基于旋度和散度的运动特征提取方法及系统的制作方法技术资料下载

技术编号:9418254

提示:您尚未登录,请点 登 陆 后下载,如果您还没有账户请点 注 册 ,登陆完成后,请刷新本页查看技术详细信息。

在计算机视觉,如何提取运动目标的运动特征是非常重要的一个问题。 运动特征的表示方法直接影响到后续高层视觉任务分析,比如动作识别,行为分类,异常事 件检测等等。最经典的底层运动特征,即光流,表示连续两帧之间目标运动矢量(包括运动 方向和幅度)。光流特征是像素级特征,描述局部瞬时运动信息。自从光流特征被提出之后, 关于如何计算光流特征的方法亦被不断改进优化,基本思想是在最初光流方法上加上各种 正则化约束,以期适应不同场景的光照变化、尺度变化、运动幅度变化等等...
注意:该技术已申请专利,请尊重研发人员的辛勤研发付出,在未取得专利权人授权前,仅供技术研究参考不得用于商业用途。
该专利适合技术人员进行技术研发参考以及查看自身技术是否侵权,增加技术思路,做技术知识储备,不适合论文引用。
请注意,此类技术没有源代码,用于学习研究技术思路。

详细技术文档下载地址↓↓

提示:您尚未登录,请点 登 陆 后下载,如果您还没有账户请点 注 册 ,登陆完成后,请刷新本页查看技术详细信息。
该分类下的技术专家--如需求助专家,请联系客服
  • 李老师:1.计算力学 2.无损检测
  • 毕老师:机构动力学与控制
  • 袁老师:1.计算机视觉 2.无线网络及物联网
  • 王老师:1.计算机网络安全 2.计算机仿真技术
  • 王老师:1.网络安全;物联网安全 、大数据安全 2.安全态势感知、舆情分析和控制 3.区块链及应用
  • 孙老师:1.机机器人技术 2.机器视觉 3.网络控制系统
  • 葛老师:1.机器人技术 2.计算机辅助技术
  • 张老师:1.内燃机燃烧及能效管理技术 2.计算机数据采集与智能算法 3.助航设备开发