采用视频图像的运动目标检测与识别相关调研目标检测是计算机视觉的一个重要组成部分,在军事及工业等领域有着重要的应用前景。运动目标的检测方法主要有光流法,差值法。光流法的计算量很大,实时性和应用性较差。而图像差值法比较简单,实时性较好,是目前应用最广泛,最成功的运动目标检测的方法。图像差值法可分为两类,一类是用序列图像的每一帧与一个固定的静止的参考帧做图像差分,

运动目标检测与跟踪知识讲解

运动目标图像的识别与跟踪本文主要目的是将视频摄像头中的运动目标从背景中提取出来，并加以跟踪。首先考虑的是常见的目标检测的算法，其次考虑对于噪声的滤除，最后是对运动目标的跟踪。一、基本目标检测算法我们主要考虑的目标检测的算法主要有三种，光流场法、背景模型法以及时域差分法。1.1光流场法光流主要是图像亮度模式的表现运动。而光流场则是指灰度模式的表面运动。一般条件

运动目标检测与跟踪

运动检测（移动侦测）原理一、引言随着技术的飞速发展，人们对闭路电视监控系统的要求越来越高，智能化在监控领域也得到越来越多的应用。在某些监控的场所对安全性要求比较高，需要对运动的物体进行及时的检测和跟踪，因此我们需要一些精确的图像检测技术来提供自动报警和目标检测。运动检测作为在安防智能化应用最早的领域，它的技术发展和应用前景都受到关注。运动检测是指在指定区域能

运动目标检测研究意义及国内外现状运动目标检测研究意义及国内外现状 1研究意义...................................................................... (1)2国内外研究现状 ...........................................................

跨摄像头运动目标检测与识别

第三章目标检测方法_1_-6模板

1 绪论1.1 课题研究背景及意义运动目标检测是图像处理与计算机视觉的一个分支，在理论和实践上都有重大意义，长久以来一直被国内外学者所关注。在实际中，视频监控利用摄像机对某一特定区域进行监视，是一个细致和连续的过程，它可以由人来完成，但是人执行这种长期枯燥的例行监测是不可靠，而且费用也很高，因此引入运动监测非常有必要[1]。它可以减轻人的负担，并且提高了可靠

Moving Object Detection in Stationary Scene摘要：随着计算机技术的不断提高，智能视频监控技术得到了很好的发展, 过去依靠人力监控视频中出现的人或汽车等既浪费人力物力，又不够准确，很容易发生遗漏，而智能监控就不存在这种问题，只需在程序中设定报警条件即可，能够准确地达到实时监控的目的。现在智能视频监控逐渐应用于城市道路、

——人形目标检测与跟踪一、本组研究方案，算法系统框图二、 检测算法、原理、程序实现方法、调试过程【视频处理】老师提供的两端视频两段视频并不能直接用来输入OpenCV 所编程序处理，需要将其转化为无压缩的avi 格式。利用软件WinAVI Video Converter ，转换为ZJMedia uncompressed RGB24格式。【背景建模】我们小组利用

运动目标检测与跟踪

行为识别总结

视频目标检测与跟踪算法综述1、引言运动目标的检测与跟踪是机器视觉领域的核心课题之一，目前被广泛应用在 视频编码、智能交通、监控、图像检测等众多领域中。本文针对视频监控图像的运动目标检测与跟踪方法，分析了近些年来国内外的研究工作及最新进展。2、视频监控图像的运动目标检测方法运动目标检测的目的是把运动目标从背景图像中分割出来。运动目标的有效分割对于目标分类、跟踪

基于全方位视觉的运动目标检测与定位方法

运动目标检测