python简单LK稀疏光流法运动目标检测

视频的目标分割与阴影检测技术是计算视觉领域中最主要的研究方向之一。基于混合高斯模型，提出一种双重阴影消除策略，首先通过HSV模型下的颜色夹角确定疑似阴影，再对运动目标和疑似阴影进行混合高斯建模而消除实际阴影。通过实验表明，该策略在不影响目标识别的情况下可以较好的检测并消除在不同光照环境下的随伴运动目标阴影，具有较高的鲁棒性，从而能保证目标检测的连续性和准确性。

Matlab基于光流技术的运动目标检测和跟踪方法研究-基于光流技术的运动目标检测和跟踪方法研究.pdf 基于光流技术的运动目标检测和跟踪方法研究.pdf

基于帧差法的运动目标检测的matlab代码，先读取avi视频，提取每帧图片，进行目标跟踪。 基于帧差法的运动目标检测的matlab代码，先读取avi视频，提取每帧图片，进行目标跟踪。

基于OpenCV的运动目标检测与跟踪,图像识别，模式识别。

c#，运动目标检测，可以检测摄像头拍摄图像中的运动物体。

帧差法运动目标检测，基于matlab编写，非常实用，简单易懂

DPCA方法要求至少沿雷达平台飞行轨迹放置两个天线(前向天线和拖尾天线)。两天线之间的距离是2d，每个天线都可以作为独立的发射和接收通道。传统的DPCA条件要满足2d=mva／prf，其中，m为正整数，va是载机飞行速度，prf是脉冲重复频率。

针对雨雪天气条件下的运动目标检测受到天气的影响较大,提出一种融合全变分(TV)正则化和Rank-1约束鲁棒主成分分析(RPCA)模型的视频序列运动目标检测算法。利用RPCA这一工具,在低秩稀疏分解框架下,采用Rank-1约束描述背景层的强低秩性,利用TV正则化结合L1范数对前景目标的稀疏性和空间连续性进行约束,从而弥补现有RPCA模型的不足。针对所提模型,采用交替迭代乘子法的思想结合增广拉格朗日乘子法对目标函数进行优化求解。实验结果表明,所提算法不仅能够准确检测出运动目标,而且具有较短的运行时间,这为视频的实时检测提供参考。与其他同类算法相比,所提算法不仅检测效果更佳,而且在F测度值、召回率和准确率的定量评价中均有优越性。

视频中的运动目标检测与跟踪