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YASAV是基于GUI的工具，用于快速分析和可视化基于SRAM的内存老化。 为YUV视频进行了自定义，以实现图像/视频处理应用程序的用例。 该工具接受SRAM暂存器存储器配置和用户参数（如测试数据集，所需的老化年限等），并根据静态噪声裕度（SRAM老化估算的度量）和深入的占空比分析来提供老化估算。 该工具还支持以热图，箱形图和直方图的形式自动显示老化结果。 它也可以用作可视化YUV 4：2：0p视频文件的独立工具。 如果需要使用，请在设计自动化会议上参阅我们的DAC'15论文：M。Shafique，MUK Khan，Orcun Tuefek和J. Henkel，“ EnAAM：片上视频存储器的节能抗老化”（ DAC），加利福尼亚州旧金山，2015年。

1.领域：matlab，Qlearning算法 2.内容：基于Qlearning算法最优路径规划算法matlab仿真,同时使用A星算法进行对比+代码操作视频 3.用处：用于Qlearning算法，A星算法编程学习 4.指向人群：本硕博等教研学习使用 5.运行注意事项： 使用matlab2021a或者更高版本测试，运行里面的Runme_.m文件，不要直接运行子函数文件。运行时注意matlab左侧的当前文件夹窗口必须是当前工程所在路径。 具体可观看提供的操作录像视频跟着操作。

视频质量评价（VQA）是以人眼的主观质量评估结果为依据，使用算法模型对失真视频进行评估。传统的评估方法难以做到主观评价结果与客观评价结果相一致。基于深度学习的视频质量评价方法无需加入手工特征，通过模型自主学习即可进行评估，对视频质量的监控和评价有重要意义，已成为计算机视觉领域的研究热点首先对视频质量评价的研究背景和主要研究方法进行介绍;其次从全参考型和无参考型两方面介绍基于深度学习的客观质量评价方法，并且从所用的卷积神经网络模型对无参考型评价方法进行了分类比较;接着介绍视频质量评价算法的相关数据库和评价算法性能指标，并对算法性能进行比较;最后对目前视频质量评价研究存在的问题进行总结，并展望了该领堿面临的挑战和未来发展方向。

qt使用ffmpeg api进行摄像头视频流的读取，推流，拉流，视频播放等功能的实现。

视频前景物体提取标出运动轨迹，VS2010+OpenCV2.4.4提取图像中运动物体，并计算轮廓中心的运动轨迹。