为了进一步提高室内检测跟踪系统的有效性和稳定性,以经典的混合高斯模型为基础,结合了积分直方图方法,提出了一种室内场景中适应光照变化的运动目标检测算法。该方法通过当前帧和背景帧的全局积分直方图差分来确定光线变化的程度。对于全局的光线突变,进行模型的全局更新。对于局部的光线变化,用光线变化比例作为高斯模型权值更新率因子,实时控制更新速率。再对高斯模型提取的前景,用区域局部积分直方图进行虚假前景的判断和消除,从而进一步提纯真实前景。仿真实验结果表明:算法较好地消除了场景中光照变化对目标检测的影响。
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2022-09-03 15:42:54 7MB 3D模型
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2022-08-23 16:14:26 23.08MB three.js 模型行走 室内场景
先决条件 正在安装 只需在config.py文件中设置数据集路径。 # -*- coding: utf-8 -*- paths = dict( ANNOTATIONS='/example/of/path/MIT67/Annotations/', IMAGES='/example/of/path/MIT67/Images/' ) 跑步 $ python mit67.py 例子
2022-08-04 17:08:45 3KB Python
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基于OpenGL的三维室内场景漫游模拟,效果良好,且漫游速度能达到100帧以上。 基于OpenGL的三维室内场景漫游模拟,效果良好,且漫游速度能达到100帧以上。
2022-07-05 20:16:52 2.15MB OpenGL 三维室内场景
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2022-05-11 08:18:03 3.34MB JupyterNotebook
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