Objetos que se mueven

Objetos que se mueven

Objetos que se mueven 2022

Los animales pueden organizar su comportamiento con respecto a otros animales u objetos en movimiento; cuando cazan o escapan de un depredador, cuando migran en grupo o durante diversas interacciones sociales. En las ratas, nuestro objetivo era caracterizar los comportamientos espaciales en relación con los objetos en movimiento y explorar los mecanismos cognitivos que controlan estos comportamientos. Se entrenó a tres grupos de animales para que evitaran un leve choque de pies administrado en una de las tres posiciones: delante, a la izquierda o a la derecha de un robot en movimiento. Demostramos que las ratas pueden reconocer y evitar estas zonas específicas. El comportamiento de evitación específico para el lado izquierdo o derecho del robot demostró que los animales no sólo reaccionan a estímulos «simples», como el aumento del nivel de ruido o el crecimiento de la imagen retiniana de un objeto que se aproxima, sino que procesan su posición espacial en relación con el objeto. Utilizando un robot completamente blanco sin patrones visuales prominentes que distinguieran sus diferentes lados, demostramos que el comportamiento no depende de las respuestas a patrones visuales prominentes, sino que las ratas pueden guiar su navegación según la relación espacial geométrica relativa al objeto en movimiento. La competencia de las ratas para la navegación en el espacio definido por un objeto en movimiento se asemeja a la capacidad de navegación en el espacio estacionario. El registro de la actividad unitaria del hipocampo durante la interacción de las ratas con el robot demostró la viabilidad de la tarea para descubrir el mecanismo neuronal de este tipo de navegación.

Objetos que se mueven 2021

Una araña camuflada contra una rama, por ejemplo, pierde inmediatamente su invisibilidad en cuanto empieza a moverse. Una amiga a la que intentas ver en una terminal de aeropuerto abarrotada se distingue mejor cuando empieza a agitar las manos.
Aunque el proceso de separar un objeto de un fondo no parece suponer ningún esfuerzo, los investigadores no saben cómo nuestro sistema visual consigue distinguir y separar rápidamente los objetos en movimiento de sus fondos.
Hay dos formas básicas en las que el cerebro puede distinguir esos objetos de los fondos en movimiento. Puede resaltar los objetos que importan; o puede suprimir el fondo y, en virtud de esta supresión, resaltar los objetos. Esta última es «la opción más eficaz», afirma Tadin. «Piensa en intentar mantener una conversación en una habitación con mucho ruido de fondo. Es más eficaz encontrar una forma de apagar el ruido que intentar hablar más alto».
Aunque estas estrategias no son las únicas que utiliza el cerebro para destacar los objetos en movimiento -la atención es otro factor, por ejemplo-, una investigación anterior del laboratorio de Tadin descubrió una relación entre el coeficiente intelectual y la capacidad de suprimir el movimiento de fondo. Los investigadores especularon que, en personas jóvenes y sanas, una región del cerebro llamada área visual temporal media (MT) es la responsable de esta supresión.

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Applications, 2nd Edition se centra en la gestión de objetos en movimiento, desde la perspectiva de la gestión de la localización hasta la determinación de cómo los cambios constantes de localización afectan a la base de datos tradicional y a la tecnología de minería de datos. El libro describe específicamente los temas del modelado de objetos en movimiento y el seguimiento de la ubicación, la indexación y la consulta, la agrupación, la incertidumbre de la ubicación, la navegación con conocimiento del tráfico y las cuestiones de privacidad, así como la aplicación a los sistemas de transporte inteligentes. A través del libro, los lectores se familiarizarán con las tecnologías de vanguardia en la gestión de objetos en movimiento que pueden aplicarse eficazmente en contextos de LBS y de transporte. La segunda edición de este libro amplía significativamente la cobertura de las últimas investigaciones sobre la privacidad de la localización, la navegación consciente del tráfico y la incertidumbre. También se ha reorganizado el libro, reescribiendo casi todos los capítulos, y se han añadido varios capítulos nuevos para abordar los temas más recientes sobre la gestión de objetos en movimiento.Xiaofeng Meng es profesor de la Escuela de Información de la Universidad Renmin de China; Zhiming Ding es profesor del Instituto de Software de la Academia China de Ciencias (ISCAS); Jiajie Xu es profesor adjunto del ISCAS.

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La detección de objetos en movimiento es una técnica utilizada en la visión por ordenador y el procesamiento de imágenes. Se comparan varios fotogramas consecutivos de un vídeo mediante diversos métodos para determinar si se detecta algún objeto en movimiento.
La detección de objetos en movimiento se ha utilizado para una amplia gama de aplicaciones como la videovigilancia, el reconocimiento de actividades, la supervisión del estado de las carreteras, la seguridad de los aeropuertos, la supervisión de la protección a lo largo de las fronteras marítimas, etc.[1].
La detección de objetos en movimiento consiste en reconocer el movimiento físico de un objeto en un lugar o región determinada[2]. Actuando la segmentación entre los objetos en movimiento y el área o región estacionaria,[3] el movimiento de los objetos en movimiento podría ser rastreado y así podría ser analizado posteriormente. Para conseguirlo, consideremos que un vídeo es una estructura construida a base de fotogramas individuales, y la detección de objetos en movimiento consiste en encontrar el/los objetivo(s) en movimiento en primer plano, ya sea en cada fotograma del vídeo o sólo cuando el objetivo en movimiento aparece por primera vez en el vídeo[4].
Entre todos los métodos tradicionales de detección de objetos en movimiento, podríamos clasificarlos en cuatro enfoques principales: Sustracción de fondo, diferenciación de cuadros, diferenciación temporal y flujo óptico[2].

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