基于计算机视觉的运动目标分析

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1、基于计算机视觉的运动目标分析孔德磊河南理工大学电气学院自动化系摘要：在计算机里面，所谓的计算机视觉的运动目标分析，就是对视频里面的运动目标进行跟踪检测，并对0标进行研宄分析，而检测与跟踪是对分析0标和理解目标行为的基础，因此需要重视其屮的目标。本文通过计算机视觉分析了跟踪与检测目标等问题，从而为检测和和跟踪视觉运动目标的算法做出重大意义。关键词：计算机;视觉运动B标;跟踪检测;作者简介：孔德磊(1996-),男，籍贯:河南省郑州市，民族:汉，学历:在读本科生，研究方向:模式识别与智能系统。1目标检测算法连续图像序列是指在视频里面提取出来的

2、，通过前景及背景区域共同组成，前景区域为动态要素，如运动的人体、动物，是说人们感兴趣的领域，而背景区域为静态要素，如树木、建筑，是指像素值发生了微弱变化或不变化的事物。在连续阁像序列之中，分割两个区域的，是系列对应的算法，而其中重要的运动目标检测，就是对运动目标的有效提取，就静态场景而言，其运动目标检测的算法就有光流法、背景差分法等。木文的方法就是背景差分法，这一方法适用于静态场景，运动B标的检测是通过阀值化，该算法通过背景变化缓慢或不发生变化而应用，因此有局限性。假设当前帧图像为fk(x,y),背景图像B(x,y)可通过一定的方法得出，

3、而这时背景差分图像则为：而假设二值化阀值为Th,二值化图像B(X，y)则为:运动A标检测结果可通过数学形态学处理获得。2背景模型的实时更新要更新背景图像可采用一阶KALMAN滤波来实现，为了克服气候变化、光照变化等外部环境变化对运动检测产生的影响，釆用一阶KALMAN滤波更新背景图像公式如下：而增益因子则为：<4)公式中和a2是权值系数;M是第k时刻二值化后目标图像中p像素的值;B为背景图像;I为当前帧图像。要想将运动目标从背景序列图像中有效分割出来，就必须要达到a2足够小的条件，且<^应等于或者大于10。2,若^值过大，就会将算法自身的

4、去噪特性丧失，在序列背景图像屮也会存储越来越多的运动变化。3更新车辆目标模型轮廓算法在视频运动目标之中广泛的应用。彩色图像序列通过摄像机获取，通过RGB颜色空间来描述人脸0标，在跟踪车辆的过程之中控制干扰事项，而午-辆会因为干扰因素的存在而导致车辆像素特性发生微缩的变化，因此，不进行R标模型的更新，就会导致跟踪精度产生相应的影响，所以说，在进行矩形模板的时候，采用一定的竹景是应当的。而在跟踪过程之中，车辆目标模型会有更换。如果其过程物遮挡，当BHATTACHARYYA系数满足P〉Tudm条件时，更新车辆目标模型，更新模型为：公式中是模板更

5、新阀值;qkH是更新之前的.午.辆目标模型。通过视频跟踪，可以在近景和远景之间的拍摄屮进行多尺度空间的转换，并由各个帧图像构成。就比如说将书本作为跟踪对象，通过近远原则将书本正上方拍摄，而为了使矩形框能够包含书木，对所拍摄的每帧图像都会进行对矩形框的尺、r有要求，而框内的图像，也会冇着信息量的统计，在最后通过书本尺寸的变化来给出图像信息量的变化。4计算机视觉原理计算机视觉是门研宄如何使机器进行观察的科学，也就是研宄如何使电脑和摄像机代替人眼对目标识别、跟踪和测量等机器视觉，并用电脑将其处理后传送到相关仪器的图像。计算机视觉研究相关理论和技

6、术从而成为一门学科，通过在图像或者多维数据，获取相关信息并成为一门学科，是一个人工智能系统。信息，是在Shannon里面的，可用于做一个决定的信息。因为感知可以看作是从感官信息之中提取信息，所以计算机视觉可以看成是研宄如何使人工系统从图像或多维数据中感知的科学。计算机视觉是通过计算机代替大脑，对其中的信息进行处理，再经过各种成象系统代替视觉感官作为敏感手段，以此来使得计算机能够如人一般通过视觉观察来看这个世界，而计算机视觉的最终研宄目标，就是使计算机能够自主的适应这个环境。所以，为了达成最终目标，需要我们经过长期的努力奋斗，而且还需要在中

7、期目标之中建立一个视觉系统，通过反馈某种程度的智能和视觉敏感来使得这以目的能够实现出来。在处理问题上，采用的是计算机思维而不是人脑思维，用人类的的视觉处理机制能够给计算机视觉的研宄提供指导和启发，用计算机的视觉处理机制来进行人类的视觉处理机制，那建立出来的人类视觉的计算理论，对研宄家们来说也是一个重要的突破，而这方面的研宄，就是计算视觉，一个可以被认为是计算机视觉领域之中的研宄领域，而其不完善性与多样性则是其重点突出的特点。5结朿语视觉运动目标分析的基础就是对视频里面的运动目标进行跟踪检测，并对目标进行研宄分析，以计算机视觉作为基础部分，

8、对计算机信息技术进行运动目标的分析以及理解，有利于对目标行为进行跟踪检测并预处理图像，而你运动目标分析就是计算机视觉里面的棊础部分。因此，我们对计算机的棊础进行理解与分析，正是我们应当做的，也