Advertisement

目标检测与跟踪在计算机视觉中的应用——以NBA篮球比赛图像数据集为例

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本研究探讨了目标检测与跟踪技术在计算机视觉领域的应用，并通过分析NBA篮球比赛图像数据集，展示了该技术在体育视频智能分析中的实际效用。 计算机视觉：目标检测与跟踪——NBA篮球比赛图像数据集（共725帧图像），仅用于训练模型及算法测试，不得商用。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 目标检测与跟踪在计算机视觉中的应用——以NBA篮球比赛图像数据集为例
    优质
    本研究探讨了目标检测与跟踪技术在计算机视觉领域的应用，并通过分析NBA篮球比赛图像数据集，展示了该技术在体育视频智能分析中的实际效用。 计算机视觉：目标检测与跟踪——NBA篮球比赛图像数据集（共725帧图像），仅用于训练模型及算法测试，不得商用。
     
  • 计算机视觉课程设计作业：图像中行人目标的检测与跟踪
    优质
    本项目为计算机视觉课程设计的一部分，专注于开发算法以实现对图像序列中行人的准确检测和高效跟踪。通过综合运用多种技术手段，旨在提升在复杂背景下的行人识别精度与稳定性，为后续智能监控、人机交互等领域研究奠定基础。 本计算机视觉课程设计作业旨在检测图像中的行人目标并进行跟踪。在行人目标的检测方法上，遵循了Dalal 2005年论文的原则，采用了HOG特征与SVM相结合的技术。对于追踪环节，则应用了Kalman滤波器，并基于行人的线性运动模型构建了一个预测框架，以实现从检测到跟踪的整体流程。
     
  • tracker_release.rar_图像目标跟踪_图像检测_目标分割跟踪_目标检测与跟踪
    优质
    本资源包提供了一个用于图像中目标跟踪的研究工具，涵盖目标检测、分割及追踪算法。适用于学术研究和开发应用。 基于帧图像序列的目标检测与跟踪技术采用了图像分割融合的算法，并提供了一个可以直接运行的主函数以及配套的数据集。
     
  • YOLOv8在COCO128数据集上的目标检测应用分析（计算机视觉）
    优质
    本文探讨了YOLOv8在COCO128数据集上进行目标检测的应用效果，分析其性能表现和优化潜力。 本段落深入探讨了使用YOLOv8进行目标检测任务的过程，并特别关注于COCO128数据集的应用。通过详细分析YOLOv8的架构及其优势，文章旨在为读者提供一个清晰的理解框架，帮助他们有效利用这一先进的目标检测技术。 引言：目标检测是计算机视觉领域的一个核心问题，在无人驾驶、安全监控和图像分析等众多应用中发挥着重要作用。作为最新一代的目标检测模型之一，YOLOv8因其高效性和准确性而在业界备受瞩目。COCO128作为一个轻量级的数据集，为研究者与开发者提供了一个快速测试其模型性能的平台。 第二部分：YOLOv8架构概述 YOLOv8继承并优化了前代的设计理念，在实时性与准确度之间找到了良好的平衡点。通过改进卷积网络结构、采用更有效的特征提取方法以及优化锚框策略，它能够实现对目标对象快速而精准的识别。 第三部分：COCO128数据集简介 COCO128是从完整版COCO数据集中精选出的一个子集，包含有128张图像及各类别的标注信息。该轻量级的数据集合成了一个高效的测试平台，特别适用于资源有限的研发环境中的快速原型设计和模型验证工作。
     
  • 关于视觉目标检测与跟踪的综述
    优质
    本文为读者提供了关于视觉目标检测和跟踪领域的全面概述，涵盖了最新的研究进展、关键技术以及未来的发展趋势。 基于视觉的目标检测与跟踪综述主要探讨了在计算机视觉领域中目标检测与跟踪技术的发展历程、当前研究热点以及未来发展趋势。该综述文章总结了多种先进的算法和技术，分析了它们的优缺点，并展望了这些技术在未来可能的应用场景和挑战。
     
  • 计算机视觉与图像处理中的单目标追踪
    优质
    本研究聚焦于计算机视觉领域内的单目标跟踪技术，探讨了在动态场景中实现高效、准确的目标定位方法。通过分析最新的算法和模型，旨在提高复杂环境下的目标识别精度及稳定性。 单目标追踪完整的实验报告，包括源代码、运行环境和平台。
     
  • Vision.rar_labview 跟踪_目标跟踪_视觉 LabVIEW
    优质
    本项目为基于LabVIEW开发的视觉目标跟踪系统，旨在实现高效、精准的目标识别与追踪功能，适用于多种应用场景。 LabVIEW在机器视觉方面有很多资料可供参考，特别是关于目标跟踪、颜色跟踪等方面的例子非常丰富。
     
  • 深度学习中YOLOV8在足球比赛视频目标检测的应用（含数据集）-3、bundesliga-pretrained-yolov8-bal
    优质
    本文探讨了YOLOv8在足球比赛中进行实时目标检测的应用，并介绍了基于德甲联赛预训练模型的Bal数据集，为深度学习研究提供资源。 深度学习领域YOLOV8足球比赛视频目标检测（带数据集）--3、bundesliga-pretrained-yolov8-ball-detection 语言：Python 内容包括：源码、数据集、数据集描述、论文 目的：使用Yolo算法在足球比赛中进行目标检测。 该任务包含一个完整的数据集，可以轻松运行。搭建环境的过程可以在主页找到。更多源代码也都在主页上提供。 比赛的数据集包括九场完整比赛的录像，每场比赛被分成两半部分。挑战在于识别视频中的三种玩家事件，并记录这些事件发生的时间和类型。“事件描述”页面提供了关于这三种事件类型的详细说明。 这是一个分两个阶段进行的比赛，在训练阶段，你的提交将只与公开排行榜上的测试数据进行比较。然而，在私人排行榜上评估的测试数据则会包括在训练期结束后比赛中的新视频片段，即预测阶段的数据集。
     
  • 篮球比赛数据集（20200101-20200723）
    优质
    本数据集收录了自2020年1月1日至2020年7月23日间的篮球赛事统计信息，涵盖各场比赛的比分、球员表现及队伍排名等详尽记录。 数据集包含篮球联赛的信息、比赛时间、主客队名称、得分情况以及各球队的平均得分与失分记录。此外还包括投篮命中率、三分球命中率、平均每场篮板数、助攻次数及抢断数量等详细统计数据，同时提供主客场队伍近五场比赛的总得分信息。 这些数据可用于进行机器学习或深度学习模型的应用开发，以预测比赛结果和比分等相关信息。该数据集的时间范围是从2020年1月1日至7月23日。
     
  • 小目标检测在计算机视觉中的综述
    优质
    本文为读者提供了关于小目标检测技术在计算机视觉领域的全面回顾和分析，涵盖了最新的研究进展、挑战及未来方向。 本段落总结了小目标检测算法的多个方面，包括检测流程、发展历程、常用评价指标以及面临的挑战，并对经典的小目标检测算法进行了对比分析。内容条理清晰，适合科研人员、研究生及本科生阅读参考。