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1、目录摘要IIIAbstractIV引言1第一章绪论21.1系统开发背景21.2计算机视觉技术发展的历程21.3计算机视觉图像分析技术31.4计算机视觉国内外研究现状31.5系统开发环境4第二章定位与跟踪视线范围内运动状态物体方法62.1定位视线内运动状态物体的方法62.1.1常见的传统检测方法62.1.2高斯混合背景建模法72.1.3codebook算法82.2跟踪视线内运动状态物体的方法82.2.1基于光流跟踪算法82.2.2卡尔曼跟踪算法92.2.3粒子滤波跟踪算法102.2.4长时间跟踪TLD算
2、法122.2.5压缩感知跟踪（CT跟踪）12第三章软件平台143.1OpenCV简介143.2OpenCV中常用数据结构体系15第四章图像处理17I4.1彩色图像灰度化处理174.2中值滤波处理184.2.1中值滤波原理184.2.2中值滤波特性184.3二值化处理194.4腐蚀与膨胀处理204.5开运算和闭运算处理22第五章混合高斯模型与压缩感知跟踪算法原理详解245.1混合高斯模型原理245.1.1混合高斯模型的建立245.1.2混合高斯背景模型的更新265.1.3混合高斯背景模型算法的优缺点26
3、5.2压缩感知跟踪（CompressiveTracker）275.2.1压缩感知跟踪概述275.2.2压缩感知跟踪的相关理论推导275.2.3压缩跟踪算法31第六章系统实现与结果326.1视线检测的实现与结果326.2视线追踪的实现与结果34结束语37参考文献38致谢39附录40I摘要计算机视觉技术就是利用了摄像机以及电脑拥有人类双眼所具有的分类、识别、追踪、判别决策等视觉功能。计算机视觉系统就是创建了能够在平面图像或者三维立体图像的数据中，以获取需要的信息的一个完整的人工智能系统。本文在研究了计算机
4、视觉技术的基础上，针对于运动目标检测与跟踪在未来的发展，提出了一套基于OpenCV视觉库的检测、跟踪视线范围内动态物体的检测系统，以达到模拟人眼的识别、追踪、分类功能。动态目标检测与跟踪作为计算机视觉领域的一个重要部分，在工业、医疗保健、航空航天、军事等各个领域具有广泛的应用前景，一直受到广泛的关注，并成为计算机视觉领域的研究热点。本文在现有研究成果的基础上，对静态和动态场景下的运动目标检测与跟踪进行了深入的讨论。本文总结了计算机视觉技术的国内外发展的现状，深入研究了计算机视觉技术、图像分析处理技术、
5、动态检测技术等相关资料。详细阐述了基于OpenCV的计算机视觉技术的动态物体检测系统的设计方案、工作原理、以及实现。其中着重讨论混合高斯背景模型与压缩感知算法的C++代码设计（结合OpenCV库）的实现，并通过采样视频给出了程序的运行结果以及说明算法的可行性。关键词：计算机视觉，目标检测，OpenCV，混合高斯背景模型IIIAbstractComputervisiontechnologyistheuseofcamerasandcomputerwithclassification,humaneyesha
6、veidentification,tracking,visualfunctionofdecision.Acomputervisionsystemiscreatedinthegraphicorthree-dimensionalimagedata,toacompleteartificialintelligencesystemtoobtainrequiredinformation.Basedonthestudyofthecomputervisiontechnology,formovingtargetdete
7、ctionandtrackinginthefuturedevelopment,andputforwardasetofdetection,detectionsystembasedontheOpenCVlibraryvisualtrackingdynamicobjectswithinsightof,recognition,inordertosimulatehumantracking,classificationfunction.Dynamictargetdetectionandtrackingisanim
8、portantpartinthefieldofcomputervision,whichhaswideapplicationprospectinthefieldsofindustrial,medical,aerospace,military,hasreceivedthewidespreadattention,andbecomesahotspotinthefieldofcomputervision.Inthispaper,basedontheexisting
