探索运动目标检测与跟踪的前沿技术，涵盖从基础理论到高级应用的全方位资源。本标签下汇集了3460个精选案例、教程及工具，专为从事雷达、视频监控、自动驾驶等领域的工程师设计。深入了解如何利用机器学习算法提高目标识别精度，优化运动估计模型以适应复杂环境变化。无论是初学者还是资深开发者，都能在这里找到提升技...
在介绍运动检测以及光流的基本概念的基础上引出基于光流方程的两种常用的图像分析方法--梯度法、块匹配法；通过对光流法在红外图像序列的运动目标检测、活动轮廓模型以及医学图像处理方面的应用来阐述这两种光流法的优缺点进行分析从而得出光流法在运动图像...
针对非刚体运动目标被遮挡的跟踪问题，提出一种以目标色斑子块相关匹配联合推举的跟踪方法。利用目标色调特征的不变性对目标色斑进行自适应分块，通过子块的运动状态联合估计目标整体的运动状态，在遮挡发生时判断被
本文提出三种不同类型的定位算法，一种为超声速运动目标的被动声定位算法, 一种为融合背景补偿与均值漂移的运动背景下目标分割定位算法，一种为直接对前景运动目标进行检测与定位的新方法。结合DW1000芯片的特性，比较分析得出融合背景补偿与均值漂移...
利用异类传感器的互补特性, 提出了一种新的运动目标识别算法: 选取目标速度、第1 主频、第2 主频作为识别的有效特征; 运用模糊推理得到目标分类信息的基本概率分配函数; 把D2S 证据推理和基于概率分
· 摘要： 为克服目前动态背景建模方法中计算量和存储量大的问题,提出了一种基于聚类的动态背景建模与运动目标分割方法.由于动态背景下每个像素的取值在时间轴上呈多峰分布形式,因此将每个峰看成一个子类,用聚类技术快速实现了动...