5月23日，2017UBDC全域大数据峰会将在北京举行。五一摄影大赛，什么最精彩？除了晒娃、晒景点、晒吃喝、晒购物等保留节目，还有一票人另辟蹊径，晒流汗。从马甲线、人鱼线、脊柱沟，到夜跑、晨跑、骑行、攀岩、瑜伽，甚至广场舞。悄然间，运动健身成为一大时尚，今天U君就联合大数据公司东方国信，探一探运动健康类APP哪家强？ 2017.1运动健康类应用月活跃指数排名第一位：Keep第
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2024-01-14 16:49:35
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运动目标检测算法的研究1 帧间差分法帧间差分法是用来检测固定摄像头下的运动物体。该方法利用图像序列中相邻帧的像素值之间的相关性，先将图像序列中相邻两帧进行相减，然后对得到差值图像进行阈值判断，进而提取动态前景。设It(i, j)代表t时刻的图像，Bt(i, j)为t时刻的背景图像，T为分割阈值，那么该算法优点是计算简单，适用于简单场景以及光线变化的场景，但是该算法过于简单导致检测结果精度不高，在
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2023-08-17 20:43:11
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运动检测（前景检测）之（
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2013-07-30 19:47:00
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VIBE的确是一个非常快速 的方法，计算量与内存使用量极小，思想简单却非常有效。VIBE 采用 20 个历史像素值当前像素的背景模型，将当前像素与背景模型中的每个像素进行距离比较，如果小于背景阈值（20）的背景像素个数大于某个值（2），则认定当前像素为背景，对背景模型进行更新，否则，认定当前像素为 前景。需要注意的是：1. 背景模型的初始化：采用第一帧初始化背景模型，随机从当前像素8邻域（包括自身
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2024-04-19 12:55:47
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本文为日本大学（作者：XiaofengLU）的博士论文，共143页。视频监控已成为近年来图像处理和计算机视觉技术的一个重要研究领域，它尝试从图像序列中检测、识别、跟踪某些物体，并了解、描述目标的行为。视频交通监控系统为智能交通系统（ITS）的交通控制和管理提供最有效的交通信息，为安全驾驶提供帮助。运动目标检测与跟踪方法是智能视频监控领域中最基础、最重要的技术，是实现实时智能视频监控的关键。然而，由
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2024-04-17 09:13:18
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运动检测（前景检测）之（一）ViBe 因为监控发展的需求，目前前景检测的研究还是很多的，也出现了很多新的方法和思路。个人了解的大概概括为以下一些： 帧差、背景减除（GMM、CodeBook、 SOBS、 SACON、 VIBE、 W4、多帧平均
一、 VIBE获取目标---->其他算法处理---最终目标是一种像素级视频背景建模和前景检测的算法，效果优于所熟知的几种算法，对硬件内存占用也少。优点：内存占用少，处理速度快，计算量小，检测效果好无参数法：可直接应用在产品中，软硬件兼容性好；性能优于混合高斯，参数化方法，SACON等；像素级算法，视频处理中的预处理关键步骤；背景模型及时初始化具有较好的抗噪能力。缺点：Ghost区域
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2024-08-23 12:03:48
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vibe算法是用来进行视频对象检测的强大工具，其核心在于高效地捕捉并分析视频帧中的动态信息。本文将详尽地阐述如何在Python中实现vibe算法，分析其应用背景、技术原理、架构、源码，以至于实际案例和扩展讨论。
首先，vibe算法在近几年的视频分析领域取得了显著的应用，特别是在监控、交通分析和自动驾驶等方面。通过设置合适的参数，该算法能够有效地学习背景并分离移动目标。以下是vibe算法的基本流程
# 使用 Vibe 实现 Python 项目 - 入门指南
欢迎来到 Python 开发的世界！在本篇文章中，我将指导你实现一个名为“Vibe”的简单 Python 项目。我们将一步步进行解析，确保你能理解每个步骤的含义。在开始之前，我们先快速浏览一下整个流程。
## 项目实施流程
| 步骤 | 描述 |
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自然界的河流中有大量的泥沙污染物沉降，大气中粉尘、烟雾的运动都存在颗粒沉降的现象。因此，研究颗粒沉降的机理及其运动轨迹对清理河道污染物、收集粉尘颗粒污染物、治理大气污染等具有重要的意义[1]。近年来，粒子图像测速技术(Particle Imagine Velocimetry，PIV)发展迅速,已经逐渐成为应用于流体、流场测试领域的常用技术，且可用于研究流体中颗粒物的运动详情[2]。该方法通过测量流
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2024-01-21 20:00:08
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If you own a new Apple Watch, then you might still be getting used to the Activity monitor and wondering what the heck all those circles are about. Today we want to explain to you how to use and
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2024-02-05 19:32:14
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# Python 实现 VIBE 算法
VIBE（Variational Inference for Bayesian Estimation）算法是一种基于变分推断的贝叶斯估计方法，广泛应用于机器学习和信号处理领域。本文将介绍如何使用 Python 实现 VIBE 算法，并提供代码示例。
## VIBE 算法概述
VIBE 算法的基本思想是通过变分推断来近似复杂的概率分布。它将后验分布 \(
原创
2024-07-16 04:48:07
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本人只是想很简单的入门了解opencv，目前相关原理和知识了解的不多，可能存在有些地方写的不对，仅供参考。1.帧间差分帧间差分法是一种通过对视频图像序列的连续两帧图像做差分运算获取运动目标轮廓的方法。当监控场景中出现异常目标运动时，相邻两帧图像之间会出现较为明显的差别，两帧相减，求得图像对应位置像素值差的绝对值，判断其是否大于某一阈值，进而分析视频或图像序列的物体运动特性原理： 当视频中存在移动物
一、安装virtualenv点击左下角最边上菜单栏输入cmd,打开命令行 2.根据版本的不同输入命令pip install virtualenv(或者pip3 install virtualenv ) 3.进入你想创建的虚拟环境空间的路径，然后创建一个文件，(注释：我在我的E盘的python文件下建立了一个文件叫dcjvirtual) &nb
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2023-06-19 13:22:07
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# 感知世界的新方式：vibe目标检测
在当今数字化的时代，计算机视觉技术正逐渐渗透到我们生活的方方面面。其中，目标检测是一种重要的计算机视觉任务，它能够识别图像或视频中特定物体的位置和类别。vibe目标检测是目前较为流行的一种方法，它使用了一种名为"VIBE"（Visual Backbone for Object Detection）的卷积神经网络架构，能够在处理速度和准确性之间取得平衡。
原创
2024-05-04 04:46:55
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ViBe算法是由Olivier Barnich 和 Marc Van Droogenbroeck在2011年提出的一种背景建模方法。该算法采用邻域像素来创建背景模型，通过比对背景模型和当前输入像素值来检测前景，可以细分为三个步骤： 第一步，初始化单帧图像中每个像素点的背景模型。假设每一个像素和其邻域像素的像素值在空域上有
ViBe是一种像素级的背景建模、前景检测算法，该算法主要不同之处是背景模型的更新策略，随机选择需要替换的像素的样本，随机选择邻域像素进行更新。在无法确定像素变化的模型时，随机的更新策略，在一定程度上可以模...
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2016-11-05 20:43:00
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在2025年的今天，软件开发领域正经历一场静默却深刻的革命。您是否曾有过绝妙的软件创意，却因不熟悉复杂
使用之前先比较下各个MQ:Kafka暂不考虑 TPS: ZeroMQ 性能最好,RabbitMQ次之,而ActiveMQ最差持久化 ZeroMQ不支持持久化,RabbitMQ,ActiveMQ都支持技术性 RabbitMQ功能更全,ActiveMQ次之,ZeroMQ最差RabbitMQ都功能完善,只需会调用即可,ActiveMQ Performance 差,而ZeroMQ可
vibe算法是采用领域像素来创建背景模型，通过比对背景模型和当前输入像素值来检测前景。模型的工作原理背景像素样本（该点过去的像素和其领域的像素）的选取：邻域点选取采用8邻域方法随机选取。用v(x)表示图像中x处的像素在给定的欧几里得颜色空间所取得值，每个背景像素x由N个背景样本值集合来建模 M(x)={v1,v2,……vN}根据模型M(x)对像素值v(x)
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2024-04-24 20:55:35
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