原文:實時邊緣視頻流人物檢測(一)

零 標題 amp 摘要 標題: Real Time Human Objects Tracking for Smart Surveillance at the Edge 應用於邊緣智能監控的實時人體目標跟蹤 摘要: Abstract Allowing computation to be performed at the edge of a network, edge computing has be ...

2020-01-30 12:04 0 664 推薦指數:

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K3s+Jetson Nano,在邊緣端實現實時視頻分析!

隨着越來越多功能強大的新設備開始支持GPU,邊緣場景的用例不斷擴展到各行各業。隨着技術的發展,邊緣的規模越來越大,效率越來越高。NVIDIA憑借其行業領先的GPU攜手領先的處理器IP技術提供商ARM在邊緣生態系統領域進行重大創新和投資。NVIDIA Jetson Nano便是其中的代表產品 ...

Tue Apr 27 05:15:00 CST 2021 0 327
Sobel邊緣檢測

Sobel算子:[-1 0 1 -2 0 2 -1 0 1] 用此算子與原圖像做卷積,可以檢測出垂直方向的邊緣。算子作用在圖像的第二列,結果是:200,200,200;作用在第三列,結果是 ...

Fri May 17 06:31:00 CST 2019 0 8714
Canny邊緣檢測

Canny邊緣檢測分為四步: 1、圖像降噪:使用高斯濾波器,平滑圖像,濾除噪聲,噪聲是灰度值變化較大的部分,容易被識別為噪聲 2、計算圖像梯度:圖像的梯度即為圖像的灰度值的變化最快的地方,梯度的模即為方向導數的最大值(將圖像看作函數),邊緣也是灰度值變化最快的地方 3、非極大值抑制:將局部 ...

Sun Sep 12 03:54:00 CST 2021 0 151
邊緣檢測

1. 邊緣檢測的概念 邊緣檢測是圖像處理與計算機視覺中極為重要的一種分析圖像的方法,至少在我做圖像分析與識別時,邊緣是我最喜歡的圖像特征。邊緣檢測的目的就是找到圖像中亮度變化劇烈的像素點構成的集合,表現出來往往是輪廓。如果圖像中邊緣能夠精確的測量和定位,那么,就意味着實際的物體能夠被定位和測量 ...

Thu Oct 02 04:13:00 CST 2014 7 16465
OpenCV 之 邊緣檢測

1 圖像邊緣 上一篇 OpenCV 之 圖像平滑 中,提到的圖像平滑,從信號處理的角度來看,實際上是一種“低通濾波器”。 本篇中,圖像的邊緣,通常都是像素值變化劇烈的區域 (“高頻”),故可將邊緣檢測視為一種 “高通濾波器”。 實際中,對應像素值變化劇烈的情況 ...

Sun Jun 05 08:59:00 CST 2016 0 7666
邊緣檢測之Canny

1. 寫在前面 最近在做邊緣檢測方面的一些工作,在網絡上也找了很多有用的資料,感謝那些積極分享知識的先輩們,自己在理解Canny邊緣檢測算法的過程中也走了一些彎路,在編程實現的過程中,也遇到了一個讓我懷疑人生的BUG(日了狗狗)。就此寫下此文,作為后記,也希望此篇文章可以幫助那些在理解Canny ...

Sun Aug 06 06:25:00 CST 2017 15 80867
python+opencv實時視頻目標檢測

opencv環境 1、訪問Python Extension Packages for Windows,下載python對應版本的opencv。 比如小編下載的是opencv_python-3 ...

Wed Jul 08 04:47:00 CST 2020 0 2883
 
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