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无需摄像机标定的摄像机运动跟踪算法
Moving Object Detection Video Surveillance and its Applicationinand Monitoring-Without camera calibration of the camera motion tracking algorithm for Moving Object Detection Video Surveillance and its Applicationinand Monitoring
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A complete methodology for object tracking using a ball example and it also deals in reducing run time by using an optimized colour detection based algorithm
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很好的程序。通过背景建模检测运动的物体。对研究运动分析与对象跟踪的朋友很有帮助-Very good program. Detection of motion through the background modeling objects. The study of motion analysis and object tracking helpful friends
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对任何运功的物体进行实时的检测和跟踪，并能标记运动目标的轮廓。-Exercise our powers to object to any real-time detection and tracking, and to mark the outline of moving objects.
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针对在复杂背景中检测出多批特定运动目标并实施分配批号实行标记跟踪，本文利用OpenCV的运动物体跟踪的数据结构、函数以及基本框架，建立了一个由人机交互界面模块；运动物体的前景检测模块；运动物体的团块特征检测模块；运动物体的团块跟踪模块轨迹生成模块；轨迹后处理模块组成的视频图像运动目标分析系统。-Aim at detecting，tracking and marking multipule specific targets in complex
background．We use the ba
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A Change Information Based Fast Algorithm for Video Object Detection and Tracking.
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在非常多应用中，希望把运动着的物体检测出来，对其编号并进行跟踪，，最终的到其运动轨迹，本程序源码就是运动物体跟踪的框架
-Very many applications, to moving object detection, and its number and track its trajectory, the final source of this program is a framework for moving object tracking
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视频对象跟踪检测，有效对缓慢运动动的对象进行跟踪提取检测
-Video object tracking and detection effectively slow movement moving object tracking extract detection
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完整的运动物体检测与跟踪算法法。OPENCV实现
-Complete the moving object detection and tracking algorithm method. OPENCV achieve
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物体检测与追踪,效率很高，易操作，使用matlab-detection and tracking object with efficiency,such as face , car ect.
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在视频图像中实现目标的实时目标分类和检测、跟踪-Achieve the goal of real-time video image object classification and detection, tracking
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OpenCV Object Detection and Tracking via SURF (Speeded Up Robust Features) in Emgu CV
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本程序开发环境：vc6.0 opencv1.0
整体功能：是为了实现车牌自动跟踪，检测，并拍照，定位，识别，但是跟踪和拍照等于没有实现。
实现功能： 能实现视频中物体跟踪，但必须是手动圈住才行，摄像头是usb摄像头.
打开车牌图片，能进行定位，车牌分割，字符分割，字符识别。-英语
简体中文
The program development environment: VC6.0 opencv1.0
Function: in order to achieve aut
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计算机视觉中最重要的研究之一就是运动目标检测，其不但在模式识别方面具有相关的研究，而且在图像理解领域也有非凡的意义。运动目标检测是通过通过图像序列帧图像来提取运动目标，通过运用相关的算法一幅图片被划分为前景点和背景点。运动目标检测算法是后续的运动目标分类、运动目标跟踪和分析提供了基础。本论文讲述了几种常用的视频运动目标检测算法，并就背景差分法进行了重点研究，通过两种方法来对比差分法的特点。其中背景差分法算法的主要流程为：视频获取、视频转化为图片序列、图片灰度化处理、去除噪声、差分图片、对图片进行
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视频监控中运动目标检测、跟踪与行为识别算法的研究(Research on moving object detection, tracking and behavior recognition algorithm in video surveillance)
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本代码为基于arduino平台的图像识别检测跟踪系统的下位机程序，实现简易舵机云台对运动物体的图像追踪，可移植于机器人、飞行器等系统中运用(This code is based on the Arduino platform of image recognition detection and tracking system of the lower computer program, to achieve a simple steering gear head moving object tr
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对象检测，可用于对象追踪，人脸检测等方面。(Object detection can be used in object tracking, face detection and other aspects.)
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显着区域检测是计算机视觉中长期存在的问题。它旨在找到最能吸引人眼睛注意的图像中的像素或区域。准确和可靠的显着性检测可以从视觉追踪和识别到图形图像处理等众多任务中受益。例如，成功的对象检测算法有助于自动图像分割，更可靠的对象检测，有效的图像缩略和重定位(Significant regional detection is a long-term problem in computer vision. It aims to find the pixels or regions of the most
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Moving object detection and tracking is often the
first step in applications such as video surveillance. The main
aim of project a moving object detection and tracking system
with a static camera has been developed to estimate velocity,
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基于帧间差分法的视频目标检测系统
运动目标自动检测是对运动目标进行检测、提取、识别和跟踪技术，在许多领域都有重要应用。使用帧间差分法设计并实现视频目标的检测系统(Video Target Detection System Based on Interframe Difference Method Moving object automatic detection is a technology of detecting, extracting, recognizing a
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