通过视频对象检测的边界框坐标

是指在视频中使用计算机视觉技术来检测和识别视频中的目标物体，并标记出其边界框的坐标位置。

视频对象检测是一种在视频中实时或离线检测和定位物体的技术，通常使用深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）或循环神经网络（RNN），通过分析视频帧中的像素信息来实现。

边界框坐标用于表示视频中检测到的目标物体的位置和大小。它通常由目标物体的左上角和右下角的像素坐标表示，或者通过目标物体的中心坐标、宽度和高度来表示。

视频对象检测的边界框坐标在许多应用场景中都有广泛的用途，包括视频监控、智能交通系统、无人驾驶、视频内容分析等。它可以帮助我们实时识别和跟踪视频中的目标物体，提供精确的位置信息，进而实现一系列的应用，例如人脸识别、目标追踪、行为分析等。

对于视频对象检测的边界框坐标，腾讯云提供了一系列相关产品和服务，例如腾讯云视觉智能（https://cloud.tencent.com/product/visionai），该产品提供了强大的视频分析功能，包括视频对象检测、视频内容审核等。腾讯云视觉智能使用先进的深度学习算法和云计算技术，可广泛应用于各个行业的视频分析需求中。