視頻和圖像目標檢測方法綜述，結(jié)合特征和分類器方法，檢測出相應的目標，如利用幀差的視頻對象分割方法來判斷攝像機視頻圖像的動態(tài)目標；利用hog特征和SVM判斷圖像中的動態(tài)目標是否為行人；最后，利用AdaB

視頻和圖像目標檢測方法綜述，結(jié)合特征和分類器方法，檢測出相應的目標，如利用幀差的視頻對象分割方法來判斷攝像機視頻圖像的動態(tài)目標；利用hog特征和SVM判斷圖像中的動態(tài)目標是否為行人；最后，利用AdaBoost分類器和Haar-like特征檢測系統(tǒng)中行人是否戴安全帽的圖像，可以實現(xiàn)安全帽生產(chǎn)視頻監(jiān)控系統(tǒng)的檢測功能，實現(xiàn)安全生產(chǎn)?！?/p>

圖像目標識別怎么設置？

可以認為圖像處理包括目標識別。

圖像處理是通過計算機分析圖像以獲得所需結(jié)果的技術。圖像處理一般指數(shù)字圖像處理。圖像處理技術一般包括圖像壓縮、增強與恢復、匹配、描述與識別。

目標識別是在圖像中找到所需的目標。它不僅包括兩個非常相似的目標的識別，還包括一類目標和其他類型目標的識別。

什么是圖像處理和目標識別？

分割：您可以將圖像分割成幾個有意義的塊或提取感興趣的區(qū)域。有很多方法，你也可以使用檢測方法，比如人臉檢測和行人檢測。一般來說，分割需要很高的精度。

識別：提前獲取感興趣的圖片或區(qū)域，利用機器學習方法進行分類，如判斷物體是蘋果還是書。有很多很多的應用程序。

檢測：檢測有明確的目的，需要檢測的是獲取樣本，然后訓練得到模型，最后直接去圖像進行匹配，這也是識別的過程。

跟蹤：它不一定使用模式識別方法，可以實現(xiàn)最簡單的運動目標時空匹配。當然，我們也可以使用檢測和識別的方法，這是相對緩慢的。

什么是目標辨識？

1. 獲取輸入的原始圖像

使用選擇性搜索算法對相鄰圖像間的相似度進行評估，對相似度高的圖像進行合并，對合并后的塊進行評分，選擇感興趣區(qū)域的候選框，即子圖像。此步驟需要選擇大約2000個子圖。

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡用于通過卷積relu池和完全連接從子圖中提取特征。這一步基本上就是目標識別的范疇

對提取的特征進行分類，保留分類精度高的塊作為最終的目標定位塊