追踪

从懒虫到爬虫

MATLAB移动目标检测与追踪系统MATLAB移动目标检测与追踪系统本项目旨在开发一个基于MATLAB的移动目标检测与追踪系统，该系统利用相邻帧间差分法、背景差分法以及光流法来检测视频中的移动目标，并能够对这些目标进行追踪。系统无需安装额外的工具包，可以直接在MATLAB环境中运行。用户可以根据需要更换输入视频文件，系统能够适应不同的应用场景，如人物提取、移动物体检测等。

大数据AI人工智能培训专家培训讲师叶梓

VGMShield：揭秘视频生成模型滥用的检测与追踪技术人工智能咨询培训老师叶梓转载标明出处视频生成模型，如 Stable Video Diffusion 和 Videocrafter，已经能够生成合理且高分辨率的视频。但这些技术进步也带来了被恶意利用的风险，比如用于制造假新闻或进行政治宣传。因此，来自弗吉尼亚大学和亥姆霍兹信息安全中心（CISPA）的研究团队着手开发了 VGMShield，一套旨在降低视频生成模型滥用风险的综合解决方案：

无人机低空视角：针对人群密集场景的检测、跟踪和计数技术无人机在人群中的检测、跟踪和计数：基准研究。本文提出了一种时空多尺度注意力网络（STANet），用于解决由无人机捕捉的视频剪辑中的密集人群的密度图估计、定位和跟踪问题，涵盖了各种人群密度、视角和飞行高度。我们的STANet方法通过聚合顺序帧中的多尺度特征图来利用时间一致性，然后同时预测密度图、定位目标并在人群中关联它们。我们设计了一个由密度图损失、定位损失和关联损失三个项组成的多任务损失函数，并采用逐步应用注意力模块的粗到细过程，以强化网络对判别性时空特征的利用，以提高性能。整个网络以端到端的方式进行训练

【AI视野·今日Robot 机器人论文速览第六十一期】Tue, 24 Oct 2023AI视野·今日CS.Robotics 机器人学论文速览 Tue, 24 Oct 2023 Totally 50 papers 👉上期速览✈更多精彩请移步主页