根据两段火焰的视频，请完成一个程序，实现对视频中的火焰检测 根据两段火焰的视频，请完成一个程序，实现对视频中的火焰检测 根据两段火焰的视频，请完成一个程序，实现对视频中的火焰检测

以基于视频的人体动作识别为核心，首先对传统RGB动作识别领域的算法进行了全面回顾，包括传统算法和基于深度学习的算法，基于RGB视频的动作识别易受背景光照的影响识别精度不高，但有丰富的颜色外观信息；然后对RGB-D动作识别领域的算法进行分析总结，主要分为深度序列、骨骼和多特征融合三个方面，RGB-D视频具有多个模态可以为动作识别提供更多的信息，可以弥补基于RGB视频的不足但也带来了新的挑战；最后对常用数据集和未来可能的发展方向进行了展望。

基于视频质量评估的QoE/QoS映射模型研究，郑迪升，胡怡红，本文首先分析研究了主观视频质量评估方法的双刺激损伤评价和客观视频质量评估方法的MDI算法指标，并采用这两种指标作为QoE和QoS的衡

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。

日萌社 人工智能AI：Keras PyTorch MXNet TensorFlow PaddlePaddle 深度学习实战（不定时更新） 汽车的日益普及在给人们带来极大便利的同时，也导致了拥堵的交通路况，以及更为频发的交通事故。智能交通技术已成为推动现代技术交通技术发展的重要力量，智能交通不仅能够提供实时的交通路况信息，帮助交通管理者规划管理策略，而且还能优化出行者的出行策略。还可以减轻交通道路的堵塞情况，降低交通事故的发生概率，提高道路运行的安全系数。 本项目分两个模块： 一个是基于视频的车辆跟踪及流量统计，是一个可跟踪路面实时车辆通行状况，并逐帧记录不同行车道车流量数目的深度学习项目，在

用计算机来模拟雨景是影视制作中经常面临的一个课题．目前主要采用的粒子系统方法一般都需要大量的粒子和复杂的物理模型，而基于视频处理的降雨绘制算法虽然能用于图像和视频处理，还无法支持三维场景的绘制．本文提出了基于视频动态纹理与粒子系统相结合的思想，结合了粒子系统随机性、高效性，视频纹理方法简单，计算量小的特点，基于VC++和OpenGL平台对算法进行了模拟，通过实验在满足真实感的同时兼顾实时性．

基于视频的车流量检测.pdf )基于视频的车流量检测.pdf )

一、课题介绍 本文设计了一款人体行为异常监控系统，主要适用人群是老年人，在摄像头固定的情况下，自动检测人体运动轨迹，并与提前设定好的行为库进行匹配，分析判断是否具有异常行为。 在数字图像预处理部分采用了图像二值化，腐蚀与膨胀等几种方法为人体目标的跟踪和检测做准备。为了克服在实际操作中遇到的问题，采用了帧差法和ViBe算法，帧差法即利用帧间变化与当前帧、背景算法来判断它是否大于阈值，并分析视频中序列的运动特性，ViBe算法则是一种背景建模的方法，背景模型是由邻域像素来创建，并对比背景模型、当前输入像素值检测出前景，确定视频中的目标跟踪。在人体行为识别中，运动目标最小长宽比以及连续帧间的加速度来判断人体行为是否异常，如果检测到异常的行为比如说摔倒、快跑等行为，在识别的过程这种实时监测。

针对图像和视频中多人姿态估计存在人体边界框定位不准确、困难关键点检测精度有待提高等问题,设计了一套基于自顶向下框架的实时多人姿态估计模型。首先将深度可分离卷积加入目标检测算法中,提高人体检测器运行速度;然后基于特征金字塔网络结合上下文语义信息,采用在线难例挖掘算法解决困难关键点检测精度低的问题;最后结合空间变换网络与姿态相似度计算,剔除冗余姿态,改善边界框定位准确性。本文提出模型在2017MS COCO Test-dev数据集上的平均检测精度比Mask R-CNN模型提升了14.84%,比RMPE模型提升了2.43%,帧频达到 22 frame/s。

此代码为基于视频的烟雾检测，先预处理，再送入卷积网络训练，检测效果还不错 此代码为基于视频的烟雾检测，先预处理，再送入卷积网络训练，检测效果还不错