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基于ZYNQ的移动目标检测

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简介：
本项目采用ZYNQ平台，结合FPGA与ARM双核优势，实现了高效能的移动目标检测系统，适用于智能监控和自动驾驶领域。 基于ZYNQ的移动目标检测系统新增了多锚框标定功能，并设计了一种自定义帧间差分法IP核。此外，该系统还采用了灰度图处理、二值化以及腐蚀膨胀滤波等技术进行图像预处理，并使用边沿检测方法进一步优化目标识别效果。

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  • 基于ZYNQ的移动目标检测
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    本项目采用ZYNQ平台，结合FPGA与ARM双核优势，实现了高效能的移动目标检测系统，适用于智能监控和自动驾驶领域。 基于ZYNQ的移动目标检测系统新增了多锚框标定功能，并设计了一种自定义帧间差分法IP核。此外，该系统还采用了灰度图处理、二值化以及腐蚀膨胀滤波等技术进行图像预处理，并使用边沿检测方法进一步优化目标识别效果。
     
  • 基于MATLAB的移动目标检测
    优质
    本研究利用MATLAB开发了一套高效的移动目标检测系统，通过先进的图像处理和机器学习算法，实现对复杂背景下的动态对象精准识别与跟踪。 利用MATLAB基于帧间差分法来检测移动目标的代码可以直接运行。
     
  • 基于FPGA的帧差法移动目标检测
    优质
    本项目采用FPGA平台实现帧差法进行移动目标检测，通过比较连续视频帧之间的差异来识别动态物体，具有实时性强、硬件实现效率高的特点。 VIVADO2018.1在Windows 10系统上下载的工程可以直接运行。
     
  • ZYNQ平台上的帧差法运动目标检测项目
    优质
    本项目基于ZYNC平台，采用帧差法实现对视频中的移动目标进行实时检测和跟踪，适用于智能监控、安全防范等领域。 ZYNQ帧差法运动目标检测工程涉及使用ZYNQ平台进行基于帧差技术的运动目标检测项目开发。该方法通过比较连续视频帧之间的差异来识别场景中的移动物体，适用于多种监控与安全应用领域。此工程项目利用了Xilinx Zynq SoC的强大计算能力和灵活性，在嵌入式视觉系统中实现高效的目标跟踪和分析功能。
     
  • 基于YoloV8的目标检测与追踪，结合KMNET优化鼠标移动（解决多目标移动抖动及鼠标平滑移动问题）.zip
    优质
    本项目提供一个集成解决方案，采用YoloV8进行高效目标检测与追踪，并运用KMNET技术优化鼠标移动路径，有效减少多目标跟踪过程中的抖动现象，实现更加流畅的用户体验。 基于YoloV8的简单目标检测与跟踪，并结合KMNET进行鼠标移动处理，以解决多目标移动中的抖动问题并实现平滑操作。
     
  • 基于OpenCV的移动检测
    优质
    本项目采用OpenCV库进行图像处理和分析，专注于开发高效准确的移动物体检测算法，适用于安全监控、智能交通等应用场景。 基于OpenCV的移动侦测功能可以连接网络摄像头、使用本地视频或访问本地摄像头。
     
  • SAR动目标成像研究:SAR雷达下的移动目标检测
    优质
    本研究聚焦于合成孔径雷达(SAR)技术在检测和识别移动目标方面的应用与挑战，探讨先进的算法及处理方法。 合成孔径雷达成像技术涉及点面目标模拟以及动目标的成像模拟。
     
  • 基于Android和OpenCV的运动目标检测
    优质
    本项目基于Android平台及OpenCV库开发，实现对视频或实时摄像头画面中运动目标的高效检测与跟踪。 基于Android和OpenCV的运动目标检测技术能够实现对移动物体的有效识别。
     
  • 基于光流法的运动目标检测
    优质
    本研究探讨了一种基于光流法的技术方案，用于精确地检测和跟踪视频中的运动目标。该方法通过分析连续帧之间的像素变化来识别动态物体，并在复杂背景下保持高准确性，广泛应用于监控、自动驾驶等领域。 基于MATLAB的光流法运动目标检测是一种适合初学者理解的方法。通过这种方法，可以有效地识别视频中的移动物体。使用MATLAB进行编程可以让学习者更容易掌握相关的算法和技术细节，并且能够方便地调试和优化代码以适应不同的应用场景。
     
  • 基于帧差法的运动目标检测
    优质
    本研究采用帧差法进行视频序列中运动目标的实时检测与跟踪，通过图像处理技术有效提取动态变化区域。 帧差法运动目标检测基于MATLAB编写，非常实用且简单易懂。