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计算机视觉跟踪运动人体下载
weixin_39820535
2019-05-26 08:00:15
本文是关于计算机视觉跟踪运动物体的毕业设计论文,希望有用。
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//download.csdn.net/download/f200607609/2359189?utm_source=bbsseo
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计算机视觉
跟踪
运动
人体
本文是关于
计算机视觉
跟踪
运动
物体的毕业设计论文,希望有用。
人体
异常
运动
监控系统设计.zip
本资源运用Matlab中的
计算机视觉
技术对视频监控中的
运动
人体
的一些异常行为进行研究分析,涉及到了
运动
目标检测以及
跟踪
和
人体
异常行为检测等几个方面。背景模型的建立则是分别利用了中值滤波法和二值化背景模版建模法,通过帧间差分 来实现不断更新背景模版。在检测
运动
人体
异常行为中,本文在检测
运动
人体
跌倒的异常行为时利用外接矩形来确定
运动
人体
及其质心,并通过定义一些特征算子来把
人体
行为进行量化,从而判断是否行为异常。
艾科瑞特科技:
计算机视觉
-实时
人体
检测-通用版
艾科瑞特科技:
计算机视觉
-实时
人体
检测-通用版 关键词:目标检测、目标
跟踪
、图像识别、图像分类、视频分析、自然语言处理、自然语言分析、
计算机视觉
、人工智能、AIGC、AI、大模型、多模态大模型、API、Docker、镜像、API市场、云市场、国产软件、信创 内容摘要: 实时
人体
检测模型,在多个领域有着广泛的应用前景。 智能安防监控:用于监控视频中的
人体
活动,实现异常行为检测和预警。 公共区域人流管理:在商场、车站等公共场所,实时统计人流数量,优化空间布局。 无人驾驶车辆:检测道路上的行人,辅助车辆进行安全驾驶和避障。 智能家居安全:通过摄像头检测家中的
人体
活动,提供家庭安全监控功能。 体育竞技分析:记录和分析
运动
员在比赛中的
运动
轨迹和动作。 虚拟现实与增强现实:在虚拟或增强现实环境中,实时检测用户身体姿态,提供交互体验。 游戏开发:在游戏中实现实时
人体
检测,增强游戏的互动性和真实感。 零售商店优化:通过检测顾客在商店内的活动,优化商品陈列和营销策略。 医疗健康护理:在养老院、医院等场所,实时监测老人的活动和健康状况。 影视制作:在影视拍摄中,实时
跟踪
演员的
运动
,辅助特效制作。
论文研究-
运动
人体
的检测
跟踪
方法的研究与实现 .pdf
运动
人体
的检测
跟踪
方法的研究与实现,谭鑫,肖南峰,智能监控系统的实时性、准确性以及高效性,使得它有着广阔的应用前景,也成为了
计算机视觉
领域中备受关注的前沿方向。它的研究内
基于图像的
人体
检测
跟踪
和人脸识别的研究
计算机视觉
通常是指计算机通过控制和应用传感器等设备对周围的环境进行获取的过程,然后对获取的视觉信息进行后期加工,包括表示、压缩、分析、处理、储存等,进而实现人类视觉所具有的“看”的功能。近年来计算机技术、光电技术和自动化技术的飞速发展,促成了
计算机视觉
系统的出现,同时随着人类生产生活需求的不断提高,视觉化、智能化的解决方案也越来越广泛的应用于工业生产、医疗和军事等领域,
计算机视觉
技术已经成为各国研究者关注和研究的热点。对
计算机视觉
系统的研究无论是在理论研究还是实际应用方面都有巨大的价值和意义。 基于图像的
人体
检测
跟踪
和人脸识别是当今
计算机视觉
和模式识别领域的热点研究问题,它在图像处理、智能监控、智能汽车等领域有着广泛的应用前景。本文针对
人体
检测
跟踪
和人脸识别中的一些关键问题进行研究,并取得了一定的进展,具体有如下四个方面:在
人体
检测方面,图像中复杂背景的变化对
人体
检测产生了负面的影响,比如产生空洞或者噪声,针对此类问题本文提出了基于二次连通域处理的
人体
检测方法,算法采用三帧差法提取
运动
目标,在得到二值图像后,运用数学形态学方法对二值图像进行膨胀腐蚀处理,接着利用四方向连接法和连通域三次扫描标记法去除空洞并连接断开的区域,最后利用HOG特征训练分类器来识别
运动
目标是否是
人体
。与传统方法不同的是,本文采用的四方向连接和连通域三次扫描标记法对于
运动
目标存在的空洞弥补效果更好,可以更加准确的连接断开区域,该方法对
运动
物体所在的环境没有约束,计算量较小,准确性高。实验结果表明,该方法是一种对于背景有一定鲁棒性的
人体
检测方法。 在
人体
跟踪
方面,经典的Meanshift算法被广泛的用于
计算机视觉
和模式识别领域,但是当背景扰动的时候会使
跟踪
的准确性降低,针对此类问题本文提出了基于改进Meanshift的
人体
跟踪
方法,算法通过判别
跟踪
区域是背景区域或前景区域来设置权重系数,进而实现定位更加准确的
运动
人体
跟踪
。与现有的方法相比,该方法减少了背景区域的计算量,同时将
跟踪
区域精确到
运动
人体
,结合卡尔曼滤波器来预测
运动
人体
下一步的方向,使得
跟踪
效果更好。实验结果表明,改进的方法相比传统Meanshift算法在准确度上要更加出色. 在光照预处理方面,由于光照对于人脸识别有重要的影响,比如高光、低光、单侧光等都会导致人脸识别率降低、误识率升高等一系列问题,所以本文提出了一种改进的高斯差分滤波光照预处理方法,通过改变高斯差分滤波器的水平方向和垂直方向的参
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