CCTV摄像机供稿的人跌倒检测技术

包括引言、图像形成过程、传统标定方法如DLT方法、RAC方法和简易标定方法、摄像机自标定、基于主动视觉的摄像机标定、分层重建理论和多视点几何。通过技术的深入探讨，帮助读者全面理解摄像机标定的各个方面。

摄像机标定技术是2008年数学建模竞赛的主题之一，详细论述了其推理过程和实现程序，使用了Matlab进行程序设计和验证。

非常实用的3D粒子插件，这款插件能够精确追踪摄像机的动态，为3D场景增添了更多的现实感和动态效果。

Matlab开发-摄像机的Matlab Support Package。通过Motion JPEG HTTP和RTSP URL从IP摄像机提取实时图像流。此支持包为Matlab用户提供了便捷的图像获取方式，可用于多种图像处理和计算机视觉任务。步骤如下： 安装并配置Matlab Support Package。 设置Motion JPEG HTTP和RTSP URL以连接到IP摄像机。 使用Matlab编写代码从摄像机实时获取视频帧，支持动态分析与图像处理操作。 此流程简化了IP摄像机图像采集的复杂性，使用户能高效进行数据采集与分析。

详细解析了基于Caltech的摄像机标定工具箱中的具体函数及其应用。

Matlab视频监控工具箱CCVS提供了一个便捷的摄像机标定工具，用于解决安装在高角度位置的摄像机校准问题。该工具箱通过非线性曲线拟合观察到的行人头部和脚部点，直接求解焦距（f）、倾斜角（θ）和相机高度（c）这三个校准参数。更新的版本v1改进了成本函数以提升准确性，并包含了运行演示所需的功能和示例数据。详细文档evaluation.docx指导如何操作。所有相关脚本均可在下载的论文中找到。

透视投影——透镜成像原理图中，透镜的焦距为f，像距为m，物距为n。物体A经透镜后成像为图像B，可以用小孔模型近似描述这一过程。

配套代码涵盖数据准备、特征学习与预测功能，适用于VScode环境。请按博文的环境设置运行，避免不兼容问题。

在 Simulink 环境中，通过 USB 2.0 摄像头采集图像并进行人脸识别。需注意，相近颜色可能影响识别准确性。