運動檢測演算法

1. 0pp0x50pro性價比怎麼樣

性價比挺高的，採用定製的索尼IMX598感測器，配合微雲台提升防抖能力，綜合感光性能提升39%。
0pp0x50pro搭載運動檢測演算法、軌跡預測演算法、萬物追焦技術等，實現智能運動追焦，實現低延時運動抓拍，6.56英寸90Hz雙曲面柔性屏，搭載高通驍龍765G移動平台，前置3200萬像素，電池容量為4315mAh，支持33W閃充。

2. 最常見的運動檢測方法核心實現演算法是圖像的加法嗎

運動檢測方法核心實現演算法是圖像的加法，不是圖像的減法和乘法或除法，你可以看網路有具體的事例。

3. 移動偵測的操作方法

背景減除法
背景減除法 （Background Subtraction ） 是目前運動檢測中最常用的一種方法，它是利用當前圖像與背景圖像的差分來檢測出運動區域的一種技術。它一般能夠提供最完全的特徵數據，但對於動態場景的變化，如光照和外來無關事件的干擾等特別敏感。最簡單的背景模型是時間平均圖像，大部分的研究人員目前都致力於開發不同的背景模型，以期減少動態場景變化對於運動分割的影響。
時間差分法
時間差分（又稱相鄰幀差）方法（Temporal Difference ）是在連續的圖像序列中兩個或三個相鄰幀間採用基於像素的時間差分並且閾值化來提取出圖像中的運動區域。時間差分運動檢測方法對於動態環境具有較強的自適應性，但一般不能完全提取出所有相關的特
光流法
基於光流方法（Optical Flow）的運動檢測採用了運動目標隨時間變化的光流特性，如Meyer[2] 等通過計算位移向量光流場來初始化基於輪廓的跟蹤演算法，從而有效地提取和跟蹤運動目標。該方法的優點是在攝像機運動存在的前提下也能檢測出獨立的運動目標。然而，大多數的光流計算方法相當復雜，且抗噪性能差，如果沒有特別的硬體裝置則不能被應用於全幀視頻流的實時處理。
此外，在運動檢測中還有一些其他的方法，運動向量檢測法，適合於多維變化的環境，能消除背景中的振動像素，使某一方向的運動對象更加突出的顯示出來，但運動向量檢測法也不能精確地分割出對象。

4. 運動偵測的實際應用

運動偵測可以降低公共機構和企業場所的人工監控成本，並且避免人員長期值守疲勞導致的監察失誤，可以極大地提高監控效率和監控精度。主要被用於以下場合
1、遠程無線嬰幼兒監護
2、家庭、企業、銀行、碼頭、倉庫防盜
3、設備智能啟動、自動觸發門禁
4、交通、鐵路等違規拍攝和記錄
5、教學取樣、實驗室數據無人值守採集
6、保育、醫療、養老等護理機構和場所的監控報警 1.背景減除（Background Subtraction ）
背景減除方法是目前運動檢測中最常用的一種方法，它是利用當前圖像與背景圖像的差分來檢測出運動區域的一種技術。它一般能夠提供最完全的特徵數據，但對於動態場景的變化，如光照和外來無關事件的干擾等特別敏感。最簡單的背景模型是時間平均圖像，大部分的研究人員目前都致力於開發不同的背景模型，以期減少動態場景變化對於運動分割的影響。
2.時間差分（Temporal Difference ）
時間差分（又稱相鄰幀差）方法是在連續的圖像序列中兩個或三個相鄰幀間採用基於像素的時間差分並且閾值化來提取出圖像中的運動區域。時間差分運動檢測方法對於動態環境具有較強的自適應性，但一般不能完全提取出所有相關的特徵像素點，在運動實體內部容易產生空洞現象。
3.光流（Optical Flow）
基於光流方法的運動檢測採用了運動目標隨時間變化的光流特性，如Meyer[2] 等通過計算位移向量光流場來初始化基於輪廓的跟蹤演算法，從而有效地提取和跟蹤運動目標。該方法的優點是在攝像機運動存在的前提下也能檢測出獨立的運動目標。然而，大多數的光流計算方法相當復雜，且抗噪性能差，如果沒有特別的硬體裝置則不能被應用於全幀視頻流的實時處理。
當然，在運動檢測中還有一些其他的方法，運動向量檢測法，適合於多維變化的環境，能消除背景中的振動像素，使某一方向的運動對象更加突出的顯示出來，但運動向量檢測法也不能精確地分割出對象。 作為國內知名的視音頻編解碼卡的生產商，依靠中電集團第52研究所強大的技術研發力量，在DSP（數字信號處理器）上完成MPEG4/H264實時編碼，在給用戶的SDK的介面中，提供了有效的運動檢測分析功能。其過程如下圖：
· 信號輸入處理模塊：標准模擬視頻信號（CVBS彩色或黑白）是亮度信號和色度信號通過頻普間置疊加在一起，需經過A/D晶元（如philips7113）的解碼，將模擬信號轉成數字信號，產生標準的ITU 656 YUV格式的數字信號以幀為單位送到編碼卡上的DSP和內存中。
·ICP(Image Coprocessor圖像協處理器)處理模塊：YUV數據在DSP中加上OSD（字元時間疊加）和LOGO（點陣圖）等，復合後通過PCI匯流排送到顯存中，供視頻實時預覽用，還將復合後的數據送到編碼卡的內存中，供編碼使用。
·ENCODER（編碼）模塊:將編碼卡內存中的YUV數據送到MPEG4/H264編碼器中，產生壓縮好的碼流，送到主機內存中，供錄像或網路傳輸使用。
·MOTIONDETECT處理模塊：對編碼卡內存中的以幀為單位YUV數據進行處理。目前，我們採用的是背景差分和時間差分相結合的一種幀差分的演算法。通過計算兩個有一定時間間隔的幀的像素差分獲得場景變化。主要分以下幾個步驟：
1.設置運動檢測區域等參數：
用戶可以通過SDK中的函數，來設置1-99個有效的矩形，還可以設置快速和慢速兩種運動檢測狀態。快速檢測是對每隔兩幀的兩幀數據進行差分運算，慢速檢測是指對相隔12幀以上的兩幀數據進行差分運算。
2.啟動運動檢測功能：
因為經過A/D轉換後的數據是標準的ITU 656 YUV 4:2:2格式，而人眼又是對亮度最敏感，為了簡化演算法，提高效率，直接對亮度（Y）值進行處理。對於某個檢測區域內每個象素點（x,y），T時刻與 T－n時刻亮度（Y）的差值為Mx,y(T)=||Yx,y(T) Yx,y(T-n)||，IF ||Mx,y(T) Mx,y(T-n)||≥Ta THEN L=TRUE，得到區域差分系數IMsum=ΣL。實際決定是否報警。
在CIF格式下，整個畫面的解析度是352*288（PAL），按16*16像素宏塊大小來劃分整個檢測區域，宏塊內的像素點是逐點從左到右，從上到下進行差分運算並得到宏塊差分系數。整個檢測區域又是按16*16的宏塊從左到右，從上到下進行掃描，最後計算出整個區域的差分系數。
3.返回運動檢測結果
如果整個區域的差分系數大於設定的閥值，置報警狀態並實時將每個檢測區域的宏塊差分系數都返回。根據預先設置的快速和慢速兩種檢測狀態，對畫面進行不間斷的分析處理，並返回結果，直到停止運動檢測。
如果整個區域的差分系數小於設定的閥值，復位報警狀態。這種基於幀差分演算法的運動檢測完全獨立於編碼，可以靈活的任意啟動停止。實現「動則錄，不動則不錄 」。配合其他介面函數，還可以實現預錄像功能，即通常狀態下只是進行畫面預覽監控和運動檢測，編碼後的數據不寫入文件，只暫時寫入一個FIFO緩沖區里，一旦發生運動檢測報警，可以先將報警之前緩沖區的數據寫入文件，然後再實時將編碼後的數據寫入文件，報警解除後，延時一段時間再停止寫文件，轉入寫緩沖區狀態。實現運動檢測報警的全過程錄像。這樣既可以完整獲取整個報警事件的過程，又可以節約系統的資源，在相同的存儲空間下，可以大大延長保存錄像的時間。 要對運動檢測技術的性能進行評估並不容易，特別是要進行定量的分析時，必須提供一個供作比較、研究的標准視頻序列，它應該包括突然場景變化，攝像機移動以及光線明暗變換等特殊效果。檢測方案可用多種參數來評估，比如檢測成功率、檢測失敗率等等。在實際應用環境中，可以通過調節閥值對室內普通環境，室外環境獲得比較好的監測效果。還可根據功能實現的方法分類，主要是對軟體和硬體兩大類實現方法進行一些定性的分析。採用硬體來實現監測功能，不佔用CPU，擁有較快的處理速度，因而可以採用一些較為復雜的演算法以獲得更為准確的監測結果，並且有很好的實時性。譬如有些攝像機內置VMD（Video Motion Detector視頻移動探測器）電路可以當報警探頭使用。檢測電路首先會將靜態圖像貯存起來，之後，如果發現畫面的變化量超過了預先設定的值，系統就會發出報警信號，以提醒安防人員或啟動錄像機。然而硬體實現也意味著較高的成本，而且一旦系統對動態監測功能提出了更新更高的要求，那麼原來的硬體系統只能棄而不用，必須采購新的硬體，造成浪費。用軟體實現的監測功能，如果用主機的CPU來完成數值計算，演算法不能太復雜，而且計算量不宜太大，否則會影響監控系統其他功能（如顯示、錄像等）的實現。如果演算法下載到DSP上運行，就可以解決這個問題，首先它的功能擴充非常容易，演算法的優化不會造成不必要的浪費，可以生成新的微碼下載到DSP上，就可以提升性能，並且可以根據用戶不同的需求提供一些個性化的功能組合。我們認為，用DSP加軟體來實現系統的動態監測功能，是一種眼光更為長遠的選擇，而且也是運動檢測技術發展的必由之路。實際上我們在Philips 的Trimedia1300晶元上完成MPEG4/H264 CIF/2CIF編碼加運動檢測功能，在TI的DM642晶元上完成了MPEG4/H264的4CIF/2CIF/CIF編碼加運動檢測功能。

5. 如何在嵌入式平台上實現運動目標檢測演算法

運動目標檢測與跟蹤系統的嵌入式實現_網路文庫
http://wenku..com/link?url=suD736_WyPyNRj_CEcdo11mKBNMBoq73-u9IxJkbksOtNXdsfMnxOCN2TUz-zVuWWj96JuSEJg20gpC-oDr6F-yhN5GJjLzN3vyJIgDI1wy
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6. 智能手錶、手環測運動步數是什麼原理

1. 這種感應器通過電容式加速度計能夠感測不同方向的加速度或振動等運動狀況。三維律動的運動狀態感應器又分三軸跟六軸的，三軸的一般在擺動手臂就會記錄數據，而六軸的則會通過走路、跑步、騎車、爬樓梯提升運動的數據記錄與精準度。
   

2. 軟體演算法：根據三軸加速度實時捕捉到的三個維度的各項數據，經過濾波、峰谷檢測等過程，使用各種演算法和科學縝密的邏輯運算，最終將這些數據轉變成手環APP端的可讀數字，步數、距離、消耗的卡路里數值等呈現出來。
   

3. 綠光光電測量法是由兩個綠色波長的發光LED和一個光敏感測器組成，位於心率表的背部。 其原理是基於手臂血管中的血液在脈動的時候會發生密度改變而引起透光率的變化。發光LED發出綠色波長的光波，光敏感測器可以接受手臂皮膚的反射光並感測光場強度的變化並換算成心率。並可以持續測量心率，計算平均心率，記錄最大心率。

4. 區別：三維律動的運動狀態感應器與綠光光電測量法不同的是，三維律動的運動狀態感應器它能夠檢測到手臂的擺動，並且計算用戶每天運動量。
   
   

7. 誰有運動目標檢測演算法的matlab程序

functionvu=get_mask()//定義函數VUbg=imread('tu\\131.jpg');//讀入圖片131.jpgbg=rgb2gray(bg);//將圖片轉換為灰度圖像bg=im2bw(bg,graythresh(bg));//再轉換為二值圖，閾值是對灰度圖像用最大類間方差法得到的Img=imread('tu\\1.jpg');//讀入圖片1.JPGI=rgb2gray(Img);//轉換為灰度圖I=im2bw(I,graythresh(I));//轉換為二值圖bw=I;//L=bwlabel(I);//從黑背景甄別白塊，返回和I相同大小的圖像Lstats=regionprops(L,'Area');//統計被標記白塊的區域的總面積Ar=cat(1,stats.Area);//按列連接矩陣[mr,ind]=max(Ar);//找到Ar中那些最大值的索引位置，將他們放在向量ind中I(L~=ind)=0;//I中L與ind不相等的位置賦值為零vu=imfill(I,'holes');//將原圖填充孔洞

8. 運動目標檢測與跟蹤技術有哪些演算法

第一章介紹運動的分類、計算機視覺領域中運動分析模型、計算機視覺領域運動檢測和目標跟蹤技術研究現狀、計算機視覺領域中運動分析技術的難點等內容；第二章介紹傳統的運動檢測和目標跟蹤演算法，包括背景差分法、幀間差分法、光流場評估演算法等；第三章介紹具有周期性運動特徵的低速目標運動檢測和跟蹤演算法，並以CCD測量系統為例介紹該演算法的應用；第四章介紹高速運動目標識別和跟蹤演算法，並以激光通信十信標光捕獲和跟蹤系統為例介紹該演算法的應用；第五章介紹具有復雜背景的目標運動檢測過程中採用的光流場演算法，包括正規化相關的特性及其改進光流場評估演算法，並介紹改進光流場演算法的具體應用；第六章介紹互補投票法實現可信賴運動向量估計。