基于视频的实时运动目标检测与跟踪系统研究论文.doc

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基于视频的实时运动目标检测与跟踪系统研究

硕士学位论文

基于视频的实时运动目标检测与跟踪系统研究

ClassifiedIndex:
UDC:
密级：
XihuaUniversity
MasterDegreeDissertation

ResearchofReal-timeMovingObjectDetectionandTrackingSystemBasedonVideo

Candidate:LiYuejing
Major:SignalandInformationProcessing
StudentID:2007
Supervisor:Prof.XieWeicheng

March,2012

西华大学学位论文独创性声明
作者重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下进行研究工作所取得的成果。尽我所知，除文中已经注明引用容和致的地方外，本论文不包含其他个人或集体已经发表的研究成果，也不包含其他已申请学位或其他用途使用过的成果。与我一同工作的同志对本研究所做的贡献均已在论文中做了明确的说明并表示了意。
若有不实之处，本人愿意承担相关法律责任。

学位论文作者签名：指导教师签名：
日期：日期

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学位论文作者签名：指导教师签名：
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摘要
以计算机视觉技术为基础的智能视频监控系统，目前已经广泛应用于人们生产生活的各个方面。运动目标检测与跟踪是智能视频监控系统中的关键技术和主要研究方向，目的是实时检测视频序列帧中出现的运动目标，获得目标参数，对运动目标进行匹配和跟踪，进而获得目标的运动轨迹。本文主要研究了视频运动目标检测与跟踪系统的构成，系统中使用的视频、图像处理技术，运动目标检测与运动目标跟踪算法，并分别在计算机系统与嵌入式系统中实现了运动目标检测与跟踪系统。
首先，分析研究了常用的运动目标检测算法与各自的优缺点，提出了一种基于累积差分更新的背景减除法，该算法结合累积差分的概念，对自适应背景建模法作出改进，较好地消除了场景变化以与噪声影响等的干扰，关于目标提取的阀值判断，提出了一种两主峰间差值的灰度直方图阀值分割法。
接着，分析比较了连续自适应均值漂移CAMShift算法与Kalman滤波算法，提出了一种基于几何特征的Kalman滤波与目标直方图匹配相结合的运动目标跟踪算法，以目标灰度质心与外接矩形框长宽作为目标几何特征参数，分别使用两组卡尔曼滤波预测后，根据目标灰度模板相似度进行目标匹配。
然后，在VC++6.0集成开发环境下，采用MFC应用程序框架与OpenCV计算机视觉库代码，实现了基于USB摄像头的运动目标检测与跟踪系统，对于USB摄像头或AVI视频文件输入的视频，系统能实时检测出场景中的运动物体并进行跟踪。
最后，使用AlteraED2多媒体开发板，以CycloneⅡ系列EP2C35F672C6FPGA作为核心芯片，设计出基于SOPC的实时运动目标检测与跟踪系统，使用了QuartusⅡ、SOPCBuilder与NiosⅡIDE等开发工具，完成硬件设计与软件开发，经仿真与调试该系统实现部分运行。

关键词：智能视频监控；目标检测；目标跟踪；OpenCV；SOPC

Abstract
IntelligentVideoSurveillanceSystemwhichbasedonComputerVisiontechnologyhasalreadybeenwidelyappliedtovariousaspectsofhuman’sproductionandlifeatpresent.MovingobjectdetectionandtackingisthekeytechnologyandprimaryresearchdirectionofIntelligentVideoSurveillanceSystem.Inordertoreal-timedetectingmovingobjectemergedfromvideosequenceframes,obtainingobjectparameters,matchingandtrackingmovingobject,thenthemovementlocusofobjectisacquired.Inthispaper