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智能视频监控中的行人检测与跟踪方法 评分:

智能视频监控是计算机视觉领域新兴的研究方向,它通过对摄像机拍摄的视 频图像序列进行自动分析来对被监控场景中的事物变化进行定位、跟踪和识别, 并以此对相关目标的行为进行分析和判别,在实现了日常管理工作的同时又能对 目标的异常行为做出及时反应。行人目标检测与跟踪算法是智能视频监控系统中 的核心问题,研究相关算法对于提高智能视频监控系统的性能具有重要的意义。
2018-04-15 上传大小:2.55MB
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基于OPENCV的行人检测(Python)
python+opencv监控视频流人脸识别检测追踪下载
基于PYTHON的行人检测与轨迹追踪

行人检测追踪系统利用OpenCV中预先训练好的HOG+线性SVM模型(也可自己训练HOG+线性SVM模型)对视频中的行人进行检测,利用追踪算法绘制出行人的移动轨迹。整个系统用python实现,并用wxpython实现了GUI。

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利用摄像头实现人员活动检测(python+openCV)
红外视频——行人识别
使用opencv默认的hog行人检测器来检测视频中的行人
Python+OpenCV进行行人检测
Python+OpenCV实现行人检测(含配置说明)

应用非极大抑制方法,可排除候选的重叠检测。我运行的环境为Python3.6(Anaconda3)+OpenCV3,IDE:PyCharm 1.其中如果安装Anaconda3就可以少安装很多库 2.如果安装了Anaconda3,就只需要配置一个库imutils 3.imutils安装方法 pip install imutils 确保imutils版本大于v0.3.1 pip install --upgrade imutils可以更新版本

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使用matlab对行人视频进行检测的代码的分析
基于深度学习的视频检测(三) 目标跟踪
道路监控视频

4个道路监控的视频,avi格式,可用于做opencv 车辆检测的测试材料

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OpenCV上目标跟踪和行人跟踪需要的视频下载
基于OpenCV+MFC的视频监测(实现行人检测

采用OpenCV3 .4.2开源库,基于混合高斯模型(GMM)实现监控视频移动物体实时检测,使用OpenCV默认的行人检测模型实现了监控视频的行人检测,将两种功能集成到C++的MFC界面中,通过打开摄像头、开始监测、停止监测和关闭摄像头按钮进行操作。 PS: 可使用X64文件夹->Debug文件夹下的.exe文件查看执行效果,在使用代码时需更改OpenCV的相关路径,使用X64平台运行。

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图像处理项目-监控视频的行人追踪
行人检测的matlab实现

可以进行行人检测的简单代码,测试有效,可以执行,运行结果良好

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基于MATLAB的行人检测代码

排名第2的目标检测算法:基于加州理工学院2009年行人检测的文章:Integral Channel Features(积分通道特征)

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视频行人检测

对视频中行人的检测算法,对图像的预处理,运动目标的是识别,跟踪

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新手学习opencv--基于Hog的视频行人检测

新手学习opencv--基于Hog的视频行人检测

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使用kalman滤波实现动态行人检测跟踪

使用kalman滤波实现动态行人检测与跟踪

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视频行人检测源码

自己训练的分类器导入进行视频行人检测 代码亲测可行,算法需要再完善 提高实时性

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spring mvc+mybatis+mysql+maven+bootstrap 整合实现增删查改简单实例.zip

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