基于OPENCV的运动目标检测与跟踪技术研究

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1、西安电子科技大学学位论文独创性(或创新性)声明秉承学校严谨的学风和优良的科学道德，本人声明所呈交的论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢中所罗列的内容以外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果；也不包含为获得西安电子科技大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中做了明确的说明并表示了谢意。申请学位论文与资料若有不实之处，本人承担一切的法律责任。关于论文使用授权的说明本人完全了解西安电子科技大学有关保留和使用学位论文的规定，即：研究生在校攻读学位期间论文工作的知识产权单位属西安

2、电子科技大学。学校有权保留送交论文的复印件，允许查阅和借阅论文；学校可以公布论文的全部或部分内容，可以允许采用影印、缩印或其它复制手段保存论文。同时本人保证，毕业后结合学位论文研究课题再撰写的文章一律署名单位为西安电子科技大学。本人签名：筮鳇导师签名：芗芋嘉Il、I运动目标检测与跟踪是计算机视觉研究的主要课题之一，它融合了图像处理、模式识别、人工智能以及自动控制等众多领域的先进技术。在可视预警、安全监控、机器导航、工业检测、电视制导等视频分析和处理领域有着广泛的应用。因此本研究课题具有重要的理论意义和实际价值。本文专注于运动目标的检测与跟踪技术的研究。采用改进的Surendra算法实现运动目

3、标检测，即利用OTSU方法自适应获取阈值，利用帧间差分的方法获取背景更新掩码，利用其结果来控制背景更新，结合形态学膨胀和腐蚀算法修正前景图像；采用Kalman算法预测和CamShifl算法跟踪的组合算法实现运动目标跟踪，该方法以含有运动目标的前景图像为基础，利用Kalman算法预测下一帧图像目标位置，利用运动目标的颜色特征及运动状态特征，循环多次确定搜索窗的大小和中心实施跟踪。在背景静止情况下，改进的Surendra算法能够真实地勾勒出运动物体轮廓；Kalman滤波和CamShifl算法结合可有效地对运动目标的位置进行预测和跟踪。实验结果表明，该算法性能指标优良，其单帧平均执行时间为48．6

4、ms、戴斯系数达到0．53、成功定位目标个数的查全率达到0．42。关键词：目标检测目标跟踪Surendra算法CamShift算法II基于OPENCV的运动目标检测与跟踪技术研究ABSTRACTIIIABSTRACTMovingtargetdetectionandtrackingisoneofthemaintopicsofcomputervision，whichiscombinedwithimageprocessing，patternrecognition，artificialintelligence，automaticcontrolandotherfieldsofadvancedtechn

5、ology．ItiSusedwidelyinvideoearly—warning，securemonitoring，machinenavigation，industrialautomation,TVguidanceandSOon．Therefore，theresearchhastheimportanttheorysignificanceandthepracticalvalue．Thispaperfocusesonmovingtargetdetectionandtrackingtechniques．ItisusedanimprovedSurendraalgorithminthispaper．I

6、tacquisitionesthresholdadaptivebyOTSUalgorithmandobtainesthebackgroundupdatemaskbyframedifferencemethod．Itupdatesthebackgroundbytheresultsandcombineswithmorphologicaldilationanderosionalgorithmtoobtaintheforeground．Itisusedancombinationalgorithminthispaper，whichisbasedontheKalmanalgorithmforpredict

7、ionandCamShiftalgorithmfortracking．ItisbasedontheforegroundimagewiththemovingtargetsandpredictesthetargetlocationofthenextframebyKalmanalgorithminthismethod．Itdeterminesthesearchwindowsizeandcentercycletime