

视频序列中人体运动目标的检测与跟踪研究.docx
一条****丹淑
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视频序列中人体运动目标的检测与跟踪研究.docx
第六章系统测试视频序列中人体运动目标的检测与跟踪研究信息学院信研11毕莎莎612081002004摘要:本文提出的算法是在Linux系统Fedora8、GCC编译器平台上进行设计的通过实验验证了算法的可行性并且我们提出的算法大大提高了运动目标检测和跟踪的准确度减少了计算量提高了系统的实时性。该系统算法分为三部分:首先利用图像帧差进行运动目标的提取;然后利用模式识别分析目标的特征对目标进行分类;最后得到目标的形心对人体目标进行匹配、跟踪并计数实时给出越过计数线的人数。实验证明该算法简单可行
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第六章系统测试视频序列中人体运动目标的检测与跟踪研究信息学院信研11毕莎莎612081002004摘要:本文提出的算法是在Linux系统Fedora8、GCC编译器平台上进行设计的,通过实验验证了算法的可行性,并且我们提出的算法大大提高了运动目标检测和跟踪的准确度,减少了计算量,提高了系统的实时性。该系统算法分为三部分:首先利用图像帧差进行运动目标的提取;然后利用模式识别分析目标的特征,对目标进行分类;最后得到目标的形心,对人体目标进行匹配、跟踪并计数,实时给出越过计数线的人数。实验证明该算法简单可行,统
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视频序列中人体运动目标的检测与跟踪研究信息学院信研11毕莎莎612081002004摘要:本文提出的算法是在Linux系统Fedora8、GCC编译器平台上进行设计的,通过实验验证了算法的可行性,并且我们提出的算法大大提高了运动目标检测和跟踪的准确度,减少了计算量,提高了系统的实时性。该系统算法分为三部分:首先利用图像帧差进行运动目标的提取;然后利用模式识别分析目标的特征,对目标进行分类;最后得到目标的形心,对人体目标进行匹配、跟踪并计数,实时给出越过计数线的人数。实验证明该算法简单可行,统计数据具有较高
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视频序列中人体运动目标的检测与跟踪研究信息学院信研11毕莎莎612081002004摘要:本文提出的算法是在Linux系统Fedora8、GCC编译器平台上进行设计的通过实验验证了算法的可行性并且我们提出的算法大大提高了运动目标检测和跟踪的准确度减少了计算量提高了系统的实时性。该系统算法分为三部分:首先利用图像帧差进行运动目标的提取;然后利用模式识别分析目标的特征对目标进行分类;最后得到目标的形心对人体目标进行匹配、跟踪并计数实时给出越过计数线的人数。实验证明该算法简单可行统计数据具有较高
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视频图像序列中运动目标的检测与跟踪的综述报告视频图像序列中运动目标的检测与跟踪是计算机视觉领域中的一项核心任务,它对于智能监控、自动驾驶、机器人等领域具有重要的应用价值。本文将就目前主流的运动目标检测与跟踪方法进行综述和总结。一、目标检测目标检测的主要任务是在复杂背景中检测出运动目标,其解决方案通常分为两个阶段:特征提取和目标分类。主要方法包括传统的基于背景建模和阈值分割的方法和基于机器学习的方法。1.基于背景建模与阈值分割基于背景建模的方法是在对背景进行建模之后,将序列帧中的像素与背景像素进行比较,如果