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2025/2/20 2:46:17
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利用MeanShift（均值漂移）算法对Car_Data文件夹中的视频帧序列实现目标跟踪，待跟踪的目标为场景中的车辆，初始目标位置标定需手工标定，（该视频序列中目标尺度没有很大变化，故在实现算法中只考虑单一尺度即可，即首帧中的目标大小。
）后续帧中的目标位置需通过均值漂移方法得到。
）后续帧中的目标位置需通过均值漂移方法得到。
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使用户ffmpeg拉流，NVIDIA显卡进行视频硬解码，opengl做视频帧显示的硬解码demo
2025/1/26 9:49:43
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基于ffmpeg将avi视频转换为mp4视频，先将avi转为yuv420p视频帧序列，后将视频帧序列转为mp4视频
2024/10/18 19:11:34
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研究了实时高精度激光光斑检测方法。
利用高帧频、高灵敏度CCD采集14位激光光斑视频；
分析了激光光斑的特征，在使用阈值分割出光斑区域后，通过上三邻域连续点计数算法检测了激光光斑区域；
分析了激光光斑中余光斑存在的原因，利用平均阈值法滤除了余光斑，在剩余的主光斑中计算获得了更为精确的光斑中心(含质心与形心)，制定了以参考帧为基准的视频帧序列的操作序列法光斑检测流程，解决了传统相邻帧相减法无法检测逆光斑帧及光斑中心位置不同的连续相邻光斑帧的问题。
实验结果表明，算法可实践用于在线实时与离线实时的高精度激光光斑检测。
利用高帧频、高灵敏度CCD采集14位激光光斑视频；
分析了激光光斑的特征，在使用阈值分割出光斑区域后，通过上三邻域连续点计数算法检测了激光光斑区域；
分析了激光光斑中余光斑存在的原因，利用平均阈值法滤除了余光斑，在剩余的主光斑中计算获得了更为精确的光斑中心(含质心与形心)，制定了以参考帧为基准的视频帧序列的操作序列法光斑检测流程，解决了传统相邻帧相减法无法检测逆光斑帧及光斑中心位置不同的连续相邻光斑帧的问题。
实验结果表明，算法可实践用于在线实时与离线实时的高精度激光光斑检测。
2024/8/11 7:22:26
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FFMPEG/OpenCV实现RTSP码流解码显示的程序V2.0(可工程应用)解压密码：ezhchai使用说明1.采用FFMPEG实现解码，利用OpenCV进行显示，海康威视摄像机10小时稳定测试，可工程应用，同时提供Debug和Release版本；
2.更改了1.0版本中的回调函数形式，采用直接获取视频帧数据方式，更灵活的编程方式；
3.VS2013编译，采用其他版本VS编译需要提供VC12版本的支持库，可在安装了VS2013的计算机中找到，目录C:\ProgramFiles(x86)\MicrosoftVisualStudio12.0\VC\redist\；
4.提供示例程序，VS2013工程，示例程序已经进行了配置，在VS2013下可直接运行，不需要配置环境，示例程序为Debug版本，需要Release版本可自行配置OpenCV或者评论资源留下联系方式；
5.示例程序中，只要修改rtsp地址，编译后即可解码显示；
6.本资源后期会不断更新版本，在应用中有任何问题，欢迎评论，我会尽力改进，使大家使用方便。
2.更改了1.0版本中的回调函数形式，采用直接获取视频帧数据方式，更灵活的编程方式；
3.VS2013编译，采用其他版本VS编译需要提供VC12版本的支持库，可在安装了VS2013的计算机中找到，目录C:\ProgramFiles(x86)\MicrosoftVisualStudio12.0\VC\redist\；
4.提供示例程序，VS2013工程，示例程序已经进行了配置，在VS2013下可直接运行，不需要配置环境，示例程序为Debug版本，需要Release版本可自行配置OpenCV或者评论资源留下联系方式；
5.示例程序中，只要修改rtsp地址，编译后即可解码显示；
6.本资源后期会不断更新版本，在应用中有任何问题，欢迎评论，我会尽力改进，使大家使用方便。
2024/6/30 12:32:18
26.4MB
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针对智能交通系统中交通基础数据当前提取方式较匮乏的问题，提出了一种利用交通视频基于改进卡尔曼滤波的交通信息采集方法。
首先，分析混合高斯模型在多车辆运动目标检测时易出现噪点、目标断裂、空洞等问题，提出了一种启发式改进方法；
在获得检测结果的基础上，针对连续视频帧中多目标的确定问题，结合卡尔曼滤波和车辆运动特征，利用卡尔曼滤波对车辆位置进行最优估计，继而对前景目标进行启发式算法处理，提出了一种交通量实时检测方法；
最后，实验结果表明文章方法能够有效改善多车辆目标检测中的噪声干扰和前景虚化问题。
首先，分析混合高斯模型在多车辆运动目标检测时易出现噪点、目标断裂、空洞等问题，提出了一种启发式改进方法；
在获得检测结果的基础上，针对连续视频帧中多目标的确定问题，结合卡尔曼滤波和车辆运动特征，利用卡尔曼滤波对车辆位置进行最优估计，继而对前景目标进行启发式算法处理，提出了一种交通量实时检测方法；
最后，实验结果表明文章方法能够有效改善多车辆目标检测中的噪声干扰和前景虚化问题。
2024/6/16 8:03:38
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NULL博文链接：https://hwei199.iteye.com/blog/2270179
2023/7/12 22:26:20
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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