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  • 常用目标检测方法

    千次阅读 2019-08-22 22:06:26
    检测区域灰度等级变化不明显时,不能对运动目标进行有效的检测 视频场景中的光线发生改变时,即使场景中没有运动目标,光流法也会检测到光流 3维场景中的图像投射到二维空间时,图像中会损失一些灰度和亮度信息,该...

    1.基于光流的检测方法

    光流:空间运动目标在观测成像上像素运动的瞬时速度。
    光流场:包含图像速度大小和方向,上一幅图像到下一幅图像对应像素点之间的位移信息。
    缺点:

    1. 检测区域灰度等级变化不明显时,不能对运动目标进行有效的检测
    2. 视频场景中的光线发生改变时,即使场景中没有运动目标,光流法也会检测到光流
    3. 3维场景中的图像投射到二维空间时,图像中会损失一些灰度和亮度信息,该方法检测运动目标是会存在孔径和遮挡

    2.基于帧间差分的检测方法

    对视频序列中相邻两帧进行“相减”运算来检测运动区域的方法
    相邻两帧做差与预先设定的阈值进行比较

    3.基于背景减除的检测方法

    建立一个背景模型,将模型与视频帧序列逐帧比较。若两者的同一位置相同,则被认为是背景并更新背景,否则为运动目标。
    背景建模是此方法中的关键环节,主要方法有高斯背景建模法、核密度估计建模法、Codebook背景建模法

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  • 动态视频目标检测和跟踪技术

    千次阅读 2012-05-10 19:37:52
    传统视频监控技术只能达到“千里眼”的作用,把远程的目标图像(原始数据)传送到监控中心,由监控人员根据目视到的...将“原始数据”转化为“有用信息”的技术中,目标检测与跟踪技术的目的是要解决“什么地方”和

    传统视频监控技术只能达到“千里眼”的作用,把远程的目标图像(原始数据)传送到监控中心,由监控人员根据目视到的视频图像对现场情况做出判断。智能化视频监控的目的是将视频原始数据转化为足够量的可供监控人员决策的“有用信息”,让监控人员及时全面地了解所发生的事件:“什么地方”,“什么时间”,“什么人”,“在做什么”。将“原始数据”转化为“有用信息”的技术中,目标检测与跟踪技术的目的是要解决“什么地方”和“什么时间”的问题。 目标识别主要解决“什么人”或“什么东西”的问题。行为模式分析主要解决“在做什么”的问题。

    动态视频目标检测技术是智能化视频分析的基础。本文将目前几种常用的动态视频目标检测方法简介如下:
    背景减除
    背景减除(Background Subtraction)方法是目前运动检测中最常用的一种方法,它是利用当前图像与背景图像的差分来检测出运动目标的一种技术。它一般能够提供相对来说比较全面的运动目标的特征数据,但对于动态场景的变化,如光线照射情况和外来无关事件的干扰等也特别敏感。
    实际上,背景的建模是背景减除方法的技术关键。最简单的背景模型是时间平均图像,即利用同一场景在一个时段的平均图像作为该场景的背景模型。由于该模型是固定的,一旦建立之后,对于该场景图像所发生的任何变化都比较敏感,比如阳光照射方向,影子,树叶随风摇动等。大部分的研究人员目前都致力于开发更加实用的背景模型,以期减少动态场景变化对于运动目标检测效果的影响。
    时间差分

    时间差分(Temporal Difference 又称相邻帧差)方法充分利用了视频图像的特征,从连续得到的视频流中提取所需要的动态目标信息。在一般情况下采集的视频图像,若仔细对比相邻两帧,可以发现其中大部分的背景像素均保持不变。只有在有前景移动目标的部分相邻帧的像素差异比较大。时间差分方法就是利用相邻帧图像的相减来提取出前景移动目标的信息的。
    让我们来考虑安装固定摄像头所获取的视频。我们介绍利用连续的图像序列中两个或三个相邻帧之间的时间差分,并且用阈值来提取出视频图像中的运动目标的方法。我们采用三帧差分的方法,即当某一个像素在连续三帧视频图像上均有相当程度的变化(及大于设定的阈值时),我们便确定该像素属于运动目标。时间差分运动检测方法对于动态环境具有较强的自适应性,但一般不能完全提取出所有相关的特征像素点,在运动实体内部容易产生空洞现象,只能够检测到目标的边缘。 而且,当运动目标停止运动时,一般时间差分方法便失效。
    光流
    基于光流方法(Optical Flow)的运动检测采用了运动目标随时间变化的光流特性,如Meyer 等作者通过计算位移向量光流场来初始化基于轮廓的跟踪算法,从而有效地提取和跟踪运动目标。该方法的优点是在所摄场所运动存在的前提下也能检测出独立的运动目标。然而,大多数的光流计算方法相当复杂,且抗噪性能差,如果没有特别的硬件装置则不能被应用于全帧视频流的实时处理。
    当然,在运动检测中还有一些其它的方法,如运动向量检测法,它适合于多维变化的环境,能消除背景中的振动像素,使某一方向的运动对象更加突出的显示出来。但是,运动向量检测法也不能精确地分割出对象。
    动态视频目标跟踪技术
    在传统监控系统中,目标跟踪是由监控人员手工操作来完成。由于所有的目标的运动特性是非线性的,其速度和方向都在随时发生改变。即使目标的速度、方向不变,但它与摄像机的距离也在变化,从而引入很强的非线性因素,因而用人工操作的方法来实现控制非常困难。
    智能化视频监控技术提供有效的目标自动跟踪的工具,在用计算机自动处理视频流的过程中,如发现和跟踪感兴趣的目标,就提示监控人员加以关注,并可以控制灵巧快球摄像机,对移动目标实现自动跟踪。下面我们简述典型的目标跟踪算法的几个步骤。
    目标运动轨迹假设:轨迹的交合与分离
    在目标轨迹跟踪问题中,一般有五种基本情况:
    1、有一个运动检测区域存在,但与任何已知目标都不匹配。在这种情况下,我们需为其创立一个新的目标模型,但它的可信度值比较低。
    2、有一个已知目标与任何一个运动检测区域都不匹配。在这种情况发生的可能性包括:在该目标已移出图像视场,该目标被其他目标遮挡,或该目标未被检测出来。在这种情况下,该目标的可信度值也比较低。
    3、有一个已知目标与一个运动检测区域完全匹配,这是目标轨迹跟踪问题中的一种最好情况。将该目标的运动轨迹模型更新,并增加其可信度。
    4、有一个已知目标与多个运动检测区域都匹配。发生这种情况的可能性包括:一个目标分裂成为多个独立目标(例如一辆车里出来多个人,或一个多人组合各奔东西),或者目标检测中的聚类算法未能将同一个目标的像素正确地聚为一个目标。在这种情况下,我们可以根据相关函数的值来选择一个最好的区域作为目标的新位置。
    5、多个目标与一个运动检测区域匹配。发生这种情况的可能性包括:两个目标互相遮挡,两个目标交合(例如多个人上了一辆车,或多个人组合成为一个组),或者是由于聚类算法的失误而分类的同一目标的两部分重新归为一个。 在这种情况下,需要对该目标的以前的轨迹做一分析。比如这两个目标以前一段时间内的轨迹重合或很相似,则可以将他们合为一个目标。否则,需要将他们按两个独立目标分别对待。
    更新目标轨迹模型
    根据目标匹配的情况对目标模型的参数进行更新。更新后的目标位置由相关函数计算到亚像素精度。更新后的速度经一个IIR滤波器得出。
    消除误报
    任何一个高性能和高可靠性的目标跟踪系统都需要处理误报问题。视频图像中存在的噪声,随风飘动的树叶等等,都会引起目标检测与跟踪系统的误操作。一个较为可行的消除误报的方法是检查其持续性,因为一个持续出现的检测信号要比偶尔出现一次的信号更有可能成为有效的目标;另外一个可以用来消除误报的方法是检查目标的目的性,来回晃动的树叶并不具备目的性,而运动的人或车辆会向一些特定的目标移动。
    以上介绍的主要是单路视频图像的目标跟踪问题。在实际监控系统中,往往同一个人或目标出现在多个摄像机的视场里。如何将与此目标相关的各个摄像头采集的视频图像关联起来,根据物体的运动情况,形成其运动轨迹,并自动发送PTZ 控制指令,使摄像机能够自动跟踪物体,尤其在物体超出该摄像机监控范围之后,自动通知物体所在区域的摄像机继续进行追踪。这才能使目标真正获得了跟踪。上面简要地介绍了动态视频目标检测和跟踪技术的基本问题,作为抛砖引玉。其目的是引起安防技术人员的关注和研究,若有商榷之处,欢迎共同商讨指正。

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  • 动态视频目标检测和跟踪技术(入门)

    万次阅读 2016-10-18 21:24:16
    动态视频目标检测和跟踪技术 http://m.qingqingsk.com/ztnews/lvvozlzrztkzrqwqqlnrluqk.html 传统电视监控技术只能达到“千里眼”的作用,把远程的目标图像(原始数据)传送到监控中心,由监控人员根据目视...

    动态视频目标检测和跟踪技术

    http://m.qingqingsk.com/ztnews/lvvozlzrztkzrqwqqlnrluqk.html

    传统电视监控技术只能达到“千里眼”的作用,把远程的目标图像(原始数据)传送到监控中心,由监控人员根据目视到的视频图像对现场情况做出判断。智能化视频监控的目的是将视频原始数据转化为足够量的可供监控人员决策的“有用信息”,让监控人员及时全面地了解所发生的事件:“什么地方”,“什么时间”,“什么人”,“在做什么”。将“原始数据”转化为“有用信息”的技术中,目标检测与跟踪技术的目的是要解决“什么地方”和“什么时间”的问题。目标识别主要解决“什么人”或“什么东西”的问题。行为模式分析主要解决“在做什么”的问题。动态视频目标检测技术是智能化视频分析的基础。

    本文将目前几种常用的动态视频目标检测方法简介如下:

    背景减除背景减除(Background Subtraction)方法是目前运动检测中最常用的一种方法,它是利用当前图像与背景图像的差分来检测出运动目标的一种技术。它一般能够提供相对来说比较全面的运动目标的特征数据,但对于动态场景的变化,如光线照射情况和外来无关事件的干扰等也特别敏感。实际上,背景的建模是背景减除方法的技术关键。最简单的背景模型是时间平均图像,即利用同一场景在一个时段的平均图像作为该场景的背景模型。由于该模型是固定的,一旦建立之后,对于该场景图像所发生的任何变化都比较敏感,比如阳光照射方向,影子,树叶随风摇动等。大部分的研究人员目前都致力于开发更加实用的背景模型,以期减少动态场景变化对于运动目标检测效果的影响。

    时间差分 时间差分(Temporal Difference 又称相邻帧差)方法充分利用了视频图像的特征,从连续得到的视频流中提取所需要的动态目标信息。在一般情况下采集的视频图像,若仔细对比相邻两帧,可以发现其中大部分的背景像素均保持不变。只有在有前景移动目标的部分相邻帧的像素差异比较大。时间差分方法就是利用相邻帧图像的相减来提取出前景移动目标的信息的。让我们来考虑安装固定摄像头所获取的视频。我们介绍利用连续的图像序列中两个或三个相邻帧之间的时间差分,并且用阈值来提取出视频图像中的运动目标的方法。我们采用三帧差分的方法,即当某一个像素在连续三帧视频图像上均有相

    当程度的变化(及大于设定的阈值时),我们便确定该像素属于运动目标。时间差分运动检测方法对于动态环境具有较强的自适应性,但一般不能完全提取出所有相关的特征像素点,在运动实体内部容易产生空洞现象,只能够检测到目标的边缘。而且,当运动目标停止运动时,一般时间差分方法便失效。

    光流 基于光流方法(Optical Flow)的运动检测采用了运动目标随时间变化的光流特性,如Meyer 等作者通过计算位移向量光流场来初始化基于轮廓的跟踪算法,从而有效地提取和跟踪运动目标。该方法的优点是在所摄场所运动存在的前提下也能检测出独立的运动目标。然而,大多数的光流计算方法相当复杂,且抗噪性能差,如果没有特别的硬件装置则不能被应用于全帧视频流的实时处理。

    当然,在运动检测中还有一些其它的方法,如运动向量检测法,它适合于多维变化的环境,能消除背景中的振动像素,使某一方向的运动对象更加突出的显示出来。但是,运动向量检测法也不能精确地分割出对象。动态视频目标跟踪技术在传统监控系统中,目标跟踪是由监控人员手工操作来完成。由于所有的目标的运动特性是非线性的,其速度和方向都在随时发生改变。即使目标的速度、方向不变,但它与摄像机的距离也在变化,从而引入很强的非线性因素,因而用人工操作的方法来实现控制非常困难。智能化视频监控技术提供有效的目标自动跟踪的工具,在用计算机自动处理视频流的过程中,如发现和跟踪感兴趣的目标,就提示监控人员加以关注,并可以控制灵巧快球摄像机,对移动目标实现自动跟踪。

    下面我们简述典型的目标跟踪算法的几个步骤。目标运动轨迹假设:轨迹的交合与分离 在目标轨迹跟踪问题中,一般有五种基本情况:

    1、有一个运动检测区域存在,但与任何已知目标都不匹配。在这种情况下,我们需为其创立一个新的目标模型,但它的可信度值比较低。

    2、有一个已知目标与任何一个运动检测区域都不匹配。在这种情况发生的可能性包括:在该目标已移出图像视场,该目标被其他目标遮挡,或该目标未被检测出来。在这种情况下,该目标的可信度值也比较低。

    3、有一个已知目标与一个运动检测区域完全匹配,这是目标轨迹跟踪问题中的一种最好情况。将该目标的运动轨迹模型更新,并增加其可信度。

    4、有一个已知目标与多个运动检测区域都匹配。发生这种情况的可能性包括:一个目标分裂成为多个独立目标(例如一辆车里出来多个人,或一个多人组合各奔东西),或者目标检测中的聚类算法未能将同一个目标的像素正确地聚为一个目标。在这种情况下,我们可以根据相关函数的值来选择一个最好的区域作为目标的新位置。

    5、多个目标与一个运动检测区域匹配。发生这种情况的可能性包括:两个目标互相遮挡,两个目标交合(例如多个人上了一辆车,或多个人组合成为一个组),或者是由于聚类算法的失误而分类的同一目标的两部分重新归为一个。在这种情况下,需要对该目标的以前的轨迹做一分析。比如这两个目标以前一段时间内的轨迹重合或很相似,则可以将他们合为一个目标。否则,需要将他们按两个独立目标分别对待。更新目标轨迹模型根据目标匹配的情况对目标模型的参数进行更新。更新后的目标位置由相关函数计算到亚像素精度。更新后的速度经一个IIR滤波器得出。 消除误报任何一个高性能和高可*性的目标跟踪系统都需要处理误报问题。视频图像中存在的噪声,随风飘动的树叶等等,都会引起目标检测与跟踪系统的误操作。一个较为可行的消除误报的方法是检查其持续性,因为一个持续出现的检测信号要比偶尔出现一次的信号更有可能成为有效的目标;另外一个可以用来消除误报的方法是检查目标的目的性,来回晃动的树叶并不具备目的性,而运动的人或车辆会向一些特定的目标移动。

    以上介绍的主要是单路视频图像的目标跟踪问题。在实际监控系统中,往往同一个人或目标出现在多个摄像机的视场里。如何将与此目标相关的各个摄像头采集的视频图像关联起来,根据物体的运动情况,形成其运动轨迹,并自动发送PTZ 控制指令,使摄像机能够自动跟踪物体,尤其在物体超出该摄像机监控范围之后,自动通知物体所在区域的摄像机继续进行追踪。这才能使目标真正获得了跟踪。

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  • 动目标指示(MTI)与动目标检测(MTD)

    千次阅读 2020-12-22 15:43:31
    动目标指示(MTI)与动目标检测(MTD) 2018-12-10 07:00 多普勒雷达是指利用多普勒效应,测量目标相对于雷达的径向速度分量,或对具有特定径向速度的目标进行提取的雷达。如果雷达发射的是脉冲信号,则称为脉冲多普勒...

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    动目标指示(MTI)与动目标检测(MTD)
    2018-12-10 07:00
    多普勒雷达是指利用多普勒效应,测量目标相对于雷达的径向速度分量,或对具有特定径向速度的目标进行提取的雷达。如果雷达发射的是脉冲信号,则称为脉冲多普勒雷达。

    在由地物、海面、云雨、箔条等物体反射所形成的干扰背景(杂波)中,如果目标与杂波的径向速度不同,动目标指示(MTI)雷达或脉冲多普勒(PD)雷达就具有对其进行检测的能力。

    在典型民用领域中,为对空中交通实施管制,须具备在强地杂波和气象杂波中对未装载应答机的低空小型飞机进行检测的能力;

    在军用领域应用中,可包括对低空飞机和巡航导弹进行检测、也可应用于机载告警与控制系统(AWACS)、机载预警系统(AEW)以及机载拦截雷达等需要在极强的面杂波环境中下视工作的情况。

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    高重频模式

    机载预警系统所采用的多普勒处理技术有三类。第一类是高重频的脉冲多普勒技术,其重频至少为载机与目标临近飞行速度之和所对应多普勒频率的2倍,从而能够产生比较干净的无杂波区,只需采用窄带滤波器即可检测出运动目标。不过这种情况下距离是高度模糊的,通常需要解模糊。相对于低、中重频模式来说,高重频模式的优点在 于可在峰值功率不变的情况下增加所辐射的能量。

    利用距离-速度矩阵的每一单元格都包含距离维和速度维(或称为多普勒频率维)信息,前者对应雷达的距离分辨单元,后者则跟波束照射在目标上的驻留时间成反比。

    低重频模式

    第二类多普勒处理技术称作机载动目标指示技术,这类技术通过天线设计和信号处理消除了载机的运动效应。一旦消除这种影响,就可采用跟陆基或海基MTI雷达同样的信号处理方式了。由于希望距离是不模糊的,因此这种机载预警雷达经常釆用低重频工作,而对于低重频模式所导致的目标“盲速”问题,可采用重频参差加以解决。

    中重频模式

    第三类机载预警雷达采用的是中重频模式,此时距离和速度都是模糊的。高于低重频的 主要原因是为了提高对抗主瓣杂波和地面运动目标的能力;而低于高重频则是使雷达具备检 测副瓣杂波中速度较低(甚至为负值)的临近飞行目标的能力。

    PRF 优点 缺点

    •没有距离模糊

    •精确距离测量

    •距离分辨率高

    •通过距离选通进行旁瓣杂波抑制

    •处理简单

    •盲速的存在

    •高的多普勒模糊

    •下视模式时,检测性能低

    •高峰值功率或需要距离压缩


    •宽范围内目标多普勒的良好检测

    •有效抑制主瓣杂波及旁瓣杂波

    •精确测距

    •相对于高PRF操作,遮蔽降低

    •所有速度上存在旁瓣杂波

    •PRF和脉冲宽度的乘积大

    •复杂的距离多普勒解模糊处理

    •对旁瓣中大目标的检测性能低


    •高的平均功率

    •无模糊多普勒

    •没有盲速

    •主瓣杂波抑制的同时不会抑制目标

    •高模糊距离

    •目标遮蔽增加

    •测距复杂且精度降低

    •由于旁瓣杂波,对低多普勒目标的敏感度降低

    运动目标指示(MTI)

    由一个CPI内的连续M个脉冲回波经过相干解调后的基带数据,形成的一个二维数据矩阵。二维数据矩阵中的每一列都对应于对一个脉冲回波的连续釆样,即连续的距离单元。列中的每一个元素都是一个复数,代表一个距离单元的实部和虚部(I和Q)分量。因此,二维数据矩阵中的每一行代表对同一距离单元的一连 串脉冲测量。

    MTI处理器对慢时间数据序列执行线性滤波处理,以抑制数据中的杂波分量。下图描述了MTI的处理过程。MTI处理所需要的滤波器类型也可以由下图来理解。

    上述MTI处理中只能给出在感兴趣的距离单元中是否存在目标的判决信息,并没有提供任何关于目标多普勒频率的估计信息。

    动目标检测(MTD)

    MTD与MTI处理不同,它直接对每一个距离单元内的慢时间数据序列执行谱分析从而替代滤波处理。目标检测直接在距离-多普勒矩阵数据上进行。

    通过计算每个距离单元慢时间信号的一维频谱,从快时间-慢时间CPI矩阵中得到它。最常用的谱分析方法是计算数据矩阵中每一行慢时间数据序列的离散傅里叶变换(DFT),也可以采用其他谱分析方法。

    如果DFT输出中的某些峰值远远高出噪声电平,而且超过一个适当的检测阈值,则认为这些峰值是运动目标的响应,但不能保证DFT采样精确落在峰值位置。

    因此,DFT采样的幅度和频率估计仅仅是峰值实际幅度和频率的近似。可以通过内插等方式提高对真实多普勒频率的估计精度。当然,其他现代谱估计方法也可以用于脉冲多普勒处理。

    MTI和MTD级联

    考虑到杂波通常是最强的信号分量,它可以超出目标信号几十dB。如果在MTI滤波之前就计算慢时间信号的DFT,直流附近杂波响应的旁瓣可能会淹没附近速度的潜在目标响应,从而导致这些目标无法被检测到。

    通常,MTI滤波器通常放在前面,利用MTI滤波处理进行总的杂波抑制,再利用脉冲多普勒谱分析对脉冲多普勒谱进行详细检测(MTD)。

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    4. 全新的 KaTeX数学公式 语法;
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    6. 增加了 多屏幕编辑 Markdown文章功能;
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    8. 增加了 检查列表 功能。

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      • 项目
        • 项目
    1. 项目1
    2. 项目2
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    • 计划任务
    • 完成任务

    创建一个表格

    一个简单的表格是这么创建的:

    项目 Value
    电脑 $1600
    手机 $12
    导管 $1

    设定内容居中、居左、居右

    使用:---------:居中
    使用:----------居左
    使用----------:居右

    第一列 第二列 第三列
    第一列文本居中 第二列文本居右 第三列文本居左

    SmartyPants

    SmartyPants将ASCII标点字符转换为“智能”印刷标点HTML实体。例如:

    TYPE ASCII HTML
    Single backticks 'Isn't this fun?' ‘Isn’t this fun?’
    Quotes "Isn't this fun?" “Isn’t this fun?”
    Dashes -- is en-dash, --- is em-dash – is en-dash, — is em-dash

    创建一个自定义列表

    Markdown
    Text-to-HTML conversion tool
    Authors
    John
    Luke

    如何创建一个注脚

    一个具有注脚的文本。2

    注释也是必不可少的

    Markdown将文本转换为 HTML

    KaTeX数学公式

    您可以使用渲染LaTeX数学表达式 KaTeX:

    Gamma公式展示 Γ(n)=(n1)!nN\Gamma(n) = (n-1)!\quad\forall n\in\mathbb N 是通过欧拉积分

    Γ(z)=0tz1etdt. \Gamma(z) = \int_0^\infty t^{z-1}e^{-t}dt\,.

    你可以找到更多关于的信息 LaTeX 数学表达式here.

    新的甘特图功能,丰富你的文章

    Mon 06Mon 13Mon 20已完成 进行中 计划一 计划二 现有任务Adding GANTT diagram functionality to mermaid
    • 关于 甘特图 语法,参考 这儿,

    UML 图表

    可以使用UML图表进行渲染。 Mermaid. 例如下面产生的一个序列图:

    张三李四王五你好!李四, 最近怎么样?你最近怎么样,王五?我很好,谢谢!我很好,谢谢!李四想了很长时间, 文字太长了不适合放在一行.打量着王五...很好... 王五, 你怎么样?张三李四王五

    这将产生一个流程图。:

    链接
    长方形
    圆角长方形
    菱形
    • 关于 Mermaid 语法,参考 这儿,

    FLowchart流程图

    我们依旧会支持flowchart的流程图:

    Created with Raphaël 2.2.0开始我的操作确认?结束yesno
    • 关于 Flowchart流程图 语法,参考 这儿.

    导出与导入

    导出

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    1. mermaid语法说明 ↩︎

    2. 注脚的解释 ↩︎

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  • 目标检测简介

    千次阅读 2019-07-06 09:33:32
    文章目录目标检测简介1 引言2 目标检测分类2.1 传统的目标检测算法2.2 基于深度学习的目标检测算法2.2.1 基于two stage的目标检测2.2.2 基于one stage的目标检测3 Faster RCNN目标检测算法及其实现3.1 Faster RCNN...
  • 传统目标检测技术传统目标检测技术1、 帧间差分通过连续两帧相同位置像素点间的灰度差来确定目标移动。但只适用于静态背景和目标单一条件的目标检测。仅适用于无人机悬停状态下的目标检测。 2、 背景差分法 通过...
  • 目标检测任务可分为两个关键的子任务:目标分类和目标定位.目标分类任务负责判断输入图像中是否有感兴趣类别的物体出现,输出一系列带分数的标签表明感兴趣类别的物体出现在输入图像的可能性.目标定位任务负责确定...
  • 目标检测简要综述

    万次阅读 2016-05-26 14:06:28
    转自:...目标检测(Object Detection)是计算机视觉领域中一个基础性的研究课题,主要包含两类不同的检测任务:目标实例检测(Instance Object Detec
  • 目标检测——概述

    千次阅读 2018-07-08 15:34:15
    学习视觉与深度学习有一年了,想把以前看到的文章和资料整理一下,不知道从哪些开始,这个暑假,趁着刚刚开完题,稍微闲一些,把目标检测相关的经典论文逐一记录一下,有时间跑一下作者的原码,水平有限,如涉及的...
  • Faster R-CNN - 目标检测详解

    万次阅读 多人点赞 2018-02-11 15:51:42
    Faster R-CNN - 目标检测详解 [原文 - Faster R-CNN: Down the rabbit hole of modern object detection] 学习别人对于 Faster R-CNN 的理解,结合自己的理解,以掌握忽略的点. Object detection: an ...
  • 运动目标检测小结

    千次阅读 2013-10-14 10:25:14
    原文地址:运动目标检测小结作者:CTygeHm 前段时间一直做运动检测,现在总结一下,供网友参考,不要在论文的苦海中挣扎了   运动检测小结2012.7.1 运动检测作为许多计算机视觉应用中的预处理环节,在诸如视频...
  • 目标检测与跟踪的总结

    千次阅读 2013-05-14 11:02:15
    目标检测   目标检测即为从序列图像中将变化区域从背景图像中提取出来。运动目标检测的算法依照目标与摄像机之间的关系可以分为静态背景下运动检测和动态背景下运动检测。  静态背景 背景差分法 帧间差分法 ...
  • 基于深度学习的目标检测学习总结

    万次阅读 多人点赞 2017-03-30 09:23:11
    在计算机视觉领域,“目标检测”主要解决两个问题:图像上多个目标物在哪里(位置),是什么(类别)。 围绕这个问题,人们一般把其发展历程分为3个阶段: 1. 传统的目标检测方法 2. 以R-CNN为代表的结合region ...
  • 这是作者网络安全自学教程...这篇文章将详细总结恶意代码检测技术,包括恶意代码检测的对象和策略、特征值检测技术、校验和检测技术、启发式扫描技术、虚拟机检测技术和主动防御技术。基础性文章,希望对您有所帮助~
  • 运动目标检测--光流法

    千次阅读 2016-12-21 19:56:32
    运动目标检测技术是智能视频分析的基础,因为目标跟踪、行为理解等视频分析算法都是针对目标区域的像素点进行的,目标检测的结果直接决定着智能视觉监控系统的整体性能。   运动目标检测的方法有很多种。根据...
  • (自己写的,需要转载请联系作者,或者标明出处呀,欢迎加微信交流:wx604954) ...本文介绍了目前发展迅猛的深度学习方法在目标检测中的最新应用进展,然后介绍了基于深度学习的目标检测算法在医学图像领域的应...
  • MATLAB运动目标检测--光流法

    千次阅读 2018-07-17 15:18:46
    运动目标检测技术是智能视频分析的基础,因为目标跟踪、行为理解等视频分析算法都是针对目标区域的像素点进行的,目标检测的结果直接决定着智能视觉监控系统的整体性能。  运动目标检测的方法有很多种。根据背景...
  • 计算机视觉---运动目标检测

    千次阅读 2018-07-08 23:35:49
    运动目标检测技术是智能视频分析的基础,因为目标跟踪、行为理解等视频分析算法都是针对目标区域的像素点进行的,目标检测的结果直接决定着智能视觉监控系统的整体性能。 运动目标检测的方法有很多种。根据背景是否...
  • 本文收集了CVPR 2020 关于目标检测相关论文和算法,自动驾驶依然热门,所以带动着3D目标检测论文居多,当然2D目标检测依旧热门,神经架构搜索也开始在应用与目标检测,样本少和跨域的研究也是非常值得关注研究。...
  • 使用SlimYOLOv3框架实现实时目标检测

    千次阅读 2019-08-26 00:00:00
    介绍 人类可以在几毫秒内在我们的视线中挑选出物体。...主要由于最近在深度学习和计算机视觉方面的突破,我们不仅可以依靠目标检测算法来检测图像中的物体,而且还可以以人类的速度和准确度来实现。 我们将首先...
  • 目标检测发展与综述

    千次阅读 2020-08-18 09:53:43
    目标检测发展与综述 绪论 在github上的git主hoya012整理了关于目标检测的相关论文,点击此处可获取原文链接https://github.com/hoya012/deep_learning_object_detection 这里还有关于目标检测综述的相关论文链接 ...
  • 最近,中国国防科技大学、芬兰奥卢大学、澳大利亚悉尼大学、中国香港中文大学和加拿大滑铁卢大学等人推出一篇最新目标检测综述,详细阐述了当前目标检测最新成就和关键技术。文章最后总结了未来8个比较有前景的方向...
  • 运动目标检测算法

    千次阅读 2014-06-08 13:05:56
    运动目标检测算法 背景差分法基本概念 背景差分法是采用图像序列中的当前帧和背景参考模型比较来检测运动物体的一种方法,其性能依赖于所使用的背景建模技术。 在基于背景差分方法的运动目标检测中,背景图像的...
  • 目标检测作为图像处理和计算机视觉领域中的经典课题,在交通监控、图像检索、人机交互等方面有着广泛的应用。它旨在一个静态图像(或动态视频)中检测出人们感兴趣的目标对象。传统的目标检测算法中特征提取和分类决策...
  • 目标检测小结

    千次阅读 2015-04-29 15:29:43
    运动检测作为许多计算机视觉应用中的预处理环节,在诸如...运动检测中的运动目标称为前景,是人们感兴趣的区域,而不是前景的区域称为背景,是需要忽略的区域,运动检测的目的即是在一个视频流中提取出前景区域,
  • 2012年AlexNet模型在ImageNet数据集上取得了巨大成功,从此,深度学习技术开始进入黄金发展期。随后,深度学习在多个应用领域均大幅提升了性能指标,尤其在计算机视觉领域,超越SVM等一众传统机器学习方法。然而,...
  • 1.1 什么是目标检测? ​ 目标检测(Object Detection)的任务是找出图像中所有感兴趣的目标(物体),确定它们的类别和位置,是计算机视觉领域的核心问题之一。由于各类物体有不同的外观、形状和姿态,加上成像时光...
  • 运动目标检测的四种方法

    千次阅读 2020-08-19 10:53:07
    运动目标检测的四种方法 运动目标检测主要目的是从视频图像中提取出运动目标并获得运动目标的特征信息,如颜色、形状、轮廓等。提取运动目标的过程实际上就是一个图像分割的过程,而运动物体只有在连续的图像序列(如...

空空如也

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常用的动目标检测技术