基于LabVIEW的運動目標(biāo)跟蹤算法研究與實現(xiàn).pdf

1、運動目標(biāo)跟蹤是機器視覺領(lǐng)域的核心技術(shù)，是智能監(jiān)控系統(tǒng)中關(guān)鍵的底層技術(shù)。在許多領(lǐng)域具有實用價值，如安全監(jiān)控用于檢測跟蹤非法侵入等；交通管理進行交通流量分析，碰撞檢測等；工業(yè)上對缺陷產(chǎn)品進行檢測及跟蹤等。LabVIEW虛擬儀器技術(shù)在工業(yè)視覺領(lǐng)域中逐漸被人們應(yīng)用，它在視頻監(jiān)控領(lǐng)域的發(fā)展有著重要研究意義，而在我國視頻圖像跟蹤技術(shù)的研究仍然處在發(fā)展的過程中。
　　但在實際應(yīng)用中，由于跟蹤目標(biāo)的伸縮、遮擋以及環(huán)境復(fù)雜等會影響跟蹤性能。尤其在目

2、標(biāo)大面積遮擋時，跟蹤的穩(wěn)定性、準(zhǔn)確性降低，容易導(dǎo)致目標(biāo)丟失，造成跟蹤失敗。因此，本文針對跟蹤存在的缺陷以及一些文本軟件開發(fā)方式的不足，提出一種采用LabVIEW技術(shù)來實現(xiàn)運動目標(biāo)跟蹤系統(tǒng)。本文所做工作可總結(jié)以下四個方面：
　　（1）目標(biāo)檢測技術(shù)的研究。首先對現(xiàn)有的三種典型檢測算法進行了深入研究與分析，包括幀間差分法、背景差分法以及光流法；然后利用數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的處理方法，提高運動目標(biāo)提取的精確度；最后系統(tǒng)的分析比較并總結(jié)了三種算法各自

3、的優(yōu)缺點。
　?。?）目標(biāo)跟蹤技術(shù)的研究。主要研究了兩種目標(biāo)跟蹤算法。討論并深入研究了MS算法和模式匹配跟蹤算法，分析了算法的基本原理以及實現(xiàn)的過程，并對運動目標(biāo)跟蹤的方法進行了設(shè)計，給出其設(shè)計目標(biāo)及方案架構(gòu)；然后針對模式匹配算法的缺陷進行優(yōu)化，采用金字塔匹配以及卡爾曼位置預(yù)測；對于MS算法，在目標(biāo)跟蹤實現(xiàn)上進行了優(yōu)化。
　?。?）運動目標(biāo)跟蹤系統(tǒng)軟件的設(shè)計與實現(xiàn)。主要針對圖像處理技術(shù)目標(biāo)跟蹤的特點及技術(shù)要求，以及根據(jù)Lab

4、VIEW的功能特點及其強大的函數(shù)庫，利用視覺開發(fā)模塊VDM，結(jié)合圖形化、模塊化的設(shè)計思路，實現(xiàn)了各個模塊的功能，包括運動目標(biāo)視頻序列的采集、目標(biāo)的檢測以及目標(biāo)的跟蹤。
　　（4）跟蹤實驗的測試。首先采用了一段標(biāo)準(zhǔn)視頻序列，主要包含了復(fù)雜的背景，運動物體的干擾，目標(biāo)的遮擋以及光照等影響因素；通過四組不同的實驗進行了運動目標(biāo)的跟蹤測試，并對測試結(jié)果進行對比分析；然后采用兩段錄制的視頻對模板匹配優(yōu)化算法進行了實驗測試與結(jié)果分析，最后進行