基于pc监控平台的

基于pc监控平台的多运动目标检测指导老师：万琴学生姓名：陈景诚学号：201101020225目录•一、课题的目的与意义•二、课题发展现状和前景展望•三、课题主要内容和要求•四、研究方法、步骤和措施一、课题的目的与意义•运动目标的检测与跟踪是应用视觉研究领域的一个重要课题。在现实生活中人类眼睛可以做到次功能。但是当要求更精确更持久的检测与跟踪时仅凭肉眼明显是不够的。比如安保措施的摄像头，交通流量的检测，精确制导等等。因此对于运动目标的检测和跟踪是一个非常有意义的课题，并会在相当长的时间内不断的研究。三、课题主要内容和要求•如何区分出运动目标和背景范围：•为了克服实际问题，目前提出了背景建立和自适应的背景模型，实现了背景模型的实时更新，能够比较准确地识别出运动目标。在能够满足实时性和实用性要求的前提下有以下几个方法：•（1）手动背景法：•（2）统计中值法：•（3）算术平均法：大多数的运动目标检测的方法或是基于图像序列中时间信息的，或是基于图像序列中空间信息的。常见的方法有如下3种：1以空间同性为准则2以时间变化检测作为准则3两者结合空间•过程：用滤波器预处理。对亮度、色度或其他信息作空间上的分割以对区域作边缘检测。做运动估计，合并相似的运动区域得到结果。•特点：结果较准确，运算量相对较大。时间•过程：主要通过帧差检测图像上的变化区域和不变区域将运动物体与静止背景进行分割。•特点：运算量小,提取结果准确度相对低一些•实际中，同一区域很少有可能总是存在运动物体。而通过平均法得到的背景就会消除亮暗分布不均匀的情况。目前，大多数的运动目标检测的方法或是基于图像序列中时间信息的，或是基于图像序列中空间信息的。常见的方法有如下3种：•(1)光流法•(2)背景减法•(3)帧间差法•光流法：缺点太明显，要依赖光流估计的准确程度，大多数计算方法相当复杂并且计算量特别大，所以除非有特殊的硬件支持，否则很难实现实时检测。我们课题不做考虑•背景减法：将实时视频流中的图像像素点灰度值与事先已存储或实时得到的视频背景模型中的相应值比较，不符合要求的像素点被认为是运动像素。•优点：能较完整的提取运动目标。•缺点：对光照和外部条件造成的环境变化过于敏感，常常会将运动目标的阴影错误的检测为其自身的一部分。•帧间差法：帧间差法是根据当前图像与参考图像的差别来获得运动目标轮廓的方法。•优点：对于光线渐变不敏感，适于动态变化的环境，且运算量相对较小。•缺点：但一般不能完整的提取运动目标，且在运动实体内易产生空洞现象，从而不利于下一步的分析和处理。四、研究方法、步骤和措施•1上网查询相关课题，并了解其基本信息。•2对于实现课题的方法进行归纳总结并进行筛选，选出合适的方案和合适的工具。•3查阅文献对于matlab相关知识以及在本课题中的运用有了解。•4运用练习matlab并结合课题进行试验仿真。•5完成课题了解掌握课题的内容。