运动目标检测与追踪系统的设计与实现

发布时间：2024-04-01 01:01

　　近些年,数据信息伴随着互联网的快速发展的同时其本身也急剧增长,计算机视觉研究也借此蓬勃发展。其中运动目标检测与追踪一直以来也是计算机视觉中的一个重要的研究内容。运动目标检测与追踪被应用在智能安防、智能交通、城市规划、国防军事等领域中。众多学者一直在致力于目标检测与追踪的研究,但仍然有大量问题尚未解决,所以目标检测与追踪的研究对于计算机视觉的发展也是具有重要意义和价值的。本文主要工作如下:1)对图像预处理技术进行研究,并着重对均值滤波、中值滤波、形态学操作等图像预处理方法展开探讨。接着研究了目标检测的三种方法,第一种是背景差分法,背景模型的建立使用混合高斯建模并与KNN建模进行实验并对比分析。第二种是光流检测,分别对稀疏光流和稠密光流进行实验并对比分析,第三种是颜色检测。最后将三种检测算法再进行对比,并阐述每个算法的优缺点和适用场景。2)研究了目标追踪的传统方法并对其进行改进。首先介绍了Camshift算法,当追踪的目标处于复杂的背景且有同色干扰时或者被严重遮挡时,Camshift算法并不能很好的进行追踪。其次本文将Camshift算法与Kalman算法相结合,当追踪的目标出现被干扰时或...

【文章页数】：73 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图6-1系统硬件总体设计框图

6系统总体设计与实现两章介绍了运动目标的检测和追踪等算法原理及实现，并且对相关算。本章将确定系统最终所选用的算法以及整个系统的硬件部分与软件并且简单介绍在开发过程中所使用的技术，如多线程在检测与追踪系资源共享等处理办法，QT的信号槽机制等。同时在嵌入式平台上实系统，完成整体设....

图2-1均值滤波计算结果图

9图2-1均值滤波计算结果图待处理像素点与均值滤波器的计算过程公式为：()9/))1,1()1,()1,(),1(),(),1()1,1()1,()1,1((,++++++++++++++=yxfyxfyxfyxfyxfyxfyxfyxfyxfyxg(2-9)本文将使用一副添加了....

图2-2均值

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图2-3中值滤波计算结果图

10和其邻域内的所有像素点进行排序，选择中间位置的像素灰度值作为待处理像素点的值。中值滤波器k的大小同样要符合+=1*2kr，通常中值滤波器的大小为3*3、5*5、7*7。若选取一个5*5的矩阵经过滤波器为3*3的中值滤波后，其结果如图2-3所示。图2-3中值滤波计算结果图待处理....

本文编号：3944766