基于视频的脉冲检测数据集 打开数据集以进行基于视频的脉冲检测。 包括.mp4视频文件和地面真实心电图信号 影片在两种身体状况下的20秒视频片段:静止和进行体育锻炼后 心电图使用以.cardio和.txt格式记录的20秒ECG .cardio-可以使用软件打开 .txt-包含来自六个引线(I,II,III,avR,avL,avF)的六个信号
2023-12-10 10:31:52 1.24GB
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基于视频纹理特征的自适应模式决策算法在HEVC帧内预测中的应用
2023-04-14 12:36:59 459KB 研究论文
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DFT的matlab源代码火焰探测系统 该项目是基于视频的多功能火焰检测系统的不完全实现,这是我的毕业设计。 一些话要说 当我开始研究该主题时,我在Internet上发现了很多文章和很少的代码。 因此,当我最终完成它时,我决定将其开源。 请注意,该项目尚未准备好实际应用。 由于在该项目上花费的时间有限,因此仅对代码进行了部分优化。 但是,在Mac上进行测试时,响应时间是完全可以接受的。 搭建环境 该项目是在Mac OS X 10.9.3上使用Xcode 5.0.2构建的,并且是通过OpenCV 2.4.8实施的。 由于它不使用特定平台的任何本机接口,因此可以轻松移植到其他平台,例如Windows,Linux,Android等。 如果要使用保存视频功能,则需要确保OpenCV编译时支持FFMPEG,否则请自己编译。 结果 以下两个图像显示了结果。 流程 首先,使用颜色检测和运动检测对输入图像进行分割,然后提取候选火焰区域。 使用高斯混合模型进行背景建模以检测运动像素。 使用基于RGB和HSV颜色空间的火焰颜色模型来检测具有类似火焰颜色的像素。 将以上两个步骤的结果相交,以获取候选区域。
2023-03-29 18:47:51 30.47MB 系统开源
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基于视频的水位识别监测系统设计,Hadoop,Spark,Streaming
2023-03-16 15:19:51 1.58MB 大数据
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河流流量是一个重要的水文数据。为了安全、便捷地得到流量数据,开展了基于视频的河流流量监测系统技术研究和设计。通过将嵌入式和PIV原理相结合的方法,实现了视频流量数据的采集、处理功能,为现场河流数据采集和监视提供保障。采用4G无线通信手段将视频图像信息、水位数据及流量信息传输至WEB平台进行界面展示和远程控制,实现了河流流量数据的遥测与遥控。另外,视频测流法可作为超声波无线时差法测流的一种比测手段。
2023-03-07 10:35:55 1.73MB 河流流量; 图像处理; PIV; 嵌入式;
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基于视频大数据深度学习的车辆追踪系统
2022-12-16 09:29:09 63.68MB 车辆追踪
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车流量统计作为智能交通系统的关键技术之一,逐渐成为研究的热点。主要研究了基于虚拟线圈的车流量统计算法和基于目标跟踪的车流量统计算法,综合了两种算法的优势,结合Canny算子边缘检测算法、均值背景建模法和背景差分法等技术,提出了一种基于质心的车流量统计综合算法。实验结果表明综合算法在实时性和准确性方面均取得较好的实验结果。
2022-11-25 16:24:13 368KB 自然科学 论文
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针对视频监控系统的去隔行问题,在分析了传统去隔行算法优缺点的基础上,提出了一种高性能的运动自适应去隔行算法。该算法通过可检测空间周期模式运动的4场运动检测方法对插值点运动状态进行判断,将图像分为静止区域和运动区域。静止区域的插值采用场合并算法;运功区域的插值采用改进型边沿自适应插值算法,增强了水平边沿检测功能并提升了一致性边沿方向的估计水平。DSP实验结果表明,提出的算法可提高图像的峰值信噪比(PSNR)和结构相似度(SSIM),有效抑制锯齿化、行间闪烁和运动虚像等不良效应,获得良好的视觉效果。
2022-11-16 13:48:54 453KB 工程技术 论文
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第四章基于视频图像处理的能见度榆测方法研究 (c)07:35:24 (d)07:55:24 图4—13视频图像提取的4幅背景图像的检测结果图 由图4—13可以看出,随着时间的推移,能见度慢慢变大,而最远可视点的检测结 果也随着时间的推移慢慢变远,与实际的能见度变化特征相吻合。 为了进一步验证试验结果,我们将最远可视点转换为能见度值与目测能见度相比 较,进一步验证算法可行性和准确性。由于实验室试验条件的限制,如果租用能见度仪 来检测能见度,费用太过昂贵。我们通过人眼目测出能够看到的最远点,然后进行实际 测量,获取目测能见度,与检测出的能见度相比较。 根据第三章能见度图像距离转换模型,将图4—13中的最远可视点对应的能见度转 换出来,与目测能见度相比较,结果如表4—1所示。从早上06:30:02到07:55:24,由天 气图像的变化过程,可以看到能见度在逐渐变大。由实验数据的变化可以看出,实验结 果与实际情况变化也相符。 表4—1能见度检测结果 图像 a b C d 目测能见度(m) 53.0 55.0 59.0 67 检测能见度(m) 45.2 46.8 50.6 59.7 绝对误差(m) 7.8 8.2 8.4 7.3 相对误差 14.7% 14.9% 14.2% 10.9% 对于非雾天情况下,实验中选取2幅图像进行能见度检测,此时能见度值较大。实 验中,本文只获取非雾天下的最远可视点,如图4—14所示。对于非雾天的最远可视点 的检测,本文采用基于逐行对比度的检测算法,利用该方法检测出天空与道路的交接点 作为最远可视点。由检测结果可以看出,最远可视点的检测结果与实际基本相符。 47
2022-09-28 23:45:56 28.16MB 雾天能见度
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基于视频分析的分析物体位移和偏移 matlab
2022-07-14 11:07:22 6.89MB 抖动