基于DSP的运动目标识别与跟踪系统基于DSP的运动目标识别与跟踪系统

主流三大机器视觉算法YOLO FASTRCNN SSD算法，综合对比采用SSD算法，识别速度精度高且迅速。 像医院等比大学还要大的地方，若能结合监控探头对主要的车位停车部分进行提取，在用户进入停车场前或者作为跟踪显示空车位，对用户停车的效率将大幅度提升。 后期可以利用视觉建模结合真实地图形成跟踪显示系统，那么对于真实的情况落地将会得到大幅度推进，或是商家或是公益，又有谁不会为在进入大型停车场前而烦恼呢？ 若作为自动驾驶 智慧泊车系统等方面，可以利用此作为视觉引导，从车入场开始，实行跟踪等设置，设置完成后再利用车本身后探头对于车位线的识别技术，结合导航或是其他的系统设置，成功完成自动泊车。 本资源耗费了极大的标注劳动力，前后多次实验尚达到一个还不错的效果。 以上所写均属于一个本人的粗浅理解，或许对很多的地方理解尚且不到位，更了解的可以和我交流，乐意接受哈哈。 制作不易，此场景已多次参加比赛，结合评价尚且不错，未经允许禁止其他公共用途。 对训练感兴趣的可以私信我，下次再会！ BYE~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~

适用于yolov5 6.0版本的 拥挤人群识别跟踪权重

基于stm32f4的OV2640图像识别跟踪

基于opencv的车辆跟踪、应用质心跟踪算法实现，准备率高

OPENCV基于摄像头图像采集运动目标跟踪及人脸识别技术_VC++_摄像头图像采集_人脸识别跟踪

yolo3，目标检测、识别、跟踪， 人和车 都已经实现 程序入口是app.py 已在python 3.7 tensorflow 1.12.0上测试通过 详细说明请参照代码 里面有详细注释

人工智能技术的发展促进了人机交互的快速改善。 该系统使用Kinect视觉图像传感器来识别人体骨骼数据并完成对操作员动作的识别。 通过以计算机软件为核心的上位机平台对实时数据的过滤处理，对算法进行编程，实现了从数据到控制信号的转换。 系统通过串行通信的传输方式将信号以Arduino为核心传输到下层计算机平台，从而完成对转向器的控制。 为了验证该理论的可行性，研究小组构建了4自由度机械臂控制系统并完成了软件开发。 它可以在计算机操作界面上实时显示其他功能，例如当前的骨骼角度和运动状态。 实验数据表明，基于Kinect的运动识别方法可以有效地完成对预期运动的跟踪，并完成对指定对象的抓取和传递，具有极高的可操作性。

运算速度尚可，win10的64位系统，vs2015+opencv3.4，直接可运行，只需要改变视频读入的路径即可

本文通过50行Python代码实现视频中物体颜色识别和跟踪效果，通过实例截图和实例代码给大家讲解的非常详细，需要的朋友可以参考下