在计算机视觉领域，基于图像的目标检测与追踪是两个核心任务，它们在许多应用中发挥着重要作用，如自动驾驶、无人机导航、视频监控、人机交互等。在这个“基于图像的目标检测与追踪”压缩包中，我们可以预想包含了一系列相关资源，如论文、代码实现、教程文档等，帮助学习者深入理解这两个概念。 目标检测是计算机视觉中的关键环节，其目的是在图像中识别并定位出特定的对象。常用的方法有传统的基于特征匹配的算法，如Haar级联分类器和HOG（Histogram of Oriented Gradients）特征，以及深度学习模型，如YOLO（You Only Look Once）、SSD（Single Shot MultiBox Detector）和Faster R-CNN（Region-based Convolutional Neural Networks）。这些模型通过训练大量标注数据，学会了识别和定位不同类别的目标。例如，YOLO以其快速和准确而闻名，而Faster R-CNN则通过区域提议网络提高了检测精度。 目标追踪则是在目标检测的基础上，追踪一个或多个特定对象在连续帧之间的运动轨迹。经典的追踪算法有KCF（Kernelized Correlation Filter）和MIL（Multiple Instance Learning），而现代方法如DeepSORT和FairMOT则结合了深度学习技术，实现了对复杂场景中多目标的精确追踪。这些方法通常需要考虑光照变化、遮挡、目标尺度变化等因素，以保持追踪的稳定性。 在数字图像处理实习中，学生可能需要掌握基本的图像处理技术，如图像预处理（灰度化、直方图均衡化、滤波等）、特征提取以及目标表示。这些基础知识对于理解和实现目标检测与追踪算法至关重要。 基于STM32平台的学习，意味着这个项目可能涉及到硬件集成。STM32是一种常见的微控制器，常用于嵌入式系统，包括图像处理和计算机视觉应用。使用STM32进行目标检测与追踪，需要熟悉其GPIO、SPI、I2C等接口，以及如何将计算密集型算法优化到嵌入式平台上运行，可能需要涉及OpenCV库的移植和硬件加速技术。 压缩包中可能包含的文件可能有： 1. 论文：介绍最新的目标检测和追踪算法及其应用。 2. 实验代码：用Python或C++实现的各种检测和追踪算法，可能包括OpenCV库的调用。 3. 数据集：用于训练和测试模型的图像或视频数据，每个目标都有精确的边界框标注。 4. 教程文档：详细介绍如何理解和实施相关算法，以及在STM32平台上部署的步骤。 5. 示例程序：演示如何在STM32上运行目标检测和追踪算法的工程文件。 通过学习和实践这些内容，不仅可以掌握理论知识，还能提升实际操作能力，为未来在计算机视觉领域的工作打下坚实基础。

计算机病毒与入侵检测是网络安全领域中的重要组成部分，其目的是保护计算机系统免受恶意软件的侵害以及非法访问。在本大作业中，我们将深入探讨IP追踪技术，这是一种用于确定网络活动来源的重要工具。IP追踪能够帮助我们识别并定位潜在的攻击者，对网络安全事件进行调查，甚至预防未来的威胁。 I. IP追踪技术概述 IP追踪技术主要依赖于IP地址，它是互联网上的设备身份标识。通过IP地址，我们可以获取到设备的地理位置信息。尽管IP地址在某些协议层次上是隐藏的，但我们可以通过网络嗅探工具、日志分析等方法获取这些信息。IP追踪技术可用于监控、防御和定位网络活动，比如追踪网络入侵者的位置。 1. 动态与静态IP：根据网络连接类型，IP地址可能是动态分配（如Wi-Fi和拨号连接）或静态分配（如光纤连接、服务器和固定网络）。 2. 获取IP地址：操作系统提供的网络工具，如网络连接状态、路由表和日志记录，可以用来查看已连接或曾经连接过的主机IP。 II. 具体分析与实现 2.1 网页IP追踪：当用户访问网站时，服务器会记录请求的源IP地址。通过查看Web服务器日志，我们可以追踪到用户的浏览行为和IP。 2.2 Email IP追踪：发送电子邮件时，邮件服务器会记录发送者的IP地址。通过检查邮件头信息，可以获取发件人的IP。 2.3 获取QQ好友IP：QQ等即时通讯软件通常不会直接显示好友的IP，但可以通过特殊工具或服务来探测，例如发送带有IP追踪功能的消息。 2.4 从日志查找入侵者IP：安全日志是检测入侵者的重要资源。通过对系统、防火墙和应用程序日志的分析，可以发现异常活动并追溯到对应的IP地址。 III. 对IP地址进行定位 IP地址定位通常借助于IP库或第三方服务，它们将IP地址映射到地理位置，精度可能达到城市级别。然而，由于隐私保护和匿名性需求，直接定位到精确的物理地址并不总是可能的。 IV. 高级IP追踪技术 高级IP追踪可能涉及DNS解析、TCP/IP栈分析、网络取证等复杂技术。这些技术可以帮助追踪隐藏的IP，识别代理服务器和Tor网络的使用者，甚至在多层跳转后还原原始IP。 V. 总结与建议 IP追踪在网络安全中发挥着至关重要的作用，但同时也应尊重用户隐私和遵循法律法规。在实施IP追踪时，应确保目的合法，并采取适当的措施避免误判。此外，持续学习和更新网络安全知识，以应对不断演变的网络威胁。 总的来说，IP追踪技术是一种有效的网络安全工具，它结合了网络监控、数据分析和地理定位，帮助我们理解和应对网络世界中的安全挑战。在大连理工大学的计算机病毒与入侵检测课程中，这样的实践作业有助于提升学生的理论知识和实战技能，为未来的职业生涯打下坚实的基础。

在话题检测和追踪过程中，话题漂移的产生往往降低话题检测和追踪的准确率。为了克服这个问题，通过分析新闻报道中种子事件与后续的新颖事件之间的演化关系，强调命名实体词的贡献度，并及时调整话题的重心向量，建立了一种动态的话题检测和追踪模型。实验证明，该模型有效地降低了话题漂移现象在话题检测与话题追踪中的影响。

对车辆轮廓进行检测。运用一种基于开源计算机视觉库OpenCV的轮廓检测新方法。首先对图像进行形态学去噪、平滑滤波处理和二值化阈值分割等预处理 ，获得二值化黑白图像。然后通过轮廓提取和跟踪检测到车辆外轮廓线在Python环境下，利用 OpenCV编程实现了此方法。 通过提取全景图，在图像场景中由于目标和背景的温差较小，从而导致图像的对比度很低，为了提高图像的对比度，增强图像。虽然图像增强并不能增加图像数据中的信息量，但是它却能够增加所选择特征的动态范围，从而使这些特征更容易地被检测和识别，并进行后期树木消除，并得到相对清晰的原树模型与对比示意，并反馈车辆进行前期预警。 OpenCV提供的视觉处理算法非常丰富，并且以Python语言编写，加上其开源的特性，处理得当，不需要添加新的外部支持也可以完整的编译链接生成执行程序。不同的树木视觉图像是千差万别的，虽然我们可以把树木的主要特征提取出来，但是其视觉图像背景不可避免会出现一些干扰因素。我们可以采用面积法，利用OpenCV强大的数据库，即可计算出整个轮廓或者部分轮廓的面积，进入引导OpenCV进入前期检测与追踪的开展，进而支持智能驾驶。

主要为大家详细介绍了使用OpenCV实现检测和追踪车辆，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下

Matlab编写的实时检测单人脸和多人脸，压缩包内有GUI界面和检测用的视频。

yolov2源码matlab版收集论文和其他资源，以使用深度学习进行对象检测和跟踪 静态检测 地区提案 使用深度神经网络的可扩展对象检测cvpr14 （，） 选择性搜索对象识别ijcv2013 （，） 神经网络 使用区域提议网络更快地实现实时对象检测的R-CNN tpami17 （，） Mask R-CNN （，（ ，，，， ）[Facebook AI研究] YOLO 您只需查看一次统一的实时对象检测ax1605 （，） YOLO9000更好，更快，更强ax16_12 （，） YOLOv3增量改进ax180408 （，） 固态硬盘 SSD单发MultiBox检测器eccv16_ax16_12 （，） DSSD反卷积单发检测器AX1701.06659 （，） 视网膜网 用于对象检测的功能金字塔网络ax170419 （，） 密集物体检测的焦点损失ax180207 （，） 杂项 使用卷积网络过分集成的识别，定位和检测ax1402 iclr14 （，） LSDA通过适配压区进行大规模检测14 ax14_11 （，） 视频检测 细管 利用卷积神经网络CVPR16从视频小管中检测目标 带有Tube

智能交通场景应用.zip

1.代码原理 该程序逐个读取帧图片，并对帧图片逐个进行多行人检测、多目标追踪。该方法是在线方法，将逐个读取帧图片改为逐帧读取视频即可实现在线处理视频。 1.1 多行人检测。 使用gluoncv中的预训练模型faster_rcnn_fpn_bn_resnet50_v1b_coco实现多行人检测，这一步骤见detect.py。 1.2 多目标追踪。 使用sort算法实现多目标追踪，详见https://github.com/abewley/sort。 2.代码部署 2.1 配置环境。 安装python==3.6，安装requirements.txt中要求的库（代码运行实际用到的库可能少于该文件，因此建议根据代码安装所需要的库）。 2.2 准备数据。 有两种方法准备数据： 2.2.1 将A-data文件夹放入当前目录，A-data文件夹中为Track1 Track2等子文件夹，每个子文件夹中存有.jpg帧图片。 2.2.2 修改run.py的第97行，将input_folder改为A-data文件夹所在路径。 2.3 运行程序run.py。 2.4 程序输出。 程序运行时会打印处理进度及估计的剩余时间。 程序运行完成后，会在当前目录下生成output文件夹，文件夹中存有Track1 Track2等数据集对应的检测结果，.avi文件用于观察检测追踪效果，.txt文件是用于提交的文本文件。 3.调参 3.1 多目标检测模型的选择。 修改detect.py第10行(YOLO.__init__)即可，可选模型及其名称、效果详见gluoncv官网 3.2 sort算法参数的修改。 run.py第34行，参数含义见sort.py。 3.3 将sort改为deepsort。 详见https://github.com/nwojke/deep_sort。 TODO：经尝试，经deep_sort处理后的检测框位置有变形、偏移现象，待解决。 3.4 输入输出路径见run.__main__

人体检测与追踪 介绍 在这个项目中，我们研究了人类检测，面部检测，面部识别和跟踪个人的问题。 我们的项目能够在给定的视频中检测人及其脸部，并存储所检测到的脸部的局部二进制图案直方图（LBPH）特征。 LBPH特征是从图像中提取的关键点，用于识别和分类图像。 在视频中检测到某个人后，我们便会跟踪为该人分配标签的人。 我们已使用个人存储的LBPH功能在其他任何视频中识别它们。 扫描完各种视频后，我们的程序将输出类似的内容，即在camera1拍摄的视频中看到标有subject1的人物，而在camera2拍摄的视频中看到subject1的人物。 通过这种方式，我们通过在多台摄像机拍摄的视频中识别出一个人来跟踪他/她。 我们的整个工作是基于在机器学习和图像处理中的应用。 此代码基于opencv 3.1.1，python 3.4和C ++构建，不支持其他版本的opencv。 要求 opencv [v3