基於視頻結構化的應用中，目標在經過跟蹤算法后，會得到一個唯一標識和它對應的運動軌跡，利用這兩個數據我們可以做一些后續工作：測速（交通類應用場景）、計數（交通類應用場景、安防類應用場景）以及行為檢測（交通類應用場景、安防類應用場景）。我會寫三篇文章依次介紹這三個主題。 （1）目標跟蹤之速度計算 ...

基於視頻結構化的應用中，目標在經過跟蹤算法后，會得到一個唯一標識和它對應的運動軌跡，利用這兩個數據我們可以做一些后續工作：測速（交通類應用場景）、計數（交通類應用場景、安防類應用場景）以及行為檢測（交通類應用場景、安防類應用場景）。我會寫三篇文章依次介紹這三個主題。 （1）目標跟蹤之速度計算 ...

據我目前了解掌握，多目標跟蹤大概有兩種方式： Option1 基於初始化幀的跟蹤，在視頻第一幀中選擇你的目標，之后交給跟蹤算法去實現目標的跟蹤。這種方式基本上只能跟蹤你第一幀選中的目標，如果后續幀中出現了新的物體目標，算法是跟蹤不到的。這種方式的優點是速度相對較快。缺點很明顯，不能跟蹤新出現 ...

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寬帶速度的計算公式： 服務商承諾給你提供的帶寬×1024÷8=你每秒鍾實際可用的網絡速度 例如：你裝的是2M帶寬 則你的寬帶理論速度是：2×1024÷8= 256KB / 每秒 你裝的是10M帶寬 則你的寬帶 ...

**本文恐怕不是完全的標題黨** 視頻多目標跟蹤需要解決的關鍵點是前后兩幀之間的Target Association，這是最難的環節（沒有之一）。第T幀檢測到M個目標，第T+S(S>=1)幀檢測到N個目標，怎樣將這M*N對目標正確地關聯起來，是“跟蹤算法”最難的環節。（注意這里提到 ...

#本人原創，費了不少功夫計算推導公式，通過驗證非常完美 #兩球的位置和速度，R為半徑，這里設質量一樣，容易加上不同的質量和半徑def collide(loc1,loc2,sp1,sp2): 　　x,y=loc1 　　x2,y2 = loc2 　　dlx,dly = x-x2,y-y2 　　dx ...

人民幣貶值速度計算方法： 物價真實漲幅=（1+M2增速）/（1+GDP增速）-1。 人民幣貶值速度=1-1/（1+物價真實漲幅）。 把結果換算成X%就可了。 舉個例子，假設2010年，全社會的財富相當於1萬個面包，M2為1萬人民幣，這時一個面包1塊錢。如果2011年，面包總數增加10 ...