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自动跟踪道路上的车辆。

随着社会公共安全体系的逐步完善，基于人脸的智能视频监控技术在安全监控、视频分析以及人机交互等场合发挥出越来越重要的作用。传统的Camshift算法虽然能快速地跟踪运动目标，但它不仅需要手动设定跟踪的对象，而且当跟踪对象遇到遮挡和相同颜色障碍物干扰时很容易丢失目标。针对上述问题，在OpenCV的基础上，采用Adaboost，Camshift和Kalman滤波相融合的方法，实现了快速、自动和准确的人脸检测与跟踪。

【AI科技大本营导读】目前，计算机视觉是深度学习领域最热门的研究领域之一。计算机视觉实际上是一个跨领域的交叉学科，包括计算机科学（图形、算法、理论、系统、体系结构），数学（信息检索、机器学习），工程学（机器人、语音、自然语言处理、图像处理），物理学（光学），生物学（神经科学）和心理学（认知科学）等等。许多科学家认为，计算机视觉为人工智能的发展开拓了道路。那么什么是计算机视觉呢？这里给出了几个比较严谨的定义：“对图像中的客观对象构建明确而有意义的描述”（Ballard＆Brown，1982）“从一个或多个数字图像中计算三维世界的特性”（Trucco＆Verri，1998）“基于感知图像做出对客观

在CVPR18论文中提出的“检测和跟踪：视频中的高效姿态估计”算法的实现

提出了一种高速公路车道线检测与跟踪算法：初始检测时，首先估计消失点位置；再将图像特征点向消失点投影，通过检测投影直方图波峰来识别车道线；然后利用车道宽度和车道线强度特征滤除与车道线平行的伪车道线；跟踪时，采用卡尔曼滤波缩小搜索区域。试验结果表明：该算法抗干扰能力强，跟踪算法运行速度大约为50 Hz。

基于无差拍的有源电力滤波器（APF）的仿真设计，包括（谐波检测， 电流跟踪环节） Z域(spwm调制)

包含的功能： 1. 车道线检测+车道线拟合； 2. 2D目标检测+目标跟踪； 3. 道路可行驶区域分割； 4. 目标深度估计； 5. 图像视野到BEV空间映射（Normal View -> Top View）； 6. 像平面到地平面映射（image plane -> ground plane in world coordinate system）

1、本设计主要研究变电站监控视频中异常运动物体的检测和分割技术，探讨运动物体跟踪技术，其系统具有智能检测和自动报警的功能。同时，可以减少或者避免了工作人员由于长时间观看屏幕而疲劳，引发注意力下降而漏警。 2、采用数字图像处理相关知识以及视频图像处理的方法； 3、使用MATLAB仿真软件； 4、采集一定数量不同时长的有关变电站中目标运动的视频图像； 5、采用图像滤波和数学形态学算法； 6、采用运动物体目标检测技术如差分法、高斯背景模型、光流法等；