基于帧间差分与平均背景的运动目标检测，附opencv平台搭建

针对运动目标检测技术在国防军工领域的广泛应用，设计了一种基于FPGA的运动目标检测系统。利用CCD摄像头采集带有运动目标的视频图像，并将采集后视频图像传输给SAA7113H进行解码，再将解码后的数字信号供给FPGA实现帧间差分算法以达到运动目标检测的目的，之后将数据传输给SAA7121H芯片进行编码，并将编码后的视频数据在显示单元中显示。实验测试结果表明，该运动目标检测系统能够实时地检测出运动目标，稳定性高，实时性好。

一种运动捕捉的算法 运行速度合适 希望您喜欢下载

几种常见的计算机视觉方面的算法代码，基于opencv实现

运动目标检测与跟踪matlab代码SFND RADAR目标生成和检测 在本课程中，我们将详细讨论雷达对自动驾驶汽车产生感知所需要的过程。 从头开始，我们将基于雷达的基本原理进行构建。 我们将介绍信号传播和目标响应生成。 然后，我们将深入研究定位目标实时所需的Range Doppler生成。 我们将在MATLAB中编写代码以生成目标场景，创建FMCW波形，然后使用诸如FFT，CFAR之类的处理技术创建距离多普勒地图（RDM）。 对于项目的第二部分，我们将使用基于MATLAB的Driving Scenario Simulator进行部署，以部署多对象跟踪和聚类并研究结果。 本地运行的依赖项 要完成该项目，您还需要在计算机上下载MATLAB（如果尚未下载）。 首先，您可以按照以下步骤操作： 如果您还没有MathWorks帐户，请创建一个。 在继续执行步骤2之前，请确保验证电子邮件（检查垃圾邮件/垃圾邮件文件夹）。 下载安装程序。 运行安装程序–它会指导您完成适用于您的操作系统的步骤。

在研究灰度平面帧差法的基础上,提出了一种基于RGB颜色空间色变帧差法的运动目标检测方法,算法对彩色视频帧在RGB 3个平面上分别进行相邻两帧帧差计算,比较每个像素点RGB 3个平面像素值的变化是否同向并分别进行叠加计算,所得帧差图像中的运动目标图像更清晰、噪点更突出,使前景图像与背景图像更容易分离,后续的二值化、滤波、填充及膨胀腐蚀等形态学处理更加容易。在Labview软件平台上,采用上述算法与Camshift算法联合实现了对矿井运动目标的检测和跟踪。现场测试结果表明:该联合算法可以完成对矿井运动目标的实时、准确检测与跟踪,还可与矿井现有安全生产监测监控系统实现联动,可最大限度地确保矿井生产安全。

使用python的numpy库实现了Vibe与Vibe+运动目标检测，效果与C++实现相同，加速了运行速度

MATLAB运动车辆检测，可以框定运动前景，计算数量，车速等

本设计采用达芬奇fpga开发板设计了一种运动目标检测与躲避系统，文件为工程源码。

混合高斯背景建模，运动检测。 建模函数是自己编写的，原理简单，便于学习，有详细注释。 处理视频是用笔记本摄像头实时采集的画面。