检测运动物体需要无运动物体的背景图像，所以，首先应用多帧像素平均值法提取了运动视频序列的背景图，从背景图像中分离目标像素，获取目标的质心坐标，并应用质心跟踪法以灰色图像序列为基础，对运动的目标进行实时检测和跟踪。质心跟踪法的目标位置通过质点的中心来确定，该算法计算简单，计算量小，其稳定性与精度主要取决于序列图像的分割及其阀值的确定情况。文中给出了用Opencv实现算法的具体过程和关键代码，并且设计了跟踪运动车辆的控制界面，方便了实时监控。实验结果表明，该方法可以实现视频序列中运动目标的识别，具有实时性、并能给出较好的识别效果。
上传时间： 2013-11-12
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对传统混合高斯背景模型作了改进，消除了缓慢运动目标对背景模型的影响，其中提出了目标间差分方法区分出前后帧变化区，对不同区域采用不同的学习权重更新策略。通过实验证明，该改进算法提高了背景模型的健壮性，在跟踪系统中获得较好效果。
上传时间： 2015-01-03
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为了设计一种实时高效、稳定可靠的图像目标跟踪系统平台，避免因图像边缘提取效果差而引起跟踪失败，采用自适应Canny边缘检测算法。该自适应算法能够很好的确定平滑参数以及高、低两个阈值，更好的获得图像边缘图。经Canny算法处理图像目标后，获得目标的单像素边缘图，根据边缘图计算得到目标质心。利用最小二乘法拟合出目标的运动轨迹，同时可根据时间间隔预测出目标质心的下一位置，控制伺服机构，实现目标跟踪。实验表明，采用Canny算法的目标跟踪系统，能够满足实时跟踪的需要。
上传时间： 2013-11-03
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EVP-6100演示视频 特定目标跟踪系统 视频教程
上传时间： 2013-10-09
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一个简单好用的B+树算法实现
上传时间： 2015-01-04
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一个用Basic实现的B-Tree算法
上传时间： 2013-12-30
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一个用Java applet实现的B-Tree算法
上传时间： 2013-12-25
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用C++实现的B-Tree算法
上传时间： 2014-01-20
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用Borland C写的B-Tree算法
上传时间： 2014-12-05
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java 版B+树程序
上传时间： 2015-01-06
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