基于mean shift算法的运动目标检测与跟踪的任务书.docx

基于meanshift算法的运动目标检测与跟踪的任务书
任务书：基于meanshift算法的运动目标检测与跟踪
一、任务背景
随着智能视频监控技术的发展，视频监控技术已经成为现代社会安全保障中不可缺少的一部分。在视频监控中，运动目标的检测和跟踪是其中至关重要的一个环节。传统的视频监控技术通常采用基于背景差分或者运动检测算法对目标进行检测和跟踪。然而这种方法在处理复杂动态场景中的运动目标时存在很多问题，例如目标遮挡、光照变化、摄像机运动等。
近年来，基于meanshift算法的运动目标检测和跟踪技术得到了广泛关注和应用。meanshift算法是一种非参数的密度估计方法，可以用于寻找数据点集中的模式中心。在视频监控领域中，利用这一算法可以有效地完成运动目标的检测和跟踪，避免了传统方法中存在的一些问题。
二、任务要求
本项目要求使用基于meanshift算法的运动目标检测和跟踪技术，开发一个视频监控系统。该系统应该具备以下功能：
1.实时监控功能：能够实时从摄像头中获取视频数据并作出相应的处理；
2.运动目标检测功能：采用meanshift算法进行目标检测，能够快速准确地识别运动目标；
3.运动目标跟踪功能：基于目标的运动轨迹，实现对运动目标的实时跟踪，同时能够应对跨帧遮挡和复杂背景等问题；
4.界面友好性：设计简单易用的用户界面，便于用户操作；
5.其他基本功能：视频录制、播放、快进、慢放、暂停、重放等。
三、任务实现
1.系统架构设计：根据任务要求，设计视频监控系统的基本架构。
2.视频数据获取：利用摄像头或者其他设备来获取视频数据，并将数据传输到监控系统中。
3.运动目标检测：采用meanshift算法进行运动目标检测，找到每一帧中的运动目标的位置，计算出目标的位置、大小和运动状态。
4.运动目标跟踪：根据运动目标的位置，利用Kalman滤波算法对目标进行跟踪，并对跟踪过程中的目标遮挡、复杂背景等问题进行处理。
5.用户界面设计：设计简单易用的用户界面，能够实现基本的操作，例如视频录制、播放、快进、慢放、暂停、重放等。
6.系统测试：对系统进行测试和验证，优化系统性能。
四、任务成果
本项目的最终目标是设计一个基于meanshift算法的运动目标检测和跟踪系统，并实现相应的功能。最终成果包括：
1.摄像头或其他视频数据获取设备；
2.基于meanshift算法的运动目标检测和跟踪算法；
3.界面友好、操作简单的视频监控系统；
4.系统测试和验证报告。
五、参考资料
1.Comaniciu,D.,Ramesh,V.,&Meer,P.(2003).Kernel-basedobjecttracking.IEEETransactionsonpatternanalysisandmachineintelligence,25(5),564-577.
2.Xing,J.R.,Khandelwal,S.,&Huang,T.S.(2001).VideoobjecttrackingusingadaptiveKalmanfilter.InProcIEEEIntConfonAcousticsSpeechandSignalProcessing,985–988.
3.阮小丑,周丽娜,何义坚.基于meanshift的运动目标跟踪技术的研究.光学精密工程,2010,18(6):1400-1411.
4.董浩,肖新云.讨论MeanShift算法在目标跟踪中的运用.现代电子技术,2012(23):33-34.