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[00390906]运动摄像机的运动目标检测与跟踪

交易价格: 面议

所属行业: 其他电子信息

类型: 非专利

交易方式: 资料待完善

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产权明晰
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对所交付的所有资料进行保密
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技术详细介绍

对运动目标检测与跟踪的方法和技术进行了广泛的调研和较深入的研究。在该基础上成功研发出运动摄像机对运动目标检测过程中,进行视频获取、人体检测、人体跟踪的方法、算法和软件。综合运用运动信息与人体形状信息相结合的运动人体视频检测技术,可准确检测出目标区域内的运动目标,并判断其是否为人体;在目标跟踪方面使用了基于小面积区域的Mean-Shift跟踪算法,其跟踪时间长,跟踪效果好。其主要创新点为:(1)采用Hog算法与Mean-Shift算法相结合的运动人体视频监测与跟踪技术,首先利用特征点确定运动目标区域,然后再使用人体形状描述算子区分人体与非人体。可从现场多种运动物体中准确检测并判断出人体目标,并可对人体目标进行多帧跟踪。(2)在对人体跟踪时采用头部和质心两个小区域的联合概率进行跟踪,克服了人体姿态变化对检测和跟踪系统的扰动和影响,提高了检测和跟踪的准确性,从而使系统具有较好的自适应和鲁棒性。
对运动目标检测与跟踪的方法和技术进行了广泛的调研和较深入的研究。在该基础上成功研发出运动摄像机对运动目标检测过程中,进行视频获取、人体检测、人体跟踪的方法、算法和软件。综合运用运动信息与人体形状信息相结合的运动人体视频检测技术,可准确检测出目标区域内的运动目标,并判断其是否为人体;在目标跟踪方面使用了基于小面积区域的Mean-Shift跟踪算法,其跟踪时间长,跟踪效果好。其主要创新点为:(1)采用Hog算法与Mean-Shift算法相结合的运动人体视频监测与跟踪技术,首先利用特征点确定运动目标区域,然后再使用人体形状描述算子区分人体与非人体。可从现场多种运动物体中准确检测并判断出人体目标,并可对人体目标进行多帧跟踪。(2)在对人体跟踪时采用头部和质心两个小区域的联合概率进行跟踪,克服了人体姿态变化对检测和跟踪系统的扰动和影响,提高了检测和跟踪的准确性,从而使系统具有较好的自适应和鲁棒性。

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