行业分类-电信-基于视频智能识别的CBTC信号设备巡检系统及方法.rar

行业分类-作业装置-一种基于视频数据结构化方法.7z

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基于视频监控系统的RTP与SIP协议分析 基于视频监控系统的RTP与SIP协议分析

基于视频的交叉口车辆运动参数检测技术，鲁光泉，夏绍军，以Visual C++和OpenCV为工具，通过处理低视角下单摄像头采集的视频图像序列，选用了适用于平面道路交叉口的前景检测方法。通过对OpenCV�

MATLAB基于视频的前景提取最终 Vibe算法建模与求解 像素分割去噪 混合高斯模型

基于视频和DSP车辆识别测速系统是智能交通系统(ITS)中的一个组成部分，它集牌照识别，车速检测，流量监控，费用收取等功能于一体，主要应用于超速违章车辆监控。

面部微表情（ME）是引发隐藏某种真实情绪的短暂和不自主的快速面部表情。 标准的微表情持续时间在1/5到1/25之间，通常只发生在脸部的特定部位。 微表情的微妙和简洁是对肉眼的巨大挑战; 因此，近年来已经提出了很多工作来利用计算机视觉和机器学习算法来实现自动微表情式识别。

基于视频检测的车牌识别

论文研究-一种基于视频图像的挖掘机工作状态识别方法.pdf,  为了实现违法用地现象的实时监测，对土地间的挖掘机等施工机械的工作状态识别是非常重要的.实际场景下，因随机噪声和光照变化的影响，给挖掘机工作状态识别带来极大的挑战.本文提出一种基于视频图像的挖掘机工作状态识别方法，首先，对同一品牌挖掘机工作装置的各种姿态建立混合local binary features（LBF）形状回归模型并进行离线训练；其次，利用上述模型预测输入视频帧中挖掘机工作装置的形状信息，构建挖掘机的工作状态特征描述子；最后，利用support vector machine（SVM）分类器自动判别挖掘机的工作状态——工作状态或非工作状态.实验结果表明，该方法很好地克服了多姿态导致形状变化的影响，对挖掘机工作状态识别准确率达到了93.53%.