, have a good effect, to split video detection feature extraction, feature analysis and implementation of tracking
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物体特征点提取算法以及特征点的跟踪算法,在VS2015上可直接运行。-Object feature point extraction algorithm and feature point tracking algorithm
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动态目标追踪和前景背景提取，使用Python和opencv编程(Dynamic object tracking and foreground background extraction, using Python and opencv programming)
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智能监控平台的网站服务基于Flask开源框架，图像识别与信息提取功能则基于cv2和tensorflow等一系列相关的第三方库。以网页的形式进行人脸识别、目标检测、目标跟踪等，并且可以存储相关的操作记录、用户登录、管理员登录(Intelligent monitoring platform's website service is based on Flask open source framework, while image recognition and information extract
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