DVS

matlab 的事件视觉轮廓提取代码，思路蛮新，代码也清晰。用的是 DVS（动态视觉传感器）数据，专门提边界和判断边界属于谁——就像在场景里找到轮廓后，还能告诉你哪边是前景哪边是背景，挺有意思。 核心方法是把事件数据拿来提特征：方向、时间、运动、纹理，啥都有点，而且还训练了一个结构化随机森林来判断边界的位置和所有权。听着复杂？其实用起来还行，核心脚本是batch_extractFeaturesNUM.m，一键跑特征提取。 比较适合做基于事件视觉、生物视觉模拟或边界检测的项目。你要是玩 DVS 这块，推荐你试试这个代码库，逻辑清晰，还带时间整合机制，检测轮廓还挺稳。 另外，下面这些资源也值得一看

视频监控项目(DVS)的结构设计还挺系统的，像街乡、派出所、指挥中心这些节点，基本都打通了。你能看到，编码器、减帧、视频转发这几个环节串得比较顺畅，响应也快，部署起来还算友好。 编码器的新建和已有视频源的接入方式也比较灵活，支持旁路接入和集中汇聚两种路线。比如你要在街乡接个新的视频头，直接走旁路方案也能稳定跑。 视频源控制这一块，跟图像管理和事件系统搭配得还不错，出了事能迅速调取历史图像，加上 GIS 系统一定位，效率杠杠的。 网络部分也不算复杂，基础网打底，再搭个流媒体网关，你手机端、公众无线网这类访问就没啥压力。用多媒体手机或者彩信网关推流，还能接入老设备。 如果你对视频监控系统感兴趣，建