随着道路监控系统的日益完善，大量复杂的交通视频加重了交警部门的工作压力，因此建立智能交通监测模型成为路况监控自动化的关键。
本文基于OpenCV开发平台，利用OpenCV的基本函数与运动物体跟踪原型，通过视频处理构建了交通监控模型，对所涉及的运动背景提取、阴影去除运动检测、形态学处理以及碰撞检测等核心技术进行了代码实现。
本文基于OpenCV开发平台，利用OpenCV的基本函数与运动物体跟踪原型，通过视频处理构建了交通监控模型，对所涉及的运动背景提取、阴影去除运动检测、形态学处理以及碰撞检测等核心技术进行了代码实现。
2024/9/15 6:45:22
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基于Vibe算法的运动物体检测（VisualStudio完整工程及仿真视频）Matlab前景目标提取（四个场景）1）静态背景、动态背景的前景目标提取，能在背景复杂化的条件下，将运动的目标；
2）带抖动视频；
3）静态背景下多摄像头对多目标提取；
4）出现异常事件视频的判断等问题。
给出了在不同情况下的前景目标提取方案。
2）带抖动视频；
3）静态背景下多摄像头对多目标提取；
4）出现异常事件视频的判断等问题。
给出了在不同情况下的前景目标提取方案。
2024/9/3 21:12:29
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在基于virtools设计和开发的虚拟漫游系统中，针对人物角色与场景中设定不能被穿越物体之间的碰撞检测情况进行分析并予以解决。
当人物角色在建筑模型内行进时碰撞检测拟采用重力模拟的方法，与外部静止的环境小品发生碰撞时要按物体的大小、形状分别采用单独碰撞检测方法或网格碰撞检测方法，而与运动物体的碰撞检测则需要加入相应的滑动处理方式。
实际应用表明，完成各项功能的行为模块组合简洁高效，系统仿真度高，相关技术的实现也能为其他类似设计提供很好的参考价值。
当人物角色在建筑模型内行进时碰撞检测拟采用重力模拟的方法，与外部静止的环境小品发生碰撞时要按物体的大小、形状分别采用单独碰撞检测方法或网格碰撞检测方法，而与运动物体的碰撞检测则需要加入相应的滑动处理方式。
实际应用表明，完成各项功能的行为模块组合简洁高效，系统仿真度高，相关技术的实现也能为其他类似设计提供很好的参考价值。
2024/7/12 22:47:29
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基于USB摄像头的运动目标捕捉系统，在电脑上插上USB摄像头后开启程序，程序可以在视频画面上自动捕捉运动的物体并以红框标注，还会把运动物体的截图存储在电脑上
2024/3/13 12:26:36
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通过采用坐标变换理论和相应的数值方法，我们研究了设计具有多个窗口以与外界环境交换信息和物质的敞篷斗篷的方法。
与隐身斗篷相比，隐身斗篷具有近乎完美的隐身性能，适用于任何物体，尤其是必须与外部区域进行交流和交换物质的运动物体，从而为最近开发的隐身斗篷技术的实际应用开辟了可能性。
与隐身斗篷相比，隐身斗篷具有近乎完美的隐身性能，适用于任何物体，尤其是必须与外部区域进行交流和交换物质的运动物体，从而为最近开发的隐身斗篷技术的实际应用开辟了可能性。
2024/3/8 6:44:09
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运动物体的轨迹预测，分别使用卡尔曼滤波、扩展卡尔曼滤波、无迹卡尔曼滤波以及数据拟合方法实现。
本例代码仅含无迹卡尔曼滤波部分代码。
本例仅为本人在研究轨迹预测问题时为理解算法原理所写，针对具体问题请自行斟酌算法适用性。
本例代码详解后续会在本人博客中做具体说明，欢迎讨论！
本例代码仅含无迹卡尔曼滤波部分代码。
本例仅为本人在研究轨迹预测问题时为理解算法原理所写，针对具体问题请自行斟酌算法适用性。
本例代码详解后续会在本人博客中做具体说明，欢迎讨论！
2024/2/8 22:02:26
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基于Aforge的动态识别软件,可以识别动态物体,有源码,可追踪运动物体,判断运动物体边界,可用于室内监控,以及测速等,也可作为自己研究用(需要有摄像头)file选择OpenLocalDevice在Motin可以选择识别模式,有4种选项
2023/9/30 14:14:56
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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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