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- 视频侦查 目标搜索 以图搜图 视频检索 视频浓缩 视频摘要 图像检测 图像识别 神经网络 目标检测 目标识别 缺陷检测 外观识别 车型识别 车牌识别-Video scout, target search, search images relying on images, video retri , video concentrate, video abstract, image detection, image recognition, neural network, target detect
DeepLearnToolbox_CNN_lzbV2.0
- DeepLearnToolbox_CNN_lzbV2.0 深度学习,卷积神经网络,Matlab工具箱 参考文献: [1] Notes on Convolutional Neural Networks. Jake Bouvrie. 2006 [2] Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition. Yann LeCun. 1998 [3] https://github.com/rasmusberg
trackbydet
- 这是用于城市环境下车辆目标跟踪算法，对于公路上录制车辆的视频，能够检测出前方运动的车辆，并进行跟踪。-This is the tracking code that has been used for computing the tracklets urban scene understanding. papers: author = {Hongyi Zhang and Andreas Geiger and Raquel Urtasun}, title = {Understandi
assignment5
- 对视频中的目标通过颜色进行跟踪，并用2D卡尔曼滤波跟踪器重新再次进行跟踪测定。-use color information to track a uniquely colored foreground blob，and also Implement a 2D Kalman filter tracker
r
- 交通视频采集后的图像预处理。由于硬件及环境等因素的影响，摄像头提取的图像不可避免地包含噪声，图像的质量会受到不同程度的失真。因此，我们要对采集到的视频序列进行图像的预处理。 车辆检测算法。概括性的分析了基于图像处理的几种常用的车辆检测算法：帧差法、光流法，总结了各种方法的优缺点，并采用背景差法对车流量进行检测。该算法自适应能力强，计算量小，可正确判断有无车辆、完成车辆计数，实现车流量计算，为交通监管系统提供实时有效的交通参数。 车辆计数。分析常用的车辆计数方法：虚拟线圈法和目标跟踪法。并
gungou
- 相关分析过程的matlab方法，合成孔径雷达（SAR)目标成像仿真，实现了图像的灰度化并进一步用于视频监视控。- Correlation analysis process matlab method, Synthetic Aperture Radar (SAR) imaging simulation target, Achieve a grayscale image and further control for video surveillance.
filter-in-video-sequences
- 粒子滤波理论是近年来跟踪领域的热门研究课题。在该领域，传统的卡尔曼（Kalman）滤波器是非常经典的运动目标跟踪工具。然而经典亦有其弊端，卡尔曼滤波对于非线性及非高斯环境下的工作能力相当无力。为解决这一问题，本文提出了一种基于粒子滤波的目标跟踪方法。其核心为以粒子(一种随机样本，携带权值)来表示后验概率密度，从而得到基于物理模型的近似最优数值解，其优点在于能在追踪的过程中实现更高的精度和更快的收敛速度等。粒子滤波通过加权计算这些带有权重的随机样本来得到目标的近似的运动状态，因此对于非高斯和非线性
fengqai_v54
- 多目标跟踪的粒子滤波器，匹配追踪和正交匹配追踪，实现了图像的灰度化并进一步用于视频监视控。- Multi-target tracking particle filter, Matching Pursuit and orthogonal matching pursuit, Achieve a grayscale image and further control for video surveillance.
fangsang_v36
- 数据模型归一化，模态振动，实现了图像的灰度化并进一步用于视频监视控，计算目标和海洋回波的功率谱密度。- Normalized data model, modal vibration, Achieve a grayscale image and further control for video surveillance, Calculating a target and ocean echo power spectral density.
MoveTest
- 对视频中的几帧进行移动目标检测，着重标记出移动目标。-Moving targets are detected for several frames in the video, with emphasis on the moving target.
lenkei_v77
- 可以提取一幅图中想要的目标，实现了图像的灰度化并进一步用于视频监视控，BP神经网络用于函数拟合与模式识别。- Target can be extracted in a picture you want, Achieve a grayscale image and further control for video surveillance, BP neural network function fitting and pattern recognition.
qiuqang
- 多目标跟踪的粒子滤波器，实现了图像的灰度化并进一步用于视频监视控，进行逐步线性回归。- Multi-target tracking particle filter, Achieve a grayscale image and further control for video surveillance, Stepwise linear regression.
tiu_wr44
- 合成孔径雷达（SAR)目标成像仿真，实现了图像的灰度化并进一步用于视频监视控，对于初学者具有参考意义。- Synthetic Aperture Radar (SAR) imaging simulation target, Achieve a grayscale image and further control for video surveillance, For beginners with a reference value.
km123
- 实现了图像的灰度化并进一步用于视频监视控，滤波求和方式实现宽带波束形成，合成孔径雷达（SAR)目标成像仿真。- Achieve a grayscale image and further control for video surveillance, Filtering summation way broadband beamforming, Synthetic Aperture Radar (SAR) imaging simulation target.
3854
- 快速扩展随机生成树算法，多目标跟踪的粒子滤波器，实现了图像的灰度化并进一步用于视频监视控。- Rapid expansion of random spanning tree algorithm, Multi-target tracking particle filter, Achieve a grayscale image and further control for video surveillance.
AV_A_PF
- matlab实现联合视频信息和音频信息对目标进行跟踪(The problem of tracking multiple moving speakers in indoor environments has received much attention. Earlier techniques were based purely on a single modality, e.g., vision. Recently, the fusion of multi-modal information h
新建文本文档
- 视频中运动目标的提取，用于前景目标的提取，可以将前景目标分离出来单独处理(The extraction of moving objects in video can be used for foreground target extraction, and the foreground objects can be separated and processed separately)
NatureDeepReview
- 深度学习允许由多个处理层组成的计算模型来学习具有多个抽象层次的数据表示。这些方法极大地提高了语音识别、视觉对象识别、目标检测以及药物发现和基因组学等许多领域的最新进展。深度学习发现复杂的结构在大数据集，通过使用反向传播算法来指示一台机器应该如何改变其内部参数，用于计算在每一层的代表性，从上一层的代表。深层卷积网在处理图像、视频、语音和音频方面取得了突破性进展，而递归网络则在文本和语音等连续数据上起到了作用。(Deep learning allows computational models th
设计程序
- 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。(In this paper, we use matlab technology to d