运动目标的检测与跟踪

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移动背景下运动目标检测与跟踪技术研究

标签:文库时间:2025-02-16
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视频序列中运动目标分割算法

第25卷 第3期 · 206 ·

电子测量与仪器学报

JOURNAL OF ELECTRONIC MEASUREMENT AND INSTRUMENT

Vol. 25 No. 3 2011年3月

DOI: 10.3724/SP.J.1187.2011.00206

移动背景下运动目标检测与跟踪技术研究

孙 斌 黄神治

(浙江大学信息与电子工程学系, 杭州 310027)

摘 要: 文中分析了移动背景下运动目标检测与跟踪技术。介绍当前移动背景下运动目标检测常用的方法, 指出了难点与关键。结合目前的工作, 给出了一个移动背景下运动目标检测与跟踪的解决方案, 并以人物为跟踪目标进行了实验, 较好地实现了移动背景下的全局运动参数鲁棒性估计以及人物目标在不同场景下的跟踪。但是在目标检测时图像边缘白色块的去除和跟踪时目标遮挡的阈值自适应调节等方面有待进一步研究改进。

关键词: 移动背景;目标检测;目标跟踪

中图分类号: TP391.41 文献标识码: A 国家标准学科分类代码: 520.6040

Target detection and tracking under moving background

Sun Bin

移动背景下运动目标检测与跟踪技术研究

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视频序列中运动目标分割算法

第25卷 第3期 · 206 ·

电子测量与仪器学报

JOURNAL OF ELECTRONIC MEASUREMENT AND INSTRUMENT

Vol. 25 No. 3 2011年3月

DOI: 10.3724/SP.J.1187.2011.00206

移动背景下运动目标检测与跟踪技术研究

孙 斌 黄神治

(浙江大学信息与电子工程学系, 杭州 310027)

摘 要: 文中分析了移动背景下运动目标检测与跟踪技术。介绍当前移动背景下运动目标检测常用的方法, 指出了难点与关键。结合目前的工作, 给出了一个移动背景下运动目标检测与跟踪的解决方案, 并以人物为跟踪目标进行了实验, 较好地实现了移动背景下的全局运动参数鲁棒性估计以及人物目标在不同场景下的跟踪。但是在目标检测时图像边缘白色块的去除和跟踪时目标遮挡的阈值自适应调节等方面有待进一步研究改进。

关键词: 移动背景;目标检测;目标跟踪

中图分类号: TP391.41 文献标识码: A 国家标准学科分类代码: 520.6040

Target detection and tracking under moving background

Sun Bin

基于动态图像序列的运动目标检测与跟踪

标签:文库时间:2025-02-16
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[1]许洲.基于动态图像序列的运动目标检测与跟踪[D].广东,华南农业大学,2005, 1前言

1.1本课题的研究背景和意义

计算机视觉的研究目的是使用计算机代替人对景物环境进行感知、解释和理解。随着科学技术的发展,计算机视觉的应用范围日益扩大,对人类生产生活的影响日益深刻(Cipollaet al .,1998)。近年来,计算机视觉的研究重点逐渐从对静态图像的研究过渡到对动态图像序列的研究上来。动态图像序列由一系列图像组成,它们具有给定或假定的相对次序,并给出相邻两帧图像获取的时间间隔关系。与静态图像相比,动态图像的基本特征就是灰度的变化。对于某一场景下拍摄到的图像序列,相邻两帧图像至少有一部分的像素的灰度值发生了变化,造成像素灰度值变化的原因有(李智勇等,1999): (1)景物本身发生了变化,目标发生了变形或运动:(2)摄像机与景物发生了相对位移;(3)在自然环境中,物体光亮受外界光照变化而变化。因而图像序列各帧之间有着一定的时域和空域上的相关关系,这就使得我们可以利用图像序列检测出单帧图像中很难检测出的目标,更好的认识和分析目标的运动过程口。 在过去的十多年中,基于动态图像序列的目标检测和跟踪是计算机视觉领域的一个重要研究方向,同时也

基于动态图像序列的运动目标检测与跟踪

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[1]许洲.基于动态图像序列的运动目标检测与跟踪[D].广东,华南农业大学,2005, 1前言

1.1本课题的研究背景和意义

计算机视觉的研究目的是使用计算机代替人对景物环境进行感知、解释和理解。随着科学技术的发展,计算机视觉的应用范围日益扩大,对人类生产生活的影响日益深刻(Cipollaet al .,1998)。近年来,计算机视觉的研究重点逐渐从对静态图像的研究过渡到对动态图像序列的研究上来。动态图像序列由一系列图像组成,它们具有给定或假定的相对次序,并给出相邻两帧图像获取的时间间隔关系。与静态图像相比,动态图像的基本特征就是灰度的变化。对于某一场景下拍摄到的图像序列,相邻两帧图像至少有一部分的像素的灰度值发生了变化,造成像素灰度值变化的原因有(李智勇等,1999): (1)景物本身发生了变化,目标发生了变形或运动:(2)摄像机与景物发生了相对位移;(3)在自然环境中,物体光亮受外界光照变化而变化。因而图像序列各帧之间有着一定的时域和空域上的相关关系,这就使得我们可以利用图像序列检测出单帧图像中很难检测出的目标,更好的认识和分析目标的运动过程口。 在过去的十多年中,基于动态图像序列的目标检测和跟踪是计算机视觉领域的一个重要研究方向,同时也

基于OpenCV的运动目标检测跟踪实验平台

标签:文库时间:2025-02-16
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基于OpenCV的运动目标检测跟踪实验平台

基于OpenCV的运动目标检测跟踪实验平台
王力超,陈熙,陆起涌
  (复旦大学电子工程系,上海 200433)
  摘 要:运动目标的检测跟踪在机器人视觉、监控测量和视频压缩编码等等方面有着广泛的应用,是近年来的一个研究热点。本文设计了一个基于OpenCV软件的运动目标检测跟踪实验平台,对摄像头视野中的运动目标进行实时检测和跟踪,并留下编程和硬件接口,为利用运动目标跟踪而进行机器人视觉和基于计算机视觉的测量监控研究打下基础。
  关键词:目标跟踪;OpenCV;实验平台;编程接口
  中图分类号:TP391.41 文献标识码:A


  1 引言
  目前,数字图像处理在国民生产中起到日益重要的作用,对其的研究也日益广泛和深入。OpenCV程序库作为数字图像研究的软件助手,具有简单易用、功能强大、移植方便等优越性能。本实验设计了一个基于OpenCV的运动目标检测跟踪实验平台,对从摄像头采集来的图像数据进行实时的分析,从而实现对运动物体的检测与跟踪。本实验旨在引导学生了解OpenCV的性能,学习OpenCV的使用方法;尝试并逐渐熟悉图像处理,特别是运动目标跟踪方面的知识;以及进一步提

行人检测与目标跟踪算法研究

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基于opencv中光流法的运动

行人目标跟踪与检测

一、课题研究背景及方法

行人检测具有极其广泛的应用:智能辅助驾驶,智能监控,行人分析以及智能机器人等领域。从2005年以来行人检测进入了一个快速的发展阶段,但是也存在很多问题还有待解决,个人觉得主要还是在性能和速度方面还不能达到一个权衡。

早期以静态图像处理中的分割、边缘提取、运动检测等方法为主。例如

(1)以Gavrila为代表的全局模板方法:基于轮廓的分层匹配算法,构造了将近2500个轮廓模板对行人进行匹配, 从而识别出行人。为了解决模板数量众多而引起的速度下降问题,采用了由粗到细的分层搜索策略以加快搜索速度。另外,匹配的时候通过计算模板与待检测窗口的距离变换来度量两者之间的相似性。

(2)以Broggi为代表的局部模板方法:利用不同大小的二值图像模板来对人头和肩部进行建模,通过将输入图像的边缘图像与该二值模板进行比较从而识别行人,该方法被用到意大利Parma大学开发的ARGO智能车中。

(3)以Lipton为代表的光流检测方法:计算运动区域内的残余光流;

(4)以Heisele为代表的运动检测方法:提取行人腿部运动特征;

(5)以Wohler为代表的神经网络方法:构建一个自适应时间延迟

动态目标检测与跟踪技术的研究

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智能视频跟踪系统研究的很好的硕士论文

大连理工大学

硕士学位论文

动态目标检测与跟踪技术的研究

姓名:肖海燕

申请学位级别:硕士

专业:计算机应用技术

指导教师:王占杰

20070601

智能视频跟踪系统研究的很好的硕士论文

大连理IZ人学硕士学位论文

摘要

动态目标检测与跟踪是智能监控系统的重要组成部分,它融合了图像处理、模式识

别、自动控制及计算机应用等相关领域的先进技术和研究成果,是计算机视觉和图像编码研究领域的一个重要课题,在军事武器、工业监控、交通管理等领域都有广泛的应用。

目前,图像序列中的动态目标检测与跟踪已成为新的研究热点,本文的研究对象也

是图像序列,或者说视频序列。由于在不同环境条件下或实现的功能不同,动态目标检测和跟踪算法并没有固定的模式,因此需对已有的算法进行取舍或者在某些情况下要实现一些新算法来满足所面临的条件,这也是当前讨论的热点问题之一。

本文在总结和分析现有运动目标检测与跟踪方法的基础上,设计并实现了一个视频

序列采集的动态目标检测及跟踪系统,针对视频跟踪系统中目标检测与跟踪预测两个关键环节,采用并改进了一系列图像分割与跟踪预测算法,得到了较好的实验效果。

在图像采集中,本文采用了Windows多媒体视频服务库中的AVICap来操作数字摄像

头实现

目标检测、跟踪与识别技术与现代战争

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目标检测、跟踪与识别技术与现代战争

【摘要】 本文讨论目标检测、跟踪与识别技术在现代战争各个领域中的应用,总结目标识别

技术的发展方向,提出目标识别技术工程化实现方法,同时本文介绍了国外目标识别的现状及发展趋势,提出了现代战争应采用综合识别系统解决目标识别问题的建议。 关键词 目标检测;目标跟踪;目标识别;雷达;人工神经网络;精确制导

1. 引言

随着现代科学技术的飞速发展及其在军事领域内日益广泛的应用,传统的作战思想、作战方式已发生根本性的变化。从第一次海湾战争到科索沃战争,特别是刚刚结束的海湾战争,空中精确打击和空地一体化作战已经成为最重要的作战形式。集指挥、控制、通信、计算机、情报、监视侦察于一体的C ISR 已成为取得战场主动权,赢得最后胜利的关键因素。目标识别技术是雷达智能化、信息化的重要技术支撑手段。在现代化战争中,目标识别技术在预警探测、精确制导、战场指挥和侦察、敌我识别等军事领域都有广泛的应用前景,已受到了世界各国的关注。

现代战争中取得战场制信息权的关键之一是目标属性识别。现代战争的作战环境十分复杂,作战双方都在采用相应的伪装、隐蔽、欺骗和干扰等手段和技术,进行识别和反识别斗争。因此仅仅依靠一种或少数几种识别手段很难准确地进

基于opencv目标跟踪与检测课程设计

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课程设计Ⅰ设计报告

题 目:基于Opencv运动目标跟踪与检测 学 号: 姓 名: 学 院: 信息学院 专业班级: 计算机软件2班 指导教师: 黄文培 设计时间: 2012.9.3

指导老师评语:

评定成绩: 签名: 日期:

摘 要

本文先介绍一种开放源代码的计算机视觉类库OpenCV,主要阐述该类库的特点及其结构,然后介绍本人学习opencv一些基本功能的实现以及结果。最后通过“检测一个视频中的运动物体”这一实例探讨了使用OpenCV进行编程的方法。 关键词 图像处理 目标检测

OpenCV IplImage VC++

目 录

1 概述.............................................................. 4

序列图像运动目标轨迹跟踪

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序列图像中目标跟踪是指根据视频图像中的时空相关信息在每一帧图像中确定目标的位置、大小或形状信息等。目标跟踪方法大致可以分成三类:基于滤波理论的目标跟踪方法、基于Mean Shift的目标跟踪方法和基于偏微分方程的目标跟踪方法。

基于滤波理论的目标跟踪方法将传感器噪声和模型误差进行建模,将目标跟踪问题表达为系统状态的后验概率密度估计问题。当后验概率密度是高斯分布时,卡尔曼或扩展的卡尔曼滤波器可以对系统的状态进行准确估计,而粒子滤波器能够解决更一般的非线性非高斯的目标跟踪问题。(将目标跟踪问题转化为概率密度函数估计问题,使用卡尔曼滤波器或粒子滤波器来跟踪目标)。

基于Mean Shift的目标跟踪方法首先建模目标特征的概率密度分布,然后采用概率密度之间的相似性测度度量目标和候选目标之间的相似性。通过将梯度下降法应用于相似函数,推导出Mean Shift迭代方程,从而对目标进行跟踪。

基于偏微分方程的目标跟踪方法。在基于偏微分方程的目标跟踪方法中,目标跟踪问题被建模为关于曲线能量的泛函。通过变分法或形状导数法等推到出描述轮廓曲线进化的偏微分方程,通过求解偏微分得到泛函的极值,从而获得目标的轮廓。

目标跟踪的运用

1. 在智能人机交互中的应用

比较成