视频文件里的差分是什么意思？ 依据目前基于视频 图像的交通监控方式，提出了一种运动目标检测方法。该方法 利用大津法(O tsu 法)对 连续三帧差 分 图进行分割，并对分割得到的运动目标进行数学形态学处理，以消除图像分割后出现的不连续和孔洞，最后，通过提取目标质心实 现 运动目标的定位。实验结果证 明，此运动检测方法简单、有效、速度快，有较强的实用性。数据，需要较少的内存，具有较强的稳键性和鲁棒性。随着计算机技术、通信 技术、图像处 理技术 的不断 发展，视 频监控系统得到越来越广泛的 应用。它 用摄像机获取图像并用 计算机对获取的图 像进行 处理以获 取运动 目标。其 中，视 频图 像的检测与跟踪目前 已成为热 点研究 问题，运动目 标的检 测是 视频监控系统的核心。目前，就国内外已发表的文献来看，运动目标检测采用的方 法有帧差法[1]、背景差法[2]、光流法[3]等。帧差法是在运动 目标检测 中使用 得最多的 一种方 法，其基 本原理是通过前后帧 图像灰度 相减来 提取运动 目标，它能 够实 现实时的运动检测，以及适应环境7a686964616fe58685e5aeb931333264646434的动态变化，但提取的运动目 标不完整。背景差法是 将背景 图像与 前景图 像灰度 作差，能够 较完整地提取目标点，却又对光照、。
目标分割与目标检测有什么区别吗 有区别啊，分割是分析并解决，检测只是单单的检查而已
哪些方法可以实现视频目标分割？ 本文介绍了视频目标分割的基础知识，从视频目标分割问题简介、数据集和 DAVIS 挑战赛入手，同时介绍了 Visualead 最新发布的视频数据集 GyGO 和 2016 年以来两种主要的视频目标分割方法：MaskTrack 和 OSVOS。DAVIS-2016 视频物体分割数据集中经过正确标注的几个帧本文介绍了视频目标分割问题和对应的经典解决方案，简要概括为：1.问题、数据集和挑战赛；2.新数据集；3.自 2016 年以来两种主要方法：MaskTrack 和 OSVOS。本文假设读者已经熟悉计算机视觉和深度学习领域的一些概念，希望能对 DAVIS 挑战赛进行一个清晰易懂的介绍，让新手也能快速进入状态。介绍计算机视觉领域中和目标有关的经典任务有三种：分类、检测和分割。其中分类是为了告诉你「是什么」，后面两个任务的目标是为了告诉你「在哪里」，而分割任务将在像素级别上回答这个问题。经典计算机视觉任务（图像来自 Stanford cs231n 课程幻灯片）2016 年语义分割领域出现了很成熟的技术，甚至开始接近现有数据集的饱和性能。与此同时，2017 年也是各种视频处理任务爆发性增长的一年：动作分类、动作（时序）分割、语义分割等等。问题、数据集、挑战视频目标分割任务和语义分割有两个基本区别：视频目标分割。
学习人工智能AI需要哪些知识？ 人工智能入门需要掌握的知识有：自然语言处理、机器学习、计算机视觉、知识表示、自动推理和机器人学。虽然这些领域的侧重点各有不同，但是都需要一个重要的基础，那就是数学和计算机基础。
对于视频切图的目标检测或者语义分割，针对某一帧检测效果不好，有没有实用的帧间优化方法？ 所以现在来补答案啦，主要想和大家分享一下我们ECCV2020的工作：Efficient Semantic Video Segmentation with Per-frame Inference【https：// arxiv.org/pdf/2002.1143 3.pdf。
基于DSP的视频运动目标检测系统软件设计 谁帮我弄弄 我一点都没有头绪 你好。我这有一份文档，是关于视频中的车牌的识别的，文章相当详细，有很多核心部分，比如识别部分都有详细代码。代码有vc6和delphi7的，还有注释。如果认为具有参考价值，需要的话站内信我，我全文发给你。里面详细分为录像回放视频录像识别统计视频管理再加密其他控制事件改文档说的这个车牌识别用了最新的dsp技术及动态目标自动跟踪的技术，对图像可以进行快速定位，字符分割识别等等。
目标检测领域还有什么可以做的？ 感觉已经饱和了，很难再出顶级算法的样子。我所指的饱和是说围绕目标检测感觉没有什么好文章能发出来了，…
图像识别中，目标分割、目标识别、目标检测和目标跟踪这几个方面区别是什么？ 本题已收录至知乎圆桌：人工智能·机器感知，更多「知识产权」相关话题欢迎关注讨论
新手初入人工智能（图像处理方向），我该向什么方向发展？
