实时视频捕获，目标识别，动态检测运动目标，检测区域可调整，
标签： 实时视频
上传时间： 2013-11-28
上传用户：pinksun9
实时视频捕获，目标识别，动态检测运动目标，检测区域可调整，
标签： 实时视频
上传时间： 2016-10-30
上传用户：BIBI
基于Mean Shift算法和Particle Filter算法的目标跟踪学位论文：讨论了MeanS hift算法(均值偏移)和粒子滤波算法(Particle Filter)，分析了两种算法的特点；，分析了用运动目标检测提取目标运动特征的技术，通过增加对目标特征描述信 息，提高跟踪健壮性，并在以颜色直方图描述颜色特征的基础上，融合了目标的运动特征，设计了一种基于运动特征和颜色特征多特征融合的粒子滤波跟踪方法；用二阶直方图描述颜色特征，设计了均值偏移和粒子滤波相结合的目标跟踪技术
标签： Particle Filter Shift MeanS
上传时间： 2017-01-14
上传用户：曹云鹏
OPENCV 目标检测 运动目标检测 异常预警 划定危险区域
上传时间： 2016-04-29
上传用户：skyeskye
上面是一段实时目标识别的演示， 计算机在视频流上标注出物体的类别， 包括人、汽车、自行车、狗、背包、领带、椅子等。今天的计算机视觉技术已经可以在图片、视频中识别出大量类别的物体， 甚至可以初步理解图片或者视频中的内容， 在这方面，人工智能已经达到了3 岁儿童的智力水平。这是一个很了不起的成就， 毕竟人工智能用了几十年的时间， 就走完了人类几十万年的进化之路，并且还在加速发展。道路总是曲折的， 也是有迹可循的。在尝试了其它方法之后， 计算机视觉在仿生学里找到了正确的道路（至少目前看是正确的） 。通过研究人类的视觉原理，计算机利用深度神经网络（ Deep Neural Network，NN）实现了对图片的识别，包括文字识别、物体分类、图像理解等。在这个过程中，神经元和神经网络模型、大数据技术的发展，以及处理器（尤其是GPU）强大的算力，给人工智能技术的发展提供了很大的支持。本文是一篇学习笔记， 以深度优先的思路， 记录了对深度学习（Deep Learning）的简单梳理，主要针对计算机视觉应用领域。
上传时间： 2022-06-22
上传用户：
本研究针对目标识别等系统中由于载机转动而使目标图像发生旋转，给测量及人眼观察带来的影响，因此需要对目标图像进行实时的反旋转处理，对目前出现的消像旋技术进行分析和比较，选择从电子学消旋方法出发，研究图像消像旋的方法，并给出了基于FPGA的实时消像旋系统的完整结构和相应的算法设计。 本文在对电子图像消旋原理的深入分析的基础上，设计并利用Visual C++6.0软件仿真实现了一种优化的快速旋转算法，再利用后插值处理保证了图像的质量；构建了以ACEX EP1K100为核心的数字图像实时消像旋系统，利用VHDL硬件描述语言实现了整个消像旋算法的FPGA设计。该系统利用高速相机和Camera Link接口传输图像，提高了系统的运行速度。利用QuartusII和Matlab软件对整个算法设计进行混合仿真实验。实验结果表明，该系统能够成功地对采集到的灰度图像进行消像旋处理，旋转后的图像清晰稳定，像素误差小于一个像素，而且对于视频信号只有一帧的延时不到20ms，达到系统参数要求。
上传时间： 2013-07-04
上传用户：MATAIYES
现代社会中相控阵雷达的应用越来越广泛，相控阵雷达在目标识别、空间探测、雷达成像等先进技术领域的研究不断深入。相控阵雷达的各个部分开始采用全数字化的控制方式，这对波束控制器提出了更高的技术要求：运算速度快、设备量少、数据吞吐量大、工作方式多、集成度高。为适应这些要求，结合嵌入式技术的发展，论文先介绍了相控阵雷达波控系统的基本功能和发展趋势，然后阐述了波束控制系统的实现方法，接着提出基于嵌入式ARM（Advanced RISC Machines）的雷达波束控制主控系统的详细设计方案和开发调试过程，论证了基于ARM嵌入式处理器实现雷达波束控制主控系统的运算、控制、通信等功能的可行性，最后给出了波控分系统通常采用的几种工程实现方法和其原理框图，通过软硬件相结合的设计满足雷达波控系统对组件的控制功能，完善波控系统的通用化和系列化设计思想。
上传时间： 2013-04-24
上传用户：KIM66
随着科技的进步，视频监控系统正在向嵌入式、数字化、网络化方向发展。嵌入式视频监控系统充分利用大规模集成电路和网络的科技成果，实现了体积小巧、性能稳定、通讯便利的监控产品。 本文以S3C2410为核心硬件平台开发了基于嵌入式的远程视频监控系统，并对关键技术进行了论述和研究。首先给出了系统总体软硬件设计方案，针对本系统硬件对vivi进行了修改和移植，对编译和移植Linux内核以及制作YAFFS文件系统也做了深入的研究，重点讨论了在嵌入式Linux操作系统下开发USB接口摄像头驱动程序和利用linux提供的Video4Linux API函数实现视频数据采集，其次采用背景差法实现了对视频图像中运动目标的检测，然后通过MJPEG压缩算法实现了视频数据压缩，接着介绍了在Linux下基于TCP/IP协议的socket编程，实现了视频数据的网络发送。最后着重论述了嵌入式Web服务器的设计，编写了视频监控主界面程序，并实现了基于B/S模式的视频监控系统结构。 本系统采用模块化设计方法，使得设计更加简洁、高效，具有良好的扩展性和易用性，有利于系统升级。另外采用嵌入式的方法，系统成本较低，易于推广使用。
上传时间： 2013-04-24
上传用户：小枫残月
随着计算机网络的广泛应用以及嵌入式技术、图像技术的不断进步，视频监控领域进入了一个快速发展的时期。基于嵌入式技术的视频监控技术作为一种先进的、廉价的视频监控技术，为视频监控设备的开发提供了一种全新解决方案。近年来，采用无线网络技术的视频监控系统由于其更低廉的价格、更灵活的部署方式受到广大视频监控用户的青睐，逐渐成为视频监控技术的发展方向之一。 运动目标检测算法是一种在视频图像检测中经常使用的算法，主要用来发现视频中的运动物体。在视频监控系统中引入运动目标检测算法可使监控系统具备简单的智能功能，即在有运动物体进入监控区域时才传输视频并录像。常用的运动目标检测算法包括帧间差分法和背景差法等。 论文在融合嵌入式技术、运动目标检测技术的基础上，结合视频监控系统在室内及小型办公场所应用的实际需求，提出了一种基于嵌入式技术的无线智能视频监控系统解决方案。该方案的视频监控端采用三星公司基于ARM体系结构的芯片S3C2440A作为处理器，在使用该处理器的硬件板上构建了嵌入式Linux操作系统作为应用程序开发的平台。在视频监控系统的视频监控端应用程序开发中，论文分析了帧间差分法和背景差法的优缺点，并在此基础上实现了两种算法的融合，完成了在视频采集的同时实现对运动物体的检测。系统的PC视频接收端应用程序使用C＃语言编写，程序开发中使用了网络编程技术，在Windows操作系统下实现了视频接收、录像及录像播放功能。 实验结果表明，论文设计圆满地完成了功能要求，对基于嵌入式平台的监控系统设计具有很大的参考价值。
上传时间： 2013-06-11
上传用户：asdkin
图像采集是数字化图像处理的第一步，开发图像采集平台是视觉系统开发的基础。视觉检测的速度是视觉检测要解决的关键技术之一，也是专用图像处理系统设计所要完成的首要目标
标签： 高速图像采集
上传时间： 2013-04-24
上传用户：waitingfy
