智能视频监控中运动目标检测与跟踪算法的研究的中期报告.docx
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智能视频监控中运动目标检测与跟踪算法的研究的中期报告.docx
智能视频监控中运动目标检测与跟踪算法的研究的中期报告一、研究背景与意义随着智能安防技术的发展,视频监控技术越来越普及。视频监控技术通过在监控区域内安装摄像头并实时采集摄像头画面,通过视频处理技术提取出目标物体,实现对监控区域内的目标物体进行实时监控和定位追踪。而在视频处理过程中,针对动态场景的目标跟踪算法是智能视频监控中的核心问题之一。动态场景下的目标跟踪是指在移动状态下的图像序列中,根据前一帧或若干帧中已经确定的目标位置和形状信息,在当前帧中对目标进行定位和跟踪的过程。其目的是实现对目标的连续跟踪,解决
视频监控中目标检测与跟踪算法的研究的中期报告.docx
视频监控中目标检测与跟踪算法的研究的中期报告[本文以英语回答,如有翻译不当,敬请谅解]Mid-termReportonTargetDetectionandTrackingAlgorithmsinVideoSurveillanceIntroduction:Thevideosurveillancesystemiswidelyusedinvariousscenarios,suchaspublicsecurity,transportation,andindustry.Targetdetectionandtrack
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智能监控系统中运动目标检测与跟踪算法的研究的中期报告一、研究背景随着社会的发展,智能监控系统已经成为了重要的安全保障手段。运动目标检测与跟踪算法作为智能监控系统的重要组成部分,其准确性和效率直接影响到整个系统的性能。因此,研究如何提高运动目标检测与跟踪算法的准确性和效率对于智能监控系统的发展至关重要。目前,传统的运动目标检测与跟踪算法主要有基于背景建模的方法和基于特征点的方法。但是这些方法在实际应用中存在一些问题,如对光照变化、背景复杂等环境因素的敏感性较高,对目标的自遮挡、部分遮挡等情况难以处理等。因此
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智能视频监控中运动目标检测与跟踪技术的研究的中期报告一、研究背景随着智能城市的发展,视频监控技术变得日益重要。但是,单纯的视频监控只能提供可视化的数据,不能实现目标的自动检测和跟踪,无法避免监控盲区、误判和漏报等问题。为此,运动目标检测和跟踪技术成为智能视频监控的新研究和热点技术之一。二、研究内容本研究针对运动目标的检测和跟踪问题,采用深度学习技术结合传统算法,提出了一种基于深度学习的运动目标检测和跟踪方法。主要研究内容包括:1.运动目标检测针对目前主流的目标检测算法存在的问题,本研究提出了一种基于深度学
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智能视频监控中运动目标检测和跟踪方法研究的中期报告一、研究背景随着智能视频监控技术的不断发展,运动目标检测与跟踪已经成为了其中的一大重要研究方向。运动目标检测和跟踪主要应用于视频监控、智能交通等领域。目前,运动目标检测与跟踪主要分为两类,一类是基于传统视频处理技术,如基于背景建模的目标检测算法、基于光流的目标跟踪算法等;另一类是基于深度学习的算法,如目标检测的YOLO、FasterR-CNN,目标跟踪的Siamese网络等。二、研究内容本研究主要针对智能视频监控中的运动目标检测和跟踪问题展开研究,研究内容