基于视频分析的分析物体位移和偏移 matlab

基于视频的气泡检测系统 基于图像处理，检测气泡，并进行气泡技术，还有统计有关气泡数据信息的过程

基于视频图像进行血氧饱和度的测量

针对当前带式输送机自动调速一直没有普及应用的现状,提出了一种基于视频识别的带式输送机自动调速方法。该调速方法为在地面的一台计算机运行调速软件,借用煤矿企业原有视频监控网络、设备控制网络,实现带式输送机的自动调速。调速软件读取视频数据来识别带式输送机上煤的宽度,作为模糊煤量输入,通过知识库及模糊推理,得出调速值。该调速方法在兴隆庄煤矿12306十采一横带式输送机进行了应用,结果表明:该系统简单易实施,煤宽识别误差在5%以内,可实现被调速带式输送机平均速度降低10%。通过本系统的应用,可提高带式输送机的自动化水平,实现节能降耗,减少机械磨损,延长设备使用寿命。

基于视频对车辆速度进行计数、分类和测量的应用程序

　综合分析了火焰的颜色、闪烁频率及其面积增长性等静态特征和动态特征,设计了一种基于视频的火焰检测自动预警算法. 利用混合高斯模型有效地表示了火焰颜色及颜色的多态性. 实验表明该算法具有误报警低、识别率高、实时性强等优点,是火灾自动报警的一种可行、科学的解决方案,具有广泛的应用前景,该研究在国内外还处于发展阶段.

车辆的检测和计数在智能交通系统中具有重要作用，特别是在交通管理中。 交通问题已成为城市规划者多年来面临的最大问题。 更准确地检测移动车辆，几种计算机视觉技术，车辆计数是通过使用虚拟检测区域来完成的。 交通分析将计算每个任意时间段内某个区域内的车辆数量并对车辆进行分类。 但是移动车辆及其检测、跟踪和计数对于监控、规划和控制交通流量非常重要。 通过分析摄像机记录的交通流序列视频，结合虚拟检测器和斑点跟踪技术应用基于视频的解决方案技术，YOLO是必要的。 通过这项技术，我们将 Open CV 应用于实时视频应用。 这些方法帮助我们对移动的车辆进行检测、跟踪、计数和分类。

为消除视频序列之间的冗余信息，以简单的摘要形式表达视频的主要内容，提出了一种基于视频序列的图像拼接方法。首先，采用改进的帧间聚类算法提取视频的关键帧；其次，利用SIFT算法提取关键帧的特征点，采用最近邻算法进行特征点匹配，通过引导互匹配法和投票过滤法提高匹配精度；再次通过RANSAC鲁棒估计算法得到所选帧间的单映矩阵，并使用LM非线性迭代算法对单映矩阵进行精炼。最后，利用级联单映矩阵结合加权融合算法实现了视频序列的无缝拼接，实验效果较为理想。

为了进一步提高自动巡航智能小车的速度,将采集图像的模拟CCD摄像头架高并减小其俯角,并在单片机外部搭建高速AD转换电路;采用H桥驱动电路正反向驱动智能小车前进和刹车,结合速度编码器实时获取车速,并对其运用PD算法进行控制;改进舵机的安装方式为立式并架高以增强其响应速度,结合速度编码器实时获取车速并对其运用PD算法进行有效调节。结果表明,智能车实现了前瞻大及转向响应灵敏,能够快速且稳定运行。

针对目前矿井行人监测方法存在检测准确度不理想、报备信息少的问题,设计了基于视频的矿井行人越界检测系统。该系统以混合高斯背景建模为基础,利用行人越界检测算法识别出视频流中运动的行人目标,并在识别目标的基础上,通过状态缓冲处理计算出越界趋势,判断出越界方向。实际运行结果表明,该系统能够进行主动安全监测,有效克服灯光闪烁等干扰,可快速识别行人位置及跨越方向,稳定性好,准确度较高;在D1分辨率、25帧/s的高清监控下可实现在线实时处理。