运动检测算法

1. 0pp0x50pro性价比怎么样

性价比挺高的，采用定制的索尼IMX598传感器，配合微云台提升防抖能力，综合感光性能提升39%。
0pp0x50pro搭载运动检测算法、轨迹预测算法、万物追焦技术等，实现智能运动追焦，实现低延时运动抓拍，6.56英寸90Hz双曲面柔性屏，搭载高通骁龙765G移动平台，前置3200万像素，电池容量为4315mAh，支持33W闪充。

2. 最常见的运动检测方法核心实现算法是图像的加法吗

运动检测方法核心实现算法是图像的加法，不是图像的减法和乘法或除法，你可以看网络有具体的事例。

3. 移动侦测的操作方法

背景减除法
背景减除法 （Background Subtraction ） 是目前运动检测中最常用的一种方法，它是利用当前图像与背景图像的差分来检测出运动区域的一种技术。它一般能够提供最完全的特征数据，但对于动态场景的变化，如光照和外来无关事件的干扰等特别敏感。最简单的背景模型是时间平均图像，大部分的研究人员目前都致力于开发不同的背景模型，以期减少动态场景变化对于运动分割的影响。
时间差分法
时间差分（又称相邻帧差）方法（Temporal Difference ）是在连续的图像序列中两个或三个相邻帧间采用基于像素的时间差分并且阈值化来提取出图像中的运动区域。时间差分运动检测方法对于动态环境具有较强的自适应性，但一般不能完全提取出所有相关的特
光流法
基于光流方法（Optical Flow）的运动检测采用了运动目标随时间变化的光流特性，如Meyer[2] 等通过计算位移向量光流场来初始化基于轮廓的跟踪算法，从而有效地提取和跟踪运动目标。该方法的优点是在摄像机运动存在的前提下也能检测出独立的运动目标。然而，大多数的光流计算方法相当复杂，且抗噪性能差，如果没有特别的硬件装置则不能被应用于全帧视频流的实时处理。
此外，在运动检测中还有一些其他的方法，运动向量检测法，适合于多维变化的环境，能消除背景中的振动像素，使某一方向的运动对象更加突出的显示出来，但运动向量检测法也不能精确地分割出对象。

4. 运动侦测的实际应用

运动侦测可以降低公共机构和企业场所的人工监控成本，并且避免人员长期值守疲劳导致的监察失误，可以极大地提高监控效率和监控精度。主要被用于以下场合
1、远程无线婴幼儿监护
2、家庭、企业、银行、码头、仓库防盗
3、设备智能启动、自动触发门禁
4、交通、铁路等违规拍摄和记录
5、教学取样、实验室数据无人值守采集
6、保育、医疗、养老等护理机构和场所的监控报警 1.背景减除（Background Subtraction ）
背景减除方法是目前运动检测中最常用的一种方法，它是利用当前图像与背景图像的差分来检测出运动区域的一种技术。它一般能够提供最完全的特征数据，但对于动态场景的变化，如光照和外来无关事件的干扰等特别敏感。最简单的背景模型是时间平均图像，大部分的研究人员目前都致力于开发不同的背景模型，以期减少动态场景变化对于运动分割的影响。
2.时间差分（Temporal Difference ）
时间差分（又称相邻帧差）方法是在连续的图像序列中两个或三个相邻帧间采用基于像素的时间差分并且阈值化来提取出图像中的运动区域。时间差分运动检测方法对于动态环境具有较强的自适应性，但一般不能完全提取出所有相关的特征像素点，在运动实体内部容易产生空洞现象。
3.光流（Optical Flow）
基于光流方法的运动检测采用了运动目标随时间变化的光流特性，如Meyer[2] 等通过计算位移向量光流场来初始化基于轮廓的跟踪算法，从而有效地提取和跟踪运动目标。该方法的优点是在摄像机运动存在的前提下也能检测出独立的运动目标。然而，大多数的光流计算方法相当复杂，且抗噪性能差，如果没有特别的硬件装置则不能被应用于全帧视频流的实时处理。
当然，在运动检测中还有一些其他的方法，运动向量检测法，适合于多维变化的环境，能消除背景中的振动像素，使某一方向的运动对象更加突出的显示出来，但运动向量检测法也不能精确地分割出对象。 作为国内知名的视音频编解码卡的生产商，依靠中电集团第52研究所强大的技术研发力量，在DSP（数字信号处理器）上完成MPEG4/H264实时编码，在给用户的SDK的接口中，提供了有效的运动检测分析功能。其过程如下图：
· 信号输入处理模块：标准模拟视频信号（CVBS彩色或黑白）是亮度信号和色度信号通过频普间置叠加在一起，需经过A/D芯片（如philips7113）的解码，将模拟信号转成数字信号，产生标准的ITU 656 YUV格式的数字信号以帧为单位送到编码卡上的DSP和内存中。
·ICP(Image Coprocessor图像协处理器)处理模块：YUV数据在DSP中加上OSD（字符时间叠加）和LOGO（位图）等，复合后通过PCI总线送到显存中，供视频实时预览用，还将复合后的数据送到编码卡的内存中，供编码使用。
·ENCODER（编码）模块:将编码卡内存中的YUV数据送到MPEG4/H264编码器中，产生压缩好的码流，送到主机内存中，供录像或网络传输使用。
·MOTIONDETECT处理模块：对编码卡内存中的以帧为单位YUV数据进行处理。目前，我们采用的是背景差分和时间差分相结合的一种帧差分的算法。通过计算两个有一定时间间隔的帧的像素差分获得场景变化。主要分以下几个步骤：
1.设置运动检测区域等参数：
用户可以通过SDK中的函数，来设置1-99个有效的矩形，还可以设置快速和慢速两种运动检测状态。快速检测是对每隔两帧的两帧数据进行差分运算，慢速检测是指对相隔12帧以上的两帧数据进行差分运算。
2.启动运动检测功能：
因为经过A/D转换后的数据是标准的ITU 656 YUV 4:2:2格式，而人眼又是对亮度最敏感，为了简化算法，提高效率，直接对亮度（Y）值进行处理。对于某个检测区域内每个象素点（x,y），T时刻与 T－n时刻亮度（Y）的差值为Mx,y(T)=||Yx,y(T) Yx,y(T-n)||，IF ||Mx,y(T) Mx,y(T-n)||≥Ta THEN L=TRUE，得到区域差分系数IMsum=ΣL。实际决定是否报警。
在CIF格式下，整个画面的分辨率是352*288（PAL），按16*16像素宏块大小来划分整个检测区域，宏块内的像素点是逐点从左到右，从上到下进行差分运算并得到宏块差分系数。整个检测区域又是按16*16的宏块从左到右，从上到下进行扫描，最后计算出整个区域的差分系数。
3.返回运动检测结果
如果整个区域的差分系数大于设定的阀值，置报警状态并实时将每个检测区域的宏块差分系数都返回。根据预先设置的快速和慢速两种检测状态，对画面进行不间断的分析处理，并返回结果，直到停止运动检测。
如果整个区域的差分系数小于设定的阀值，复位报警状态。这种基于帧差分算法的运动检测完全独立于编码，可以灵活的任意启动停止。实现“动则录，不动则不录 ”。配合其他接口函数，还可以实现预录像功能，即通常状态下只是进行画面预览监控和运动检测，编码后的数据不写入文件，只暂时写入一个FIFO缓冲区里，一旦发生运动检测报警，可以先将报警之前缓冲区的数据写入文件，然后再实时将编码后的数据写入文件，报警解除后，延时一段时间再停止写文件，转入写缓冲区状态。实现运动检测报警的全过程录像。这样既可以完整获取整个报警事件的过程，又可以节约系统的资源，在相同的存储空间下，可以大大延长保存录像的时间。 要对运动检测技术的性能进行评估并不容易，特别是要进行定量的分析时，必须提供一个供作比较、研究的标准视频序列，它应该包括突然场景变化，摄像机移动以及光线明暗变换等特殊效果。检测方案可用多种参数来评估，比如检测成功率、检测失败率等等。在实际应用环境中，可以通过调节阀值对室内普通环境，室外环境获得比较好的监测效果。还可根据功能实现的方法分类，主要是对软件和硬件两大类实现方法进行一些定性的分析。采用硬件来实现监测功能，不占用CPU，拥有较快的处理速度，因而可以采用一些较为复杂的算法以获得更为准确的监测结果，并且有很好的实时性。譬如有些摄像机内置VMD（Video Motion Detector视频移动探测器）电路可以当报警探头使用。检测电路首先会将静态图像贮存起来，之后，如果发现画面的变化量超过了预先设定的值，系统就会发出报警信号，以提醒安防人员或启动录像机。然而硬件实现也意味着较高的成本，而且一旦系统对动态监测功能提出了更新更高的要求，那么原来的硬件系统只能弃而不用，必须采购新的硬件，造成浪费。用软件实现的监测功能，如果用主机的CPU来完成数值计算，算法不能太复杂，而且计算量不宜太大，否则会影响监控系统其他功能（如显示、录像等）的实现。如果算法下载到DSP上运行，就可以解决这个问题，首先它的功能扩充非常容易，算法的优化不会造成不必要的浪费，可以生成新的微码下载到DSP上，就可以提升性能，并且可以根据用户不同的需求提供一些个性化的功能组合。我们认为，用DSP加软件来实现系统的动态监测功能，是一种眼光更为长远的选择，而且也是运动检测技术发展的必由之路。实际上我们在Philips 的Trimedia1300芯片上完成MPEG4/H264 CIF/2CIF编码加运动检测功能，在TI的DM642芯片上完成了MPEG4/H264的4CIF/2CIF/CIF编码加运动检测功能。

5. 如何在嵌入式平台上实现运动目标检测算法

运动目标检测与跟踪系统的嵌入式实现_网络文库
http://wenku..com/link?url=suD736_WyPyNRj_CEcdo11mKBNMBoq73-u9IxJkbksOtNXdsfMnxOCN2TUz-zVuWWj96JuSEJg20gpC-oDr6F-yhN5GJjLzN3vyJIgDI1wy
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6. 智能手表、手环测运动步数是什么原理

1. 这种感应器通过电容式加速度计能够感测不同方向的加速度或振动等运动状况。三维律动的运动状态感应器又分三轴跟六轴的，三轴的一般在摆动手臂就会记录数据，而六轴的则会通过走路、跑步、骑车、爬楼梯提升运动的数据记录与精准度。
   

2. 软件算法：根据三轴加速度实时捕捉到的三个维度的各项数据，经过滤波、峰谷检测等过程，使用各种算法和科学缜密的逻辑运算，最终将这些数据转变成手环APP端的可读数字，步数、距离、消耗的卡路里数值等呈现出来。
   

3. 绿光光电测量法是由两个绿色波长的发光LED和一个光敏传感器组成，位于心率表的背部。 其原理是基于手臂血管中的血液在脉动的时候会发生密度改变而引起透光率的变化。发光LED发出绿色波长的光波，光敏传感器可以接受手臂皮肤的反射光并感测光场强度的变化并换算成心率。并可以持续测量心率，计算平均心率，记录最大心率。

4. 区别：三维律动的运动状态感应器与绿光光电测量法不同的是，三维律动的运动状态感应器它能够检测到手臂的摆动，并且计算用户每天运动量。
   
   

7. 谁有运动目标检测算法的matlab程序

functionvu=get_mask()//定义函数VUbg=imread('tu\\131.jpg');//读入图片131.jpgbg=rgb2gray(bg);//将图片转换为灰度图像bg=im2bw(bg,graythresh(bg));//再转换为二值图，阈值是对灰度图像用最大类间方差法得到的Img=imread('tu\\1.jpg');//读入图片1.JPGI=rgb2gray(Img);//转换为灰度图I=im2bw(I,graythresh(I));//转换为二值图bw=I;//L=bwlabel(I);//从黑背景甄别白块，返回和I相同大小的图像Lstats=regionprops(L,'Area');//统计被标记白块的区域的总面积Ar=cat(1,stats.Area);//按列连接矩阵[mr,ind]=max(Ar);//找到Ar中那些最大值的索引位置，将他们放在向量ind中I(L~=ind)=0;//I中L与ind不相等的位置赋值为零vu=imfill(I,'holes');//将原图填充孔洞

8. 运动目标检测与跟踪技术有哪些算法

第一章介绍运动的分类、计算机视觉领域中运动分析模型、计算机视觉领域运动检测和目标跟踪技术研究现状、计算机视觉领域中运动分析技术的难点等内容；第二章介绍传统的运动检测和目标跟踪算法，包括背景差分法、帧间差分法、光流场评估算法等；第三章介绍具有周期性运动特征的低速目标运动检测和跟踪算法，并以CCD测量系统为例介绍该算法的应用；第四章介绍高速运动目标识别和跟踪算法，并以激光通信十信标光捕获和跟踪系统为例介绍该算法的应用；第五章介绍具有复杂背景的目标运动检测过程中采用的光流场算法，包括正规化相关的特性及其改进光流场评估算法，并介绍改进光流场算法的具体应用；第六章介绍互补投票法实现可信赖运动向量估计。