首页下载资源行业研究基于混合高斯模型、卡尔曼滤波与聚合通道特征算法的行人跟踪及运动区域检测研究实战指导（包含可运行matlab代码与报告）,基于混合高斯模型、卡尔曼滤波与聚合通道特征算法的行人识别跟踪系统实现,数字图像处

ZIP基于混合高斯模型、卡尔曼滤波与聚合通道特征算法的行人跟踪及运动区域检测研究实战指导（包含可运行matlab代码与报告）,基于混合高斯模型、卡尔曼滤波与聚合通道特征算法的行人识别跟踪系统实现,数字图像处

ChclMsuVYatU1.31MB需要积分:1

资源文件列表:

数字图像处理运动监测行人 大约有12个文件
  1. 1.jpg 123.43KB
  2. 2.jpg 68.74KB
  3. 数字图像处理中的运动.html 285.62KB
  4. 数字图像处理中的运动监测与行人识别跟踪技.docx 49.22KB
  5. 数字图像处理在计算机视觉领域具有广泛的应用其.docx 47.96KB
  6. 数字图像处理技术博客运动监测与行.html 286.91KB
  7. 数字图像处理技术解析运动监测与行.docx 48.66KB
  8. 数字图像处理是计算机科学领域中的一个重要.docx 14.14KB
  9. 数字图像处理是计算机视觉领域的重要研究方.docx 24.83KB
  10. 数字图像处理运动监测行人识别行人跟.html 285.63KB
  11. 标题深度探索运动监.html 285.73KB
  12. 由于篇幅限制我无法直.html 285.06KB

资源介绍:

基于混合高斯模型、卡尔曼滤波与聚合通道特征算法的行人跟踪及运动区域检测研究实战指导（包含可运行matlab代码与报告）,基于混合高斯模型、卡尔曼滤波与聚合通道特征算法的行人识别跟踪系统实现,数字图像处理 运动监测行人识别 行人跟踪 混合高斯模型+卡尔曼滤波+聚合通道特征算法实现运动区域检测跟踪和行人识别跟踪 包含可运行matlab代码+报告+ppt，演示视频不提供，替成自己的视频后改变代码内路径即可 ,数字图像处理; 运动监测; 行人识别; 行人跟踪; 混合高斯模型; 卡尔曼滤波; 聚合通道特征算法; MATLAB代码; 报告; PPT。,基于混合高斯模型与卡尔曼滤波的行人检测跟踪系统实现报告
---
标题：深度探索运动监测与行人识别跟踪——混合高斯模型、卡尔曼滤波与聚合通道特征算
法
摘要：本文将介绍如何使用混合高斯模型、卡尔曼滤波和聚合通道特征算法来实现运动区域
检测跟踪和行人识别的技术。我们将通过理论分析和 MATLAB 代码实例来展示这一过程的
实现细节，并尝试以随笔的方式展现技术探索的乐趣和挑战。
一、步入数字图像处理的世界
在数字化的世界里，数字图像处理是一种重要的技术手段。从早期的简单图像处理到如今复
杂的计算机视觉，每一次技术革新都为我们带来了更深入的认知和无限的可能性。
二、混合高斯模型的魅力
混合高斯模型（Gaussian Mixture Model, GMM）是一种强大的统计工具，用于描述和模拟
复杂分布的数据。在运动检测中，我们可以利用 GMM 来建模背景，从而有效地分离出运动
区域。
示例代码（伪代码）：
```matlab
% 初始化 GMM 参数...
while 循环检测视频帧 {
% 使用 GMM 更新背景模型...
% 检测运动区域...
}
```
三、卡尔曼滤波的踪影
卡尔曼滤波（Kalman Filter）是一种高效的递归滤波器，它能够从一系列的不完全且包含噪
声的测量中，估计动态系统的状态。在行人跟踪中，卡尔曼滤波可以帮助我们准确预测行人
的位置，实现稳定的跟踪。
示例代码（片段）：
```matlab
% 初始化卡尔曼滤波器...
for 每一帧 {
% 更新测量值...
% 使用卡尔曼滤波预测行人位置...
}
```
100+评论
captcha

    相关资源

    1. 基于SpringBoot+Vue的智慧社区管理系统设计源码

      abments#信息化管理ZIP1.1MB1周前
      资源摘要:该项目是一款基于SpringBoot和Vue.js的智慧社区管理系统源码，总计包含479个文件，涉及211个Java源文件、85个SVG文件、57个Vue组件文件、48个JavaScript文件、32个XML文件、6个SCSS样式文件、5个属性文件、5个JSON文件、4个Git忽略文件和4个Markdown文档。系统采用SpringBoot、Mybatis-Plus、Redis、MySQL、FastDFS等技术栈，支持多社区管理，实现社区安全、高效、智能化的综合服务。功能包括社区管理、业主入住、房屋绑定、访客通行、投诉表扬、社区交流、在线报修、在线缴费、咨询建议、通知公告等，旨在为社区提供全面便捷的管理与服务。。内容来源于网络分享，如有侵权请联系我删除。

    2. 共享储能背景下微网运营商与用户聚合商的Stackelberg博弈模型优化：MATLAB与Yalmip求解器的应用,共享储能背景下微网运营商与用户聚合商的Stackelberg博弈模型优化：MATLAB

      meDaiFHGh#信息化管理ZIP9.99MB1周前
      资源摘要:共享储能背景下微网运营商与用户聚合商的Stackelberg博弈模型优化：MATLAB与Yalmip求解器的应用,共享储能背景下微网运营商与用户聚合商的Stackelberg博弈模型优化：MATLAB与Yalmip求解器的应用,内容：提出共享储能背景下微网运营商与用户聚合商间的 Stackelberg 博弈模型，在 MATLAB 平台上进行算例仿真，通过 Yalmip 工具与 CPLEX 求解器进行建模与求解，利用启发式算法与求解器相结合的方法优化微网运营商与用户聚合商的策略。说明：完美复现，代码修改性强,关键词：共享储能；微网运营商；用户聚合商；Stackelberg博弈模型；MATLAB平台；算例仿真；Yalmip工具；CPLEX求解器；启发式算法；策略优化。,基于共享储能的微网运营商与用户聚合商的Stackelberg博弈模型：MATLAB仿真与优化策略研究

    3. 基于Matlab的LSTM与BiLSTM一维信号二分类（含多分类）源程序：数据替换简易教程与详细注释，构建训练测试流程，准确率评估与混淆矩阵绘制 ,Matlab教程：LSTM与BiLSTM对一维信号二

      GnykIKCRVXnv#前端ZIP3.53MB1周前
      资源摘要:基于Matlab的LSTM与BiLSTM一维信号二分类（含多分类）源程序：数据替换简易教程与详细注释，构建训练测试流程，准确率评估与混淆矩阵绘制。,Matlab教程：LSTM与BiLSTM对一维信号二分类及多分类处理源程序（含数据） - 从数据加载到混淆矩阵绘制全流程详解,Matlab使用LSTM或BiLSTM对一维信号(语音信号、心电信号等)进行二分类源程序。也可以改成多分类。包含数据和代码，数据可以直接替为自己的数据。如果用BiLSTM，程序中只需要把lstmlayer改为bilstmlayer即为BiLSTM网络，其他地方不需要任何改动。注释详细，包教会和运行，后续有问题会积极解答。工作如下：1、加载数据集，一共为400个样本(正常200异常200)；选80％做为训练集(共320样本，160正常160异常)，剩余20%作为测试集(共80样本，40正常40异常)。2、构建LSTM网络，层数为两层。3、构建优化器options。4、训练。5、测试，计算准确率，绘制混淆矩阵。注：考虑到Matlab用LSTM分类一维信号的教程较少，此程序只用做帮助学习如何调整输入数

    4. asp.net考勤管理系统设计(源代码+论文)

      minghao1039#后端ZIP16.35MB1周前
      资源摘要:asp.net考勤管理系统设计(源代码+论文)

    5. 基于Crowbar电路和Chopper电路的低电压穿越控制算法在DFIG风力发电系统中的仿真研究,基于Crowbar电路和Chopper电路的双馈异步风力发电系统LVRT控制算法仿真研究,DFIG双馈

      ChclMsuVYatU#信息化管理ZIP8.54MB1周前
      资源摘要:基于Crowbar电路和Chopper电路的低电压穿越控制算法在DFIG风力发电系统中的仿真研究,基于Crowbar电路和Chopper电路的双馈异步风力发电系统LVRT控制算法仿真研究,DFIG双馈异步式风力发电系统的低电压穿越（LVRT）控制算法的仿真模型，基于Crowbar电路（转子串电阻）和Chopper电路：1. 正常并网发电时的网侧变流器与机侧变流器的控制算法仿真，网侧为四象限整流，电压外环电流内环双闭环，基于SOGI二阶广义积分器进行锁相，可实现电网电压严重畸变、不平衡、网压波动工况下的精准锁相。加入了300Hz谐振控制器来抑制网侧电流的5 7次谐波；2. 机侧变流器采用有功无功解耦控制，可控制并网功率因数，定子磁链定向控制；3.低电压穿越控制电路：网侧变流器为Chopper电路，机侧变流器为Crowbar电路；4. 低电压穿越控制算法分为“电网三相电压发生对称跌跌落”和“电网电压发生不对称跌落”两种工况，对称跌落工况除了进行转子能量泄放还进行了无功支撑，在电网电压跌落阶段控制向电网发无功来支撑电网电压恢复。,DFIG; LVRT控制算法; 仿真模型; Cro

    6. 基于主从博弈的共享储能与综合能源微网优化运行研究：微网聚合商与用户博弈策略探讨，实现双赢目标 ,基于主从博弈的共享储能与综合能源微网优化运行研究：电制热设备与博弈模型仿真分析,主题：基于主从博弈的共享

      lAgmKYJSOK#云计算ZIP791.57KB1周前
      资源摘要:基于主从博弈的共享储能与综合能源微网优化运行研究：微网聚合商与用户博弈策略探讨，实现双赢目标。,基于主从博弈的共享储能与综合能源微网优化运行研究：电制热设备与博弈模型仿真分析,主题：基于主从博弈的共享储能与综合能源微网优化运行研究关键词：微网优化 主从博弈 共享储能 综合能源系统综合能源微网与共享储能的结合具有一定的创新性，在共享储能的背景下考虑微网运营商与用户聚合商之间的博弈关系，微网的收益和用户的收益之间达到均衡。采用主从博弈的方法，微网运营商作为上层领导者制定价格策略，用户聚合商作为下层跟随者改变用能行为，共享储能商作为辅助设施。利用迭代式启发式算法和对于MILP问题的CPLEX求解器对博弈模型进行求解，最终达到微网聚合商和用户聚合商的利益双赢的目标。主要针对文章中的情景四，即含有共享储能和电制热设备进行仿真复现。参考文献：《基于主从博弈理论的共享储能与综合能源微网优化运行研究_帅轩越》,微网优化;主从博弈;共享储能;综合能源系统;MILP问题求解;电制热设备仿真,基于主从博弈的共享储能与综合能源微网优化运行策略研究

    7. 双层非线性优化模型：省内外电力市场及风险应对机制研究（以CVaR和线性转换为中心）,基于CVaR方法的双层非线性优化模型在电力市场及省间交易中的研究与应用,主题:提出了一种双层非线性优化模型，将省内电

      KMYEGZzh#前端ZIP2.48MB1周前
      资源摘要:双层非线性优化模型：省内外电力市场及风险应对机制研究（以CVaR和线性转换为中心）,基于CVaR方法的双层非线性优化模型在电力市场及省间交易中的研究与应用,主题:提出了一种双层非线性优化模型，将省内电力市场和省间电力交易的出清分别作为模型的上下层问题。同时，考虑到新能源与负荷的不确定性带来的市场风险，运用 CVaR方法，将上层问题转化为计及风险的多目标优化问题。再利用KKT条件和对偶理论，将上述非线性双层问题转化为线性单层问题。关键词：省间交易商；电力市场；CVaR 方法；双层优化,双层非线性优化模型; 电力市场; 省内与省间出清; CVaR方法; 风险多目标优化; KKT条件; 对偶理论。,基于双层非线性优化模型的省际电力市场出清风险控制研究

    8. 基于灰狼优化算法的旅行商问题（TSP）解决方案：可自定义坐标数据集，详细注释的Matlab代码,Matlab实现灰狼算法解决旅行商问题（TSP）-可自定义坐标与详细注释,matlab代码：基于灰狼算

      KMYEGZzh#移动开发ZIP1.72MB1周前
      资源摘要:基于灰狼优化算法的旅行商问题（TSP）解决方案：可自定义坐标数据集，详细注释的Matlab代码,Matlab实现灰狼算法解决旅行商问题（TSP）——可自定义坐标与详细注释,matlab代码：基于灰狼算法的旅行商问题（TSP）问题- 基于灰狼优化算法的旅行商问题- 可以根据数据集的要求，自己修改坐标- 注释详细,MATLAB代码;灰狼优化算法;旅行商问题;自定义坐标;详细注释。,基于灰狼算法优化的旅行商问题（TSP）Matlab代码：可自定义坐标与注释
    站长QQ:九六九五七三七