为实现教室监控视频中多目标智能跟踪，研究提出了一种基于前景检测修正和梯度特征的改进型ＣａｍＳｈｉｆｔ算法。该算法利用收敛速度分段分区可调的背景重建算法对视频序列进行背景重建与前景检测。综合考虑了前景检测结果，图像 梯度和颜色特征，进行ＣａｍＳｈｉｆｔ目标跟踪。该算法能自适应调节梯度与颜色特征融合比例，对强光有一定的抑制作用。开发了实验软件，仿真结果表明了所提算法的有效性，为解决教室照明用电浪费问题提供一个可行的解决方案。-Surveillance video in the classroom

基于PCL库的图像实时识别，PCL（Point Cloud Library）是在吸收了前人点云相关研究基础上建立起来的大型跨平台开源C++编程库，它实现了大量点云相关的通用算法和高效数据结构，涉及到点云获取、滤波、分割、配准、检索、特征提取、识别、追踪、曲面重建、可视化等。支持多种操作系统平台，可在Windows、Linux、Android、Mac OS X、部分嵌入式实时系统上运行-Image library based on real-time identification PCL, PCL