高斯混合背景模型運動目標檢測
在運動目標的前景檢測中，GMM的目標是實現對視頻幀中的像素進行前景/背景的二分類。通過統計視頻圖像中各個點的像素值獲取背景模型，最后利用背景減除的思想提取出運動目標。 步驟 GMM假設在攝像機固定的場景下，在一段足夠長的時間區間內，背景目標出現的概率要遠高於前景目標。利用監控視頻的這一特點 ...
原文：目標運動模型
在機器人足球比賽中，實現基於視覺的對足球 雙方機器人等目標的運動狀態，如位置 速度 加速度等准確的估計是實現多機器人之間傳球配合 防守攔截 更精確的運動規划和控制及更有效的戰術行為的基礎。 足球機器人的運動雖然靈活多變，無法准確預知，但也不是完全隨機的，具有一些內在的規律可循。例如，機器人的運動通常是為了實現某種戰術動作，像移動站位 追球 帶球運動 阻截防守 傳球配合等。在這些情況下，機器人的運 ...
2016-12-28 17:10 7 3978 推薦指數：
相關推薦
運動背景下的運動目標檢測
各種目標檢測方法介紹（懶人可以直接略過） 目標檢測是一個老話題了，在很多算法當中都有它的身影。目標檢測要做的就兩件事：檢測當前圖片中有沒有目標？如果有的話，在哪？按照先驗知識和背景運動來划分的話，目標檢測方法大概可以分為兩大類： 第一，已知目標的先驗知識。在這種情況下檢測目標有兩類 ...
運動目標跟蹤算法綜述
運動目標跟蹤是視頻監控系統中不可缺少的環節。在特定的場景中，有一些經典的算法可以實現比較好的目標跟蹤效果。本文介紹了一般的目標跟蹤算法，對幾個常用的算法進行對比，並詳細介紹了粒子濾波算法和基於輪廓的目標跟蹤算法。最后簡單介紹了目標遮擋的處理、多攝像頭目標跟蹤和攝像頭運動下的目標跟蹤 ...
運動目標檢測ViBe算法
一、運動目標檢測簡介 視頻中的運動目標檢測這一塊現在的方法實在是太多了。運動目標檢測的算法依照目標與攝像機之間的關系可以分為靜態背景下運動檢測和動態背景下運動檢測。先簡單從視頻中的背景類型來討論。 靜態背景下的目標檢測，就是從序列圖像中將實際的變化 ...
靜態背景下運動目標檢測
前言：運動對象常用在視頻監控領域，目的是從序列圖像中將變化區域從背景圖像中提取出來，運動區域的有效檢測對目標分類、跟蹤、行為理解等后期處理非常重要。根據攝像機與運動目標之間的關系可分為靜態背景下的運動目標檢（攝像機靜止）和動態背景下的運動目標檢測（攝像機也同時運動）。項目中我用到的是靜態背景下 ...
【目標跟蹤+光流算法】運動跟蹤合集
https://blog.csdn.net/App_12062011/category_6269524.html 作者: Eason.wxd 我是Eason,我喂自己袋鹽... 轉載 運動目標跟蹤（十五）--WMIL跟蹤 ...
【Matlab】運動目標檢測之“光流法”
光流（optical flow） 1950年，Gibson首先提出了光流的概念，所謂光流就是指圖像表現運動的速度。物體在運動的時候之所以能被人眼發現，就是因為當物體運動時，會在人的視網膜上形成一系列的連續變化的圖像，這些變化信息在不同時間，不斷的流過眼睛視網膜，就好像一種光流過一樣，故稱之為光流 ...
小作業-OpenCV實現運動目標檢測
使用已有的混合高斯前景檢測庫函數，實現一段視頻中的運動目標檢測 根據OpenCV官方提供的樣例代碼所寫 createBackgroundSubtractorMOG2()有3個參數，分別是歷史像素對背景像素計算值的影響時間，判斷是否為前景點的分割閾值，以及是否檢測倒影 仔細閱讀類內函數的話發現 ...