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1. 静态背景下的背景预测法目标检测2. 静态背景下帧间差分法目标检测
3. Mean Shift目标跟踪方法4. 重心多目标跟踪方法
,1. Static background prediction in the context of target detection method 2. Static background frame difference method for target detection 3. Mean Shift Object Tracking Method 4.
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运动物体检测与跟踪，绝对值得下载的程序，已经调试过的,Moving object detection and tracking, definitely worth downloading the program, has been testing
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用光流法进行运动物体的检测和跟踪，并返回运动方向,Light flow method of moving object detection and tracking, and return to the direction of movement
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利用质心法的OPenCV实现运动物体跟踪检测。非常实用。,OPenCV use of quality-force to achieve the detection of moving object tracking. Very useful.
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本代码建立高斯混合模型(高斯多模型)(GMM)，将其用于计算机视觉领域的视频目标检测/视频监控/运动检测/运动目标检测/视频目标跟踪等相关应用中。-This code sets up Gaussian mixture model(Gaussion Mixture Model, GMM) with image sequences for the research and application field of computer vision, using GMM for visual objec
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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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场景中多目标的物体检测和跟踪技术研究，包括两篇硕士论文有一定学习意义-Multi-object scene object detection and tracking technology research, including two master' s thesis to study the meaning of a certain
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正交相关目标检测，采用正交相关方法检测指定目标在图像中的位置。适用于计算机视觉中的视频目标检测、视觉目标检测、目标定位、视觉目标跟踪、视频目标跟踪、图像匹配、图像配准等工作。-cross relation detection is used to detect object in image for in the field computer vision such as visual object detection, motion detection, object localization
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背景差和帧差法实现运动人体的跟踪，具有搞噪声和消除大部分阴影功能-Background difference and frame difference method to achieve motion tracking of the human body, has engaged in the shadow of the noise and the elimination of most of the functionality
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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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对变化的视频序列进行对象追踪,检测边缘图象,对感兴趣的图象进行颜色约束.-Video sequences on the object change tracking, edge detection image, the color of images of interest bound
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为完成自然环境中大范围的环境监控, 实现了一个运动目标检测、跟踪和判别系统。-The natural environment for the completion of a wide range of environmental monitoring, implementation of a moving object detection, tracking and identification system.
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运动目标检测是整个视频监控系统的最底层，是目标跟踪、目标分类、目
为理解等的基础，因此运动目标检测是视频序列图像处理的关键环节。根
列图像的背景情况可以将运动目标检测划分为静态背景下运动目标检测
态背景下运动目标检测，本章主要研究静态背景下的运动目标检测算法。
-Moving target detection is the lowest level of video surveillance systems, is the target tracking, target clas
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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
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运动图像目标检测和跟踪，目标检测采用帧间差分法，跟踪采用meanshift算法。-Moving image object detection and tracking, object detection using frame difference method, tracking use of meanshift algorithm.
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该文件夹包括代码及其对应的论文。其作用在于模拟人类视觉系统的生理特性--视觉注意机制，按照人眼观察外界的方式，检测视觉显著性物体和区域，并阐述了显著性区域的显著性密度和尺度之间的关系，可应用于生物视觉模拟、视觉目标检测、视觉目标跟踪、视觉智能监控，以及视觉生理学和视觉心理学等的研究中。-This document contains codes and the corresponding paper. The aim is to simulate a physiological character
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具有实时检测、跟踪和分析判断的智能化监控系统是智能化监控系统发展的必然趋势，本文提出一种在实时监控下检测和跟踪运动目标的方法，首先使用背景差分法检测出运动目标，并定期使用背景更新策略对参考背景进行局部更新，这样可以提高目标检测的精确度。目标跟踪时在不同的尺度空间获得目标的关键点，增强算法目标在遮挡情况下的鲁棒性， 接下来使用mean shift 算法估计目标在下一帧的位置。-Intelligent monitoring system with real-time detection, track
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多摄像机视频监控中运动目标检测与跟踪,提出在多个摄像头下对目标检测与跟踪的算法-Multi-Camera Video Surveillance moving target detection and tracking is presented in multiple cameras under target detection and tracking algorithms
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视频目标检测，用于检测视频中的运动目标，主要应用于监控视频(Video object detection, which is used to detect moving objects in video, is mainly used to monitor video)
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可以打开视频文件或读取摄像头，通过训练好的RCNN进行金鱼的检测以及追踪。同时也可以自己训练需要检测追踪的物体。需要matlab2017以上版本。(You can open the video file or read the camera, through the trained Neural Networks of good RCNN goldfish detection and tracking. At the same time can also train their own need
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