在监控视频图像中因拍摄角度的问题，导致图像中的车道线并不是竖直的。针对在此图像中选取对应块，实现车辆速度实时检测的问题，分析了车身的特征及图像中车道线的倾斜角度，选择车灯作为对应块，选取车灯存在的候选区域；然后根据车灯的对称性强度筛选车灯带，实现车灯的准确定位，并把车灯移动的距离通过摄像机标定转换到实际坐标中，从而实现车辆速度的实时检测。实验结果证明，该方法运行速度快、定位准确，因此可以广泛地应用于红绿灯路口环境中，实现视频图像的车速实时检测。
2021-12-03 11:48:01
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主要针对目前视频图像处理发展的现状，结合FPGA技术，设计了一个基于FPGA的实时视频图像采集与显示系统。系统采用FPGA作为主控芯片，搭栽专用的编码解码芯片进行图像的采集与显示，主要包括解码芯片的初始化、编码芯片的初始化、FPGA图像采集、PLL设置等几个功能模块。采用FPGA的标准设计流程及一些常用技巧来对整个系统进行编程。
2021-12-02 11:53:14
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在windows/LInux下编译使用jpeglib，jpeg相关的源码，以及win32.mak，本人亲自实践，记录下来
2021-11-29 22:11:07
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视频演示算法包括：
1. 静态背景下的背景预测法目标检测
2. 静态背景下帧间差分法目标检测
3. Mean Shift目标跟踪方法
4. 重心多目标跟踪方法
2021-11-27 14:28:56
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c++视频教程opencv视频图像处理机器视觉人脸识别深度学习vs2015，零基础到就业完整培训机构课程，很有名的一个机构
2021-11-20 11:16:52
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本部分规定了公安视频图像信息应用系统的设计原则、系统结构、视频图像信息对象、统一标识编
码、系统功能、系统性能、接口协议结构、安全性、电磁兼容性、环境适应性、电源适应性、可靠性、
运行与维护等通用技术要求。
本部分适用于公安视频图像信息应用系统的总体规划、方案设计、工程实施、检验验收、运行维护
以及与之相关的系统设备研发、生产和质量控制
2021-11-19 14:09:17
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为了进一步增强视频图像超分辨率重建的效果，研究利用卷积神经网络的特性进行视频图像的空间分辨率重建，提出了一种基于卷积神经网络的视频图像重建模型。采取预训练的策略用于重建模型参数的初始化，同时在多帧视频图像的空间和时间维度上进行训练，提取描述主要运动信息的特征进行学习，充分利用视频帧间图像的信息互补进行中间帧的重建。针对帧间图像的运动模糊，采用自适应运动补偿加以处理，对通道进行优化输出得到高分辨率的重建图像。实验表明，重建视频图像在平均客观评价指标上均有较大提升（PSNR 0.4 dB/SSIM 0.02），并且有效减少了图像在主观视觉效果上的边缘模糊现象。与其他传统算法相比，在图像评价的客观指标和主观视觉效果上均有明显的提升，为视频图像的超分辨率重建提供了一种基于卷积神经网络的新颖架构，也为进一步探索基于深度学习的视频图像超分辨率重建方法提供了思路。
2021-11-17 21:11:12
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与传统的车辆检测器相比，基于视频图像处理与视觉技术的车辆检测器具有处理速度快、安装维护便捷且费用较低、可监视范围广、可获取更多种类的交通参数等诸多优点，因而近年来在智能交通系统(ITS)中得到了越来越广泛的应用。针对摄像头拍摄得到的交通序列图像，人们提出了很多视频图像处理和分析技术，其中最基本的研究领域就是交通场景中车辆对象的检测与跟踪。介绍了近年来提出的一些主要的车辆检测与跟踪技术，并根据核心处理方法（基于特征、区域或模型等）及处理域（空域、时域）的不同对这些技术进行了分类，同时分析比较了各种方法的优缺点。最后，说明了这一领域仍然存在的问题和对可能的研究方向进行了一定的预测。
2021-11-17 17:04:51
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GA/T 1400 2017公安视频图像信息应用系统标准 全集 1~4
2021-11-15 02:32:33
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