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【视频运动跟踪大数据】 - CSDN学院

发布日期:2019-10-07 20:21   来源:未知   阅读:

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  目标检测之后就是目标跟踪,目标跟踪是在事先不了解目标运动信息的条件下,通过来自信息源的数据实时估计出目标的运动状态,从而实现对目标的位置和运动趋势的判定。

  1.常用计算机视觉图像库:视频监控与跟踪,部分测试视频或图像序列地址:

  运动分割是一个很大的领域。基于看过的文献来说,主要包括两大类:第一类是基于背景建模的背景消除;第二类是基于运动信息的视频分割。视频分割包括很多内容。大部分方法主要依靠的是光流和颜色信息。一种做法就是将视频看作一个三维的数据,通过各种方法进行3D的聚类来实现分割.另外一类是基于点跟踪的方法。

  自己在研究目标跟踪论文的时候使用了很多视频库,有些事通过别人的博客总结的,有些是自己找的,现在贴出来方便大家吧。1.常用计算机视觉图像库:含有图像又含有是视频视频监控与跟踪,部分测试视频或图像

  目标跟踪作为计算机视觉中的经典问题,一直到现在都有很多学者在研究,目标跟踪可以被应用于许多方面:基于动作的识别,即基于步态的人类识别,自动物体检测等;自动监控,即监控场景检测可疑活动或不太可能的事件;自动监控,即监控场景检测可疑活动或不太可能的事件;视频索引,即自动注释和检索多媒体数据库中的视频;人机交互,即手势识别,眼睛注视跟踪等;流量监控,即实时流量收集统计指导交通流量。车辆导...

  TensorFlow知网文章1-TensorFlow平台下的视频目标跟踪深度学习模型设计

  1、TensorFlow平台下的视频目标跟踪深度学习模型设计刘帆刘鹏远李兵徐彬彬中国人民解放军军械工程学院四系视频目标识别与跟踪的本质是在连续视频帧中找到感兴趣的运动目标所处的位置。  现有很多成熟的算法可以实现此功能,如基于粒子滤波的目标跟踪算法和基于meanshift的目标跟踪算法等。有些学者在目标跟踪方法中融入机器学习的思想,如支持向量机(SVM)

  1.算法目的:运动目标跟踪算法的目的就是对视频中的图象序列进行分析,计算出目标在每帧图象上的位置。这里要根据区域分割过程给出的目标质心位置,计算出目标位移,并且根据质心位置的变化判断出目标的运动方向,以及运动目标是否在观察窗口,实现对客流量的统计。因为该跟踪是对多目标的追踪,需要找出运动目标在相邻帧上的对应区域。系统具有固有噪声,目标周围背景的干扰可能会产生误差,但这些噪声在前面的过程已

  常用视频跟踪测试数据集--(Visual Tracking Benchmark)

  AdvancedVideoandSignalbasedSurveillanceCoupledObjectDetectionandTrackingMichaelD.Breitenstein

  粒子滤波初探对于线性、高斯分布的运动模型,有卡尔曼滤波,那么对于非线性、非高斯的运动模型,粒子滤波器发挥出其优越性,主体思想是通过大量试验,对正确的试验状态予以适当的权重分配,从而实现根据权重增加的方向实现跟踪。本文与其他描述粒子滤波的博文不同,先以例子引入,让初步了解的人对粒子滤波有一个大致认识。以视频的目标跟踪为例,解说一下这个粒子滤波跟踪流程。 一、t-1时刻下:假定我们...

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