关键词：
参考技术A经典方法：背景差分法
效果比较好的方法是：无参估计背景减除法——ViBe.
算法优点：思想简单，易于实现；样本衰减最优；运算效率高
算法缺点：把阴影当做前景；运动目标不完整。
优点：算法实现简单，程序设计复杂度低，运行速度快；动态环境自适应性强，对场景光线变化不敏感。
优点：实时性高
将单个目标的跟踪问题看作是MDP过程中的策略决定问题，从而多目标跟踪就变成了多个MDP的问题。
用MDP来建模一个物体，主要包括四个成分：
应用实例 1 ：视频监控
应用实例 2 ：导弹飞机识别
(1). 首先对飞机红外图像做处理，包括平移旋转缩放等等模拟飞机的运动，得到 连续帧图像 作为实验样本。
(2). 使用 聚类算法 判断红外图像中天空背景的复杂度，然后采用 分割算法 分割出飞机；如果 天空背景 比较简单，就使用OTSU算法对飞机及逆行分割。
(3). 提取傅里叶 描述子 作为研究对象的 特征 。
(4). 最后使用目标跟踪算法。
目标跟踪检测算法（一）——传统方法
...2）帧差：由于场景中的目标在运动，目标的影像在不同图像帧中的位置不同。该类算法对时间上连续的两帧或三帧图像进行差分运算，不同帧对应的像素点相减，判断灰度差的绝对值，当绝对值超过一定阈值时，即可判断为运... 查看详情
运动对象检测和描述
运动图像检测基于背景减法目标跟踪，背景分割器：KNN、MOG2和GMGBasicmotiondetectionandtrackingwithPythonandOpenCV使用背景减除进行目标检测用OpenCV实现多目标追踪（C++/Python)通过形态学改善图像过滤，追踪人脸，检测前景/背景区域和深度... 查看详情
目标跟踪检测算法（四）——多目标扩展
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目标检测与跟踪的研究热点以及发展趋势
目标检测与跟踪的研究热点以及发展趋势:1)场景信息与目标状态的融合场景信息包含了丰富的环境上下文信息,对场景信息进行分析及充分利用,能够有效地获取场景的先验知识,降低复杂的背景环境以及场景中与目标相似的物体的... 查看详情
目标检测基于matlabgui背景差分算法视频运动物体跟踪含matlab源码1915期(代码片段)
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目标检测与跟踪（行人双向计数）
目标检测与跟踪（行人双向计数）本项目基于yolov5检测，基于deepsort追踪，采用撞线计数，再根据前后帧人的坐标位置判断行走方向，检测展示效果：（图片来源均来自我室友）欢迎评论留言。 查看详情
可见光遥感目标检测主要难点与研究方法概述
前言 可见光遥感图像目标检测属于计算机视觉下面目标检测的重要分支，其具有常规目标检测的普遍性问题，又具有遥感图像目标检测的特殊性问题，针对遥感图像的特殊性问题与普遍性问题在目标检测的通用框架下做出改... 查看详情
基于物体颜色的目标检测与跟踪(代码片段)
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图像处理-边缘检测-文献阅读笔记
[1]李华琛.基于opencv图像边缘检测技术[J].数字技术与应用,2016(11):2.高斯滤波有效抑制噪声；原理：识别图像中亮度改变较为明显的点，本质是采用不同的算子进行边缘检测并进行修整。算子：Laplacian算子、Scharr算... 查看详情
我收集的一些目标检测跟踪识别标准测试视频集和图像数据库
一个网友收集的运动目标检测，阴影检测的标准测试视频http://blog.csdn.net/sunbaigui/article/details/6363390 很权威的changedetection检测视频集，里面有将近20种主流算法在这个测试集上的运行结果和ROC,PRA曲线http://changedetection.net/ VIV... 查看详情
目标检测与识别车辆信息原理与实践详解(代码片段)
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