每年的5、6月份，本科生们都会面临论文查重这个问题。学校一般多会指定一个查重系统，但是每个学校使用的查重系统不同。本科毕业论文怎么查重？ 一般论文查重也就是查论文的抄袭率，通过论文查重系统，检测结果是否符合学校要求。对于查重率，也需要我们看看查重系统进行具体的核算工作方式和准确率。本科毕业论文一般在30％以下，可以进入答辩环节；而30％到50％之间的论文需要修改；50％以上的论文需要延期答辩。 在论文查重过程中也可以通过发现，本科的查重怎么查都是和连续进行字符以及有关的。如果论文连续13个字与检查系统的内容相似，就会被认定为过高。在具体的查重过程中，当然也需要我们选择一个专业性，安全性具有较高的查重系统，除了进行核算准确之外，对于企业出现的重复论文主要内容也可以通过直接标红，这样学生也有利于后续文章的修改。要说复习的原则就是按照这样的复习方法，所以写论文的时候即使有副本的内容，也不会出现连续13次相同的情况。 如果真的想了解本科毕业论文怎么查重，那么需要我们确定好哪个系统比较安全，并且还能保证严格性的。学校也有专门的论文查重系统，支持大量上传，所以这些系统一般是为各大高校提供服务的。不过自己自查还是使用不了的，所以我们需要使用一些初稿查重系统。
第一，在很多的查重软件的首页上，会有很多论文查重系统的入口，我们要怎么选择呢？知网VIP查重的系统是研究生的论文查重系统，这个的查重系统是学术论文的对比库。还有个是知网小分解的查重，有很多人不知道这个系统，这个系统是不会限制文章的类型，也是不限制人群的。第二，在确定下来的查重系统之后，就要把自己的论文上传上去，系统会把你上传的论文自动转换成文本的形式和数据库进行比较的，知网查重的系统如果有连续13个字数是重复的，那么重复的部分就会有红色的标记。第三， 最后，我们需要等待的就是论文检测出来的结果了，一般知网检测的结果是以报告的形式出现的，一般报告的重复率抄袭的都会有红色的标记明确指出来，也会把重复的地方写清楚文章或者文献重复；这样就可以很方便的进行修改。查重的软件有很多，给大家推荐一些:适合初稿采用的：万方、维普；适合修改论文的：维普、知网小分解、知网大分解、知网PMLC；定稿使用的：知网PMLC、知网硕博vip。
大多数本科院校以30％的查重率作为最低合格要求。论文查重率低于15%可以申请院级优秀论文，论文查重率低于10%可以申请校级优秀论文。因此，建议本科毕业生尽量将论文查重率降低到30％以下。 本科论文上传论文查重后，将首先检测论文格式，通过自动识别论文格式，筛选后期需要检查论文数据，许多本科毕业生论文不符合标准，主要是由于早期论文格式不正确，导致筛选论文内容偏差，所以本科毕业生上传论文检测，论文格式必须注意内容。免费查重可以用paperfree查重系统。
首先论文写完后我们不要马上去进行查重，而且还去对自己学校最终使用的论文查重系统进行了解，目前大部分院校都是采用的知网和维普等系统，要注意的是每个论文查重系统的数据库与算法都是不一样的，最终得出的查重结果也是不一样的，所以查重时尽可能选择与学校一致的检测系统。这也是为了方便检测结果更准确，使自己通过试卷更容易查重，因此需要选用指定的试卷检测系统！其次还可以请教下导师，看看学校是不是有提供免费查重的机会，部分学校会给学生提供几次免费的查重机会，那建议免费的机会我们要谨慎使用，最好是留到最终稿的时候再使用，比较机会很宝贵。前期初稿完成后我们可以先用其他的检测系统对论文进行查重，对论文查重率是多少进行了解，当查重率超出了学校的要求，那么就及时对照查重报告进行针对性的修改，直到满足学校要求为止，再将论文提交到学校的查重系统进行检测，这样也能提高论文的通过率在初稿期间选择性价比高的论文查重系统，比如papertime论文查重在线改重就是一个不错的选择，中期能选择一些论文查重免费检测系统，这些系统有可靠的报告结果，算法机制比较强。最后一定要选择与学校一致的查重系统对终稿进行检测。
虽然教育部已经指示所有高校查重毕业论文和学术论文，但它并没有具体说明必须达到什么标准。所以高校查重率的标准都是自己制定的，没有统一的标准。只要论文能达到高校对查重率的要求，成功毕业的进程就会进一步推进。一般本科院校规定毕业论文查重率低于30％就算合格，然后可以申请答辩。当然，不同院校的不同，对于毕业论文重复率的标准也会有所不同，通常控制在20％~30％左右。为了鼓励应届毕业生创作高质量的毕业论文，许多高校将设立优秀论文奖励机制。通常本科毕业论文查重率低于15％的，可以参加院级优秀论文评审；本科论文查重率低于10％的，可以参加校级优秀论文评审。如果本科论文查重率超过学校规定的合格标准，一般需要5天左右的时间进行修改。如果查重率再次合格，仍可参加论文答辩；如果查重率超过合格标准太多，学校会对学术不端行为进行定性，并根据严重程度给出相应的处理结果。在最严重的情况下，答辩人将被取消资格。
每个学校的查重率要求都是不一样的，老师在让你们写论文之前是会告诉你们的，会有明确要求，不需要担心这一点。
随着我国互联网的发展，很多大学生会使用互联网查询一些和自己专业相关的内容，可以通过帮助学生自己学习更多的专业理论知识，主要目的是为了让自己能够顺利完成学业。特别是在毕业的时候，毕业生们不仅要用来完成毕业论文，而且还要顺利通过毕业论文，这一点非常重要。 另外，许多即将毕业的学生会在网上搜索他们想要的毕业论文，并使用论文查重系统对完成的毕业论文进行检测，对照检测结果可以有效进行修改，从而更加顺利的通过论文查重。 因为毕业论文的要求是相对较高的,老师不希望学生的情况下不考虑自己的复制粘贴毕业论文,特别要求毕业生来检查是否有重复的毕业论文,这一次论文评审系统的使用非常节约时间,学生可以通过论文评审系统通过论文评审论文审查。 当然，论文查重系统不仅仅只针对专本生，还可以对硕博士毕业论文进行查重。尤其是查重系统中的硕士、博士毕业论文查重系统，会发现查重的范围主要还是比较广的，网上的学术研究数据也比较进行全面，这些信息数据的来源都经过一个严格的审核。 这方面的和同学们的选择的论文查重网站有直接的关系的。尤其是对于一些学术研究论文和期刊可以进行检查论文重复。学术论文和期刊严谨。学术论文、期刊发表时如果发现抄袭，会造成很大的社会波动。因此，一些严谨的论文在发表前必须能够通过论文查重系统检测重复率，从而影响进行设计相应的修改，这样我们可以实现快速发表论文从而得到自己想要的效果。
这个学校一般都有知网的分系统，可以提供给学生一定次数的查重机会，学生可以利用来查重。同时也可以自己在网上进行购买，一般学校提供的次数够查重使用。
你好，不同学校要求不同，一般本科毕业论文查重率不高于15%-30%左右。
虽然教育部已经指示所有高校查重毕业论文和学术论文，但它并没有具体说明必须达到什么标准。所以高校查重率的标准都是自己制定的，没有统一的标准。只要论文能达到高校对查重率的要求，成功毕业的进程就会进一步推进。一般本科院校规定毕业论文查重率低于30％就算合格，然后可以申请答辩。当然，不同院校的不同，对于毕业论文重复率的标准也会有所不同，通常控制在20％~30％左右。为了鼓励应届毕业生创作高质量的毕业论文，许多高校将设立优秀论文奖励机制。通常本科毕业论文查重率低于15％的，可以参加院级优秀论文评审；本科论文查重率低于10％的，可以参加校级优秀论文评审。如果本科论文查重率超过学校规定的合格标准，一般需要5天左右的时间进行修改。如果查重率再次合格，仍可参加论文答辩；如果查重率超过合格标准太多，学校会对学术不端行为进行定性，并根据严重程度给出相应的处理结果。在最严重的情况下，答辩人将被取消资格。
在当今社会，论文是衡量一个人学术水平的主要方法。当学生接受教育时，他们也会有写论文的要求。在论文考核中，查重标准也非常严格。本科毕业论文查重率是多少？ 本科论文的查重相对不是很严格。本科院校的查重要求一般在30％以内。如果论文重复率在30％到50％之间，则应在一周内修改。高校在撰写论文时往往有较长的修改时间。我们可以使用适当的降重方法来减少论文的重复，高校也将为学生提供查重的机会。我们可以向高校申请使用内部查重系统进行查重。 论文查重价格比较高，我们可以用免费查重系统进行检测，比如paperfree、papertime等平台查重，也方便修改。总的来说更划算。修改论文时，一般平台会提供机器降重功能。我们可以使用机器降重来降低论文的重复率。
对于大多数本科毕业生来说，论文的查重检测至少需要两次。第一次是对论文初稿的查重检测，第二次是对论文定稿的查重检测。虽然一些高校会为毕业生论文的提供一到两次检测机会，但对于许多本科生来说，高校提供的论文查重机会太少，一般用于定稿论文的查重，那么大学本科论文查重率是多少？paperfree小编给大家讲解。 大学本科论文的查重率需要低于30％。教育部以30％的本科学术重复检查作为最低通过标准。然而，目前，大多数高校要求本科论文的重复率为20％，甚至优秀专业也要求论文的重复率低于15％。在整个论文查重检测阶段，论文初稿是论文重复率最高的部分。一般来说，他们选择性价比高的系统进行查重检测，并通过获得详细的论文检测报告来修改后续的格式和内容。 本科毕业生在进行论文定稿查重时，首先要选择与高校一致的论文查重系统，因为不同的论文查重系统由于论文数据不同，论文查重结果会有一点偏差，因此，在进行论文查重时，首先要选择与高校要求一致的论文查重系统。 社会上95％以上的查重用户会选择高校pmlc论文查重系统进行论文检测。高校pmlc论文查重以大学生论文联合对比数据库为论文数据对比数据库，包含大量本科论文。论文查重效果准确，非常适合作为论文定稿查重系统。
许多同学都在问期刊论文与本科论文有什么区别，其实一般而言，没有什么区别。在期刊论文出版的时候，需要对论文进行查重检测。有的要求会更高，所以我们的本科论文如果写得好，也有机会出现在一些平台上。本科生论文要进行查重，那么期刊论文需要查重吗？下面跟小编一起来了解一下。
期刊论文查重是否需要查重？
1、发表期刊论文要进行调查，期刊论文要比学生论文严格。另外，期刊论文也存在等级差别。这两个级别之间还是有区别的，首先是重复率的不同，其次是论文内容的差异性。具有创新、研究价值高的论文，他一定是名列前茅。
2、一般情况下，论文的重复率在30％以下，要求比较严格的一般在15％以下。若你是核心期刊，论文要求低于10％，则各有不同。
期刊论文查重要注意哪些事项？
我们也知道，完成一篇期刊论文是一件非常不容易的事情，在论文中查重这一部分，大家一定要细心，一定要找到准平台，不要随意选择一些不靠谱的平台。在期刊上发表自己的论文，如果论文中没有注意到这一点，就会被别人偷去，专业的平台可以给你专业的保证，让你的期刊论文可以顺利的发表。
首先是文章的思路似乎明确及结果，当然包括格式之内的一些细节因素，
其次就是参考文献中引用文献过多导致自己论文的原创性低。
一般核心论文引用率控制在20%一下，这个明白吗？
一般主要是检测重复率，看你论文有没有存在抄袭，然后还有检测字数和格式有没有达到要求。
写完一篇论文后，我们都需要检测论文，但有些人可能不知道在检测论文时会检测哪些部分，所以让paperfree小编谈谈论文检测需要检测哪些内容？1、论文正文:正文部分是论文中最重要的部分，也是查重要求最高的部分，还是论文查重率和查重比重最高的部分，这部分查重率几乎是论文的查重率，这部分必须检测。2、摘要:摘要是论文画龙点睛的部分，也是比较重要的部分，一般只有200-500字左右，但这部分的调查要求也比较严格3、论文主题:一般主题也需要查重，但查重的要求不严格，只要不抄写别人的主题即可4、引言:引言部分也要查重，引言部分一般是吸引读者的部分，查重的要求也不特别严格。5.结论:结论是对一篇论文的总结，也是对自己研究对象的期望和展望。这部分也需要在查重时进行。6.参考文献:这部分也应该与论文一起参与论文的重复检测，但只要参考文献的格式是正确的，这部分就不会有太大的问题。关于其它部分是否需要查重，如目录、感谢、附录等部分，要看自己的学校是如何规定的，只要按照自己学校的规定查重论文，就不会有其他问题。
运动目标的检测的其主要目的是 获取目标对象的运动参数（位置、速度、加速度等）及运动轨迹 ，通过进一步分析处理，实现对目标行为更高层级上的理解。 运动目标检测技术目的是 从序列图像中将变化区域从背景图像中提取出来 ，常用于视频监视、图像压缩、三维重构、异常检测等。
运动目标检测主流方法有帧差法、背景差法、光流法等。光流法源于 仿生学 思想，更贴近于直觉，大量昆虫的视觉机理便是基于光流法。 二十世纪五十年代心理学家Gibson在他的著作“The Perception of Visual World”中首次提出了以心理学实验为基础的光流法基本概念，而直到八十年代才由Horn、Kanade、Lucash和Schunck创造性地将灰度与二维速度场相联系，引入光流约束方程的算法，对光流计算做了奠基性的工作。
光流（optical flow）：由于目标对象或者摄像机的移动造成的图像对象在连续两帧图像中的移动。
通俗说，对于一个图片序列，把每张图像每个像素在连续帧之间的运动速度和方向（ 某像素点在连续两帧上的位移矢量 ）找出来就是光流场。
第t帧的时A点的位置是(x1, y1)，第t+1帧时A点位置是(x2,y2)，则像素点A的位移矢量：(ux, vy) = (x2, y2) - (x1,y1)
如何知道第t+1帧的时候A点的位置涉及到不同的光流计算方法，主要有四种：基于梯度的方法、基于匹配的方法、基于能量的方法、基于相位的方法。
光流法依赖于三个假设：
根据所形成的光流场中 二维矢量的疏密程度 ，光流法可分为稠密光流与稀疏光流。
稀疏光流只对有 明显特征的组点 （如角点）进行跟踪，计算开销小。
（1）calcOpticalFlowPyrLK 基于金字塔LK光流算法，计算某些点集的稀疏光流。 参考论文《Pyramidal Implementation of the Lucas Kanade Feature TrackerDescription of the algorithm》 （2）calcOpticalFlowFarneback 基于Gunnar Farneback 的算法计算稠密光流。 参考论文《Two-Frame Motion Estimation Based on PolynomialExpansion》 （3）CalcOpticalFlowBM 通过块匹配的方法来计算光流 （4）CalcOpticalFlowHS 基于Horn-Schunck 的算法计算稠密光流。 参考论文《Determining Optical Flow》 （5）calcOpticalFlowSF 论文《SimpleFlow: A Non-iterative, Sublinear Optical FlowAlgo》的实现
数字图像处理方面了解的了。
运动目标检测与跟踪算法研究 视觉是人类感知自身周围复杂环境最直接有效的手段之一， 而在现实生活中 大量有意义的视觉信息都包含在运动中，人眼对运动的物体和目标也更敏感，能 够快速的发现运动目标， 并对目标的运动轨迹进行预测和描绘。 随着计算机技术、 通信技术、图像处理技术的不断发展，计算机视觉己成为目前的热点研究问题之 一。 而运动目标检测与跟踪是计算机视觉研究的核心课题之一， 融合了图像处理、 模式识别、人工智能、自动控制、计算机等众多领域的先进技术，在军事制导、 视觉导航、视频监控、智能交通、医疗诊断、工业产品检测等方面有着重要的实 用价值和广阔的发展前景。 1、国内外研究现状 运动目标检测 运动目标检测是指从序列图像中将运动的前景目标从背景图像中提取出来。 根据运动目标与摄像机之间的关系， 运动目标检测分为静态背景下的运动目标检 测和动态背景下的运动目标检测。 静态背景下的运动目标检测是指摄像机在整个 监视过程中不发生移动； 动态背景下的运动目标检测是指摄像机在监视过程中发 生了移动，如平动、旋转或多自由度运动等。 静态背景 静态背景下的运动目标检测方法主要有以下几种： （1）背景差分法 背景差分法是目前最常用的一种目标检测方法， 其基本思想就是首先获得一个 背景模型，然后将当前帧与背景模型相减，如果像素差值大于某一阈值，则判断 此像素属于运动目标，否则属于背景图像。利用当前图像与背景图像的差分来检 测运动区域，一般能够提供比较完整的特征数据，但对于动态场景的变化，如光 照和外来无关事件的干扰等特别敏感。 很多研究人员目前都致力于开发不同的背 景模型，以减少动态场景变化对运动目标检测的影响。背景模型的建立与更新、 阴影的去除等对跟踪结果的好坏至关重要。 背景差分法的实现简单，在固定背景下能够完整地精确、快速地分割出运动 对象。不足之处是易受环境光线变化的影响，需要加入背景图像更新机制，且只 对背景已知的运动对象检测比较有效， 不适用于摄像头运动或者背景灰度变化很 大的情况。 （2）帧间差分法 帧间差分法是在连续的图像序列中两个或三个相邻帧间， 采用基于像素的时 间差分并阈值化来提取图像中的运动区域。 帧间差分法对动态环境具有较强的自 适应性，但一般不能完全提取出所有相关的特征像素点，在运动实体内部容易产 生空洞现象。因此在相邻帧间差分法的基础上提出了对称差分法，它是对图像序 列中每连续三帧图像进行对称差分，检测出目标的运动范围，同时利用上一帧分 割出来的模板对检测出来的目标运动范围进行修正， 从而能较好地检测出中间帧 运动目标的形状轮廓。 帧间差分法非常适合于动态变化的环境，因为它只对运动物体敏感。实际上 它只检测相对运动的物体，而且因两幅图像的时间间隔较短，差分图像受光线 变化影响小，检测有效而稳定。该算法简单、速度快，已得到广泛应用。虽然该 方法不能够完整地分割运动对象，只能检测出物体运动变化的区域，但所检测出 的物体运动信息仍可用于进一步的目标分割。 （3）光流法 光流法就充分的利用了图像自身所携带的信息。在空间中,运动可以用运动 场描述,而在一个图像平面上,物体的运动往往是通过图像序列中图像灰度分布 的不同来体现,从而使空间中的运动场转移到图像上就表示为光流场。所谓光流 是指空间中物体被观测面上的像素点运动产生的瞬时速度场， 包含了物体表面结 构和动态行为等重要信息。 基于光流法的运动目标检测采用了运动目标随时间变 化的光流特性，由于光流不仅包含了被观测物体的运动信息，还携带了物体运动 和景物三位结构的丰富信息。 在比较理想的情况下,它能够检测独立运动的对象, 不需要预先知道场景的任何信息,可以很精确地计算出运动物体的速度,并且可 用于动态场景的情况。 但是大多数光流方法的计算相当复杂,对硬件要求比较高, 不适于实时处理,而且对噪声比较敏感,抗噪性差。并且由于遮挡、多光源、透明 性及噪声等原因，使得光流场基本方程——灰度守恒的假设条件无法满足，不能 正确求出光流场，计算方也相当复杂，计算量巨大，不能满足实时的要求。 动态背景 动态背景下的运动目标检测由于存在着目标与摄像机之间复杂的相对运动， 检测方法要比静态背景下的运动目标检测方法复杂。常用的检测方法有匹配法、 光流法以及全局运动估计法等。 2、运动目标跟踪 运动目标跟踪是确定同一物体在图像序列的不同帧中的位置的过程。 近年来 出现了大批运动目标跟踪方法，许多文献对这些方法进行了分类介绍，可将目标 跟踪方法分为四类：基于区域的跟踪、基于特征的跟踪、基于活动轮廓的跟踪、 基于模型的跟踪，这种分类方法概括了目前大多数跟踪方法，下面用这种分类方 法对目前的跟踪方法进行概括介绍。 (1)基于区域的跟踪 基于区域的跟踪方法基本思想是： 首先通过图像分割或预先人为确定提取包 含目标区域的模板，并设定一个相似性度量，然后在序列图像中搜索目标，把度 量取极值时对应的区域作为对应帧中的目标区域。 由于提取的目标模板包含了较 完整的目标信息，该方法在目标未被遮挡时，跟踪精度非常高，跟踪非常稳定， 但通常比较耗时，特别是当目标区域较大时，因此一般应用于跟踪较小的目标或 对比度较差的目标。该方法还可以和多种预测算法结合使用，如卡尔曼预测、粒 子预测等，以估计每帧图像中目标的位置。近年来，对基于区域的跟踪方法关注 较多的是如何处理运动目标姿态变化引起的模板变化时的情况以及目标被严重 遮挡时的情况。 (2)基于特征的跟踪 基于特征的跟踪方法基本思想是：首先提取目标的某个或某些局部特征，然 后利用某种匹配算法在图像序列中进行特征匹配，从而实现对目标的跟踪。该方 法的优点是即使目标部分被遮挡，只要还有一部分特征可以被看到，就可以完成 跟踪任务，另外，该方法还可与卡尔曼滤波器结合使用，实时性较好，因此常用 于复杂场景下对运动目标的实时、 鲁棒跟踪。 用于跟踪的特征很多， 如角点边缘、 形状、纹理、颜色等，如何从众多的特征中选取最具区分性、最稳定的特征是基 于特征的跟踪方法的关键和难点所在。 (3)基于活动轮廓的跟踪 基于活动轮廓的跟踪方法基本思想是：利用封闭的曲线轮廓表达运动目标， 结合图像特征、曲线轮廓构造能量函数，通过求解极小化能量实现曲线轮廓的自 动连续更新，从而实现对目标的跟踪。自Kass在1987年提出Snake模型以来，基 于活动轮廓的方法就开始广泛应用于目标跟踪领域。相对于基于区域的跟踪方 法，轮廓表达有减少复杂度的优点，而且在目标被部分遮挡的情况下也能连续的 进行跟踪，但是该方法的跟踪结果受初始化影响较大，对噪声也较为敏感。 (4)基于模型的跟踪 基于模型的跟踪方法基本思想是： 首先通过一定的先验知识对所跟踪目标建 立模型，然后通过匹配跟踪目标，并进行模型的实时更新。通常利用测量、CAD 工具和计算机视觉技术建立模型。主要有三种形式的模型，即线图模型、二维轮 廓模型和三维立体模型口61，应用较多的是运动目标的三维立体模型，尤其是对 刚体目标如汽车的跟踪。该方法的优点是可以精确分析目标的运动轨迹，即使在 目标姿态变化和部分遮挡的情况下也能够可靠的跟踪， 但跟踪精度取决于模型的 精度，而在现实生活中要获得所有运动目标的精确模型是非常困难的。 目标检测算法，至今已提出了数千种各种类型的算法，而且每年都有上百篇相 关的研究论文或报告发表。尽管人们在目标检测或图像分割等方面做了许多研 究，现己提出的分割算法大都是针对具体问题的，并没有一种适合于所有情况的 通用算法。 目前， 比较经典的运动目标检测算法有： 双帧差分法、 三帧差分法(对 称差分法)、背景差法、光流法等方法，这些方法之间并不是完全独立，而是可 以相互交融的。 目标跟踪的主要目的就是要建立目标运动的时域模型， 其算法的优劣直接影响 着运动目标跟踪的稳定性和精确度， 虽然对运动目标跟踪理论的研究已经进行了 很多年，但至今它仍然是计算机视觉等领域的研究热点问题之一。研究一种鲁棒 性好、精确、高性能的运动目标跟踪方法依然是该研究领域所面临的一个巨大挑 战。基于此目的，系统必须对每个独立的目标进行持续的跟踪。为了实现对复杂 环境中运动目标快速、稳定的跟踪，人们提出了众多算法，但先前的许多算法都 是针对刚体目标，或是将形变较小的非刚体近似为刚体目标进行跟踪，因而这些 算法难以实现对形状变化较大的非刚体目标的正确跟踪。 根据跟踪算法所用的预 测技术来划分，目前主要的跟踪算法有：基于均值漂移的方法、基于遗传算法的 方法、基于Kalman滤波器的方法、基于Monto Carlo的方法以及多假设跟踪的方 法等。 运动检测与目标跟踪算法模块 运动检测与目标跟踪算法模块 与目标跟踪 一、运动检测算法 1.算法效果 算法效果总体来说，对比度高的视频检测效果要优于对比度低的视频。 算法可以比较好地去除目标周围的浅影子，浅影的去除率在 80%以上。去影后目标的 完整性可以得到较好的保持，在 80%以上。在对比度比较高的环境中可以准确地识别较大 的滞留物或盗移物。 从对目标的检测率上来说，对小目标较难进行检测。一般目标小于 40 个像素就会被漏 掉。对于对比度不高的目标会检测不完整。总体上来说，算法在对比度较高的环境中漏检率 都较低，在 以下，在对比度不高或有小目标的场景下漏检率在 6%以下。 精细运动检测的目的是在较理想的环境下尽量精确地提取目标的轮廓和区域， 以供高层 进行应用。同时在分离距离较近目标和进行其它信息的进一步判断也具有一定的优势。 反映算法优缺点的详细效果如下所示： 去影子和完整性 效果好 公司内视频 左边的为去影前，右边的 为去影后的结果，可以看出在 完整 性和去影率上 都有所 突 出。 这两个视频的共周特点 城市交通 是，影子都是浅影子，视频噪 声不太明显。目标与背景的对 比度比较高。 效果差 这两个视频的特点是影子 都是深影子。虽然影子没有去 掉，但是物体的完整性是比较 高的。主要原因就是场景的对 路口，上午 十点 比度比较高。 滞留物检测和稳定性 效果好 会议室盗移 效果好的原因，一是盗移或 滞留目标与背景对比度较大，二 是目标本身尺寸较大。 另外盗移物或滞留物在保持 各自的状态期间不能受到光照变 化或其它明显运动目标的干扰， 要不然有可能会造成判断的不稳 定。 效果差 会议室 遗留 物 大部分时间内，滞留的判断 都是较稳定的，但是在后期出现 了不稳定。主要原因是目标太小 的原故。 因此在进行滞留物判断时， 大目标，对比度较高的环境有利 于判断的稳定性和准确性。 漏检率 效果好 城市交通 在对比度高的环境下， 目标相对都较大的情况下 （大于 40 个像素） 可以很 ， 稳定的检测出目标。 在这种 条件下的漏检率通常都是 非常低的，在 以下。 效果差 行人－傍晚 和“行人”目录下 的 其 它 昏 暗 条件 下的视频 在对 比度较低的 情况 下，会造成检测结果不稳 定。漏检率较高。主要原因 是由于去影子造成的。 这种 对比度下的漏检率一般在 6%以下。 除了 对比度低是 造成 漏检的原因外， 过小的目标 也会造成漏检，一般是 40 个像素以下的目标都会被 忽略掉。 算法效率内存消耗（单位：b） .MD_ISRAM_data .MD_ISRAM_bss .MD_SDRAM_data 0x470 0x24 0x348 .MD_SDRAM_bss .MD_text 0x1a8480 0x6d40 速度 ms 运动区域占 2/3 左右时 CPU 占用率 一帧耗时 Max:57% Min: Avg: Max:23 Min: Avg:15 运动区域占 1/3 左右时 Max:45% Min: Avg:20% Max:18 Min: Avg:8 检测参数说明 检测参数说明 检测到的滞留物或盗走物的消失时间目前分别设定在 200 帧和 100 帧， 可以通过参数来 自行调整。 目前目标与背景的差异是根据局部光照强度所决定的， 范围在 4 个像素值以上。 目前参 数设置要求目标大小要在 20 个像素以上才能被检测到，可以通过参数来自行调整。 目标阴影的去除能力是可以调整的， 目前的参数设置可以去除大部分的浅影子和较小的 光照变化。 适用环境推荐光照条件较好（具有一定的对比度）的室内环境或室外环境。不易用它去检测过小的目 标，比如小于 40 个像素的目标。室外环境不易太复杂。输出目标为精细轮廓目标，可以为 后面高层应用提供良好的信息。 二、目标跟踪 稳定运行环境要求此版本跟踪算法与运动检测算法紧密结合， 对相机的架设和视频的背景环境和运动目标 数量运动方式有一定要求： 背景要求： 由于运动跟踪是基于运动检测的结果进行的， 所以对背景的要求和运动检测一样， 背景要求： 运动目标相对于背景要有一定反差。 运动目标：由于运动检测中，对较小的目标可能过滤掉。所以运动目标的大小要符合运动检 运动目标： 测的要求。运动目标的速度不能太大，要保证前后帧运动目标的重合面积大于 10 个像素。此阈值可修改(建议不要随意修改，过小，可能把碎片当成原目标分 裂出来的小目标，过大，可能失去跟踪。当然可试着调节以适应不同场景)。该 算法对由于运动检测在地面上产生的碎片抗干扰性比较差， 运动目标和碎片相遇 时，容易发生融合又分离的现象，造成轨迹混乱。消失目标和新生目标很容易当 成同一目标处理，所以可能出现一个新目标继承新生目标的轨迹。 运动方式： 运动目标的最大数量由外部设定。 但运动跟踪对运动目标比较稀疏的场景效果比 运动方式： 较好。 算法对由于运动检测在运动目标上产生的碎片有一定的抗干扰。 算法没对 物体的遮挡进行处理。对于两运动目标之间的遮挡按融合来处理。 拍摄角度： 拍摄角度：拍摄视野比较大，且最好是俯视拍摄。
图像处理是利用计算机对图像信息进行加工以满足人的视觉心理或者应用需求的行为，应用广泛，多用于测绘学、大气科学、天文学、美图、使图像提高辨识等。学术堂在这里为大家整理了一些图像处理本科毕业论文题目，希望对你有用。1、基于模糊分析的图像处理方法及其在无损检测中的应用研究2、数字图像处理与识别系统的开发3、关于数字图像处理在运动目标检测和医学检验中若干应用的研究4、基于ARM和DSP的嵌入式实时图像处理系统设计与研究5、基于图像处理技术的齿轮参数测量研究6、图像处理技术在玻璃缺陷检测中的应用研究7、图像处理技术在机械零件检测系统中的应用8、基于MATLAB的X光图像处理方法9、基于图像处理技术的自动报靶系统研究10、多小波变换及其在数字图像处理中的应用11、基于图像处理的检测系统的研究与设计12、基于DSP的图像处理系统的设计13、医学超声图像处理研究14、基于DSP的视频图像处理系统设计15、基于FPGA的图像处理算法的研究与硬件设计