移動目標的跟蹤技術研究.pdf

1、近年來，視頻監(jiān)控系統(tǒng)在各行業(yè)得到了廣泛的應用，但是這些系統(tǒng)的功能局限于對場景的記錄和保存。隨著信息化進程的推進和人民生活水平的提高，人們對智能監(jiān)控系統(tǒng)的需求越來越迫切。目的是讓系統(tǒng)自動的進行物體檢測、識別、跟蹤和行為理解，它在增強社會安全方面有很大的潛在價值。 基于視頻圖像的運動目標分析也是計算機視覺和數(shù)字圖像處理技術最為復雜的一個方向。既要對視頻信號進行采集，又要對采集的圖像進行處理，還要針對具體的應用編寫程序進行開發(fā)。

2、 本文主要圍繞運動目標檢測和運動目標跟蹤兩個方面展開研究，運動目標檢測方面，研究了靜態(tài)背景下常用的運動目標檢測算法。運動目標跟蹤方面主要研究了常用的跟蹤算法。本文結合運動目標檢測跟蹤算法的應用，給出了系統(tǒng)設計總體結構，并利用VC++開發(fā)工具和OPENCV函數(shù)類庫，實現(xiàn)了基于Camshift算法的視頻圖像動態(tài)跟蹤，給出了程序代碼及實驗結果。 OpenCv（Open Soure Computer Vision Library）是

3、一種用于數(shù)字圖像處理和計算機視覺的函數(shù)庫，由Intel微處理器研究實驗室（Intel's Microprocessor Research Lab）的視覺交互組（The Visual Interactivity Group）開發(fā)。采用的開發(fā)語言是C++可以在windows系統(tǒng)及Linux系統(tǒng)下使用，該函數(shù)庫是開放源代碼的，能夠從Intel公司的網站免費下載得到。OpenCv提供了針對各種形式的圖像和視頻源文件的幀提取函數(shù)和很多標準的圖像處

4、理算法，這些函數(shù)都可以直接用在具體的視頻程序開發(fā)項目中。 在本文的最后階段，使用此視頻圖像運動目標分析系統(tǒng)進行了大量實驗，并全面分析了實驗現(xiàn)象和數(shù)據(jù)。通過這些現(xiàn)象和數(shù)據(jù)可以得出結論。本文基于OpenCv設計的視頻圖像運動目標分析系統(tǒng)具有良好的實時性，能夠正確的進行運動物體的實時檢測和跟蹤，并具有良好的魯棒性。由于該系統(tǒng)在Windows下開發(fā)，如何將該系統(tǒng)移植到其他的系統(tǒng)或者是嵌入式平臺并進一步提高系統(tǒng)的通用性和魯棒性就成了今后研