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              對監控屏蔽器的檢測和統計工作

                  本文提出了一種基于特征塊統計的攝像機跟蹤算法,可用于跟蹤攝像頭視頻文件中攝像機的運動,找出隨機點附近色差最大的塊,然后對相鄰幀進行分析,找到最匹配的特征塊的新位置,根據所有塊的運動,尋找均值,剔除運動方差過大的塊,最后,采用最小二乘法求出線性變換方程的參數,實驗表明,該算法在普通PC機上對各種類型的視頻文件具有更高的跟蹤精度和干擾器魯棒性。
               
                  本發明提供了一種基于攝像頭的智能客流統計裝置。該裝置包括網絡攝像機和與網絡攝像機連接的DSP處理芯片,其中DSP處理芯片包括客流統計模塊;客流統計模塊用于對監控網絡攝像機通過同位素標記方法采集的每幀圖像中的每個像素進行編碼和分析,利用像素密度占整個成像畫面寬度的比率,實現對計數為人數的物體的寬度測量,以消息的方式對符合人體規律的圖像屏蔽器進行統計,得到客流統計結果。該裝置在只占用一臺網絡攝像機的部分處理器資源的情況下,實現了相對準確的客流統計功能,節約了大量成本和資源。
               
                  在計算機視覺中,從圖像序列中檢測運動目標是非常重要的。但由于背景運動明顯,從運動攝像機獲得的圖像序列中檢測運動目標是困難的。在這篇文章中,我們提出了一種用移動攝像機從監控攝像頭圖像序列中檢測運動目標的方法。首先,利用魯棒統計的點對應估計背景運動參數。然后使用估計的運動參數記錄背景。最后,從注冊的相鄰圖像幀干擾器中提取運動目標。我們允許此注冊中出現錯誤,以便進行可靠檢測。
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