文档介绍：摘要点,讨论和研究了监控系统中的关键技术一运动目标检测与跟踪,并研究了西南科技大学硕士研究生学位论文第运动目标检测与跟踪是应用视觉研究领域的一个重要课题,在许多方面有着广泛的应用。本文针对实际监控系统中难以兼顾可靠性与实时性的缺算法在数字信号处理器系氖迪帧在运动目标检测方面,通过研究和分析大量的算法,对基于高斯统计模型的背景减法进行了改进,本文使用了一种将帧间差法和背景减法相结合的运动目标检测算法,该算法使帧间差法和背景减法能够很好地相辅相成,检测耗时更少,鲁棒性更强,为正确的跟踪目标打下基础:在运动目标定位方面使用了一种区域增长分割算法定位运动目标,从而达到运动目标准确分割在运动目标跟踪方面,首先研究了和惴ǎげ庠硕勘下一时刻可能出现的位置,缩小搜索范围,然后在预测范围内利用目标匹配算法对目标进行识别。本文采用多特征匹配的方法实现目标匹配,通过建立模板库,将特征向量与模板库中特征向量进行比较达到目标识别的目的。该算法提高了跟踪的运算速度,同时有效的解决了比较复杂的运动情况。最后研究了公司盗蠨的内部结构和开发过程,将运动目标检测跟踪算法移植到煽7⒒肪矯上,并进行相应的程序优化以满足实时性的要求。关键词:运动目标检测运动目标跟踪的目的。
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绪论课题的研究背景研究运动目标检测跟踪的意义智能监控系统是极其重要的,由此形成了一门新的科学一机器视觉。作为机西南科技大学硕士研究生学位论文智能视频监控⋯他,就是实时地观测被监视场景中的运动目标,通过对摄像机获得的图像序列进行自动分析,实现对场景中的目标进行检测、识别和跟踪,并且分析描述他们的行为,从而做到能对发生的异常情况做出反应。基于运动的视觉分析理论主要包含运动检测,目标分割提取、目标跟踪以及运动分析这几个部分,涉及到计算机视觉、模式识别和人工智能领域的许多核心问题,是一个具有挑战性的课题,也是近年来备受关注的前沿方向,引起了国内外许多学者的兴趣。序列图像中运动目标的检测和跟踪是指在连续的图像序列中实时地发现并提取运动目标,根据目标的边缘、局部运动以及灰度等的变化信息来不断跟踪它们,得到这些运动目标的运动轨迹,为下一步的目标识别、运动分析等处理提供数据。检测与跟踪是两个紧密关联的过程,检测是跟踪的基础,而目标在后续图像序列中的重复检测也有助于目标的跟踪。随着计算机软件、硬件技术的发展和普及,通过摄像机监控动态场景,已得到了广泛的应用,并随着其功能的完善也在社会生活的方方面面发挥着越来越重要的作用。智能视频监视系统可以用于银行、机场、政府重要部门等场景下的无人值守,提供报警,保证安全;也可以用于高速公路交通自动监控口,,如车流量检测,交通违章以及意外事故检测;可以监视拥挤的行人群,或根据车辆的轨迹,预测目标可能遭遇的危险等等,具有广泛的应用前景及巨大的经济价值。视觉是人类感知世界的主要方式,人所获得的信息中%是视觉信息,其中动态视觉信息更是主要组成部分,感知环境中的这些动态视觉信息己成为计算机视觉的一个重要的研究方向,因此赋予机器以人类视觉功能对发展器视觉研究的一个重要分支一视频运动目标的检测和跟踪,它是对视场中的运动目标进行实时观测,并在此基础上对被观测对象分类,然后分析它们的行为。实时运动目标检测与跟踪是模式识别、图像处理、计算机视觉等领域第
课题亟待解决的难点问题西南科技大学硕士研究生学位论文的综合应用。对视频中的目标进行实时跟踪在军事、工业和科学研究方面都运动目标的检测与跟踪是图像处理、计算机视觉、模式识别等领域的重要课题,它把图像处理、自动控制、信息科学等技术有机的结合起来,形成了一种从图像信息中实时的检测出运动目标、提取目标的位置信息并实时的跟踪目标的新技术。该技术除了应用于视频监控,在军事视觉制导、交通流量观测、机器人导航以及视频图像压缩和传输等方面有着广泛的应用。复杂背景蚧肪下的图像处理一直是视觉信息处理和理解领域的难点,也日渐成为影响图像应用系统可靠性和实用性的严重障碍。由于实际应用对可靠性有很高的要求,而且应用现场的环境也非常复杂,对算法的实时性和可靠性的要求都很高,因此,研究复杂背景下运动目标的检测和跟踪这在过去的几十年中,人们对视频序列中运动目标的检测与跟踪做了大量而深入的研究,提出了许多行之有效的方法,但时至今日,一个稳健准确并且高性能的方法依然是一个有明显挑战意义的研究课题,下述几个方面仍是今后研究的难点问题,需要高度的关注。快速准确的运动分割是个相当重要但又是比较困难的问题。这是由于动态环境中捕捉的图像受到多方面的影响,比如天气的变化、光照条件的变化、背景的混乱干扰、运动目标的影子、物体与环境之间或者物体与物体之间的遮挡、甚至摄像机的运动等,这些都给准确有效的运动分割带来了困难