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基于TMS320DM642的运动目标检测跟踪系统的设计作者：杨贺学位授予单位：哈尔滨工程大学相似文献(10条)1.期刊论文庄涛.王人成一种运动图像标志点识别跟踪方法的研究-系统工程与电子技术2002,24(4)提出了一种运动跟踪方法.该方法通过对人体目标图像进行差分消影和遗传恢复,能够从自由背景中识别出人体运动图像的标志点,可以提高基于普通摄像机的人体运动分析系统对环境的适应性.初步的应用结果表明,这种方法对实验环境要求低,鲁棒性强,识别率高,不仅可以用于人体运动分析,而且对在其它自由背景下运动目标的自动跟踪也有很大的应用潜力.2.学位论文李爽视频监控系统中特定目标的识别跟踪技术研究2007目前，具有视频分析处理能力、可对运动目标实现识别和跟踪的智能化视频监控系统已成为研究的热点和主流。针对智能视频监控系统中运动目标的识别跟踪问题，本文研究了动背景和静背景下特定目标的识别跟踪的相关技术。在动背景跟踪方面，本文主要研究了单一背景的情况。其中，最重要的一环是从视频图像中分割出特定的运动目标。本文将图像分割的3种算法应用到视频监控系统中，并对实验结果进行了对比，得出了结论，其中第3种方法取得的效果较令人满意。同时，本文还研究了动背景下特定目标跟踪时出现异物的处理方法：根据NMI特征识别出特定目标和异物。在静背景跟踪方面，本文研究了一种运动目标检测算法：静背景下二值帧差分算法。还研究了CamShift算法，首先介绍了CamShift算法的基础MeanShift算法。由于CamShift算法是半自动的，本文研究了一种基于静背景下二值帧差分算法的自动CamShift算法。本文最终实现了一个具有特定目标跟踪功能的视频监控系统。3.学位论文杨耿运动目标的图像识别与跟踪研究2005运动目标的动态图像提供了比单一图像更丰富的信息，通过对多帧图像分析，可获得从单一图像中不可能得到的信息。运动目标的图像识别与跟踪是在动态图像分析的基础上结合图像识别和图像跟踪方法对图像序列中的目标进行检测-识别-跟踪的过程。本文以运动的物体为目标，通过对目标识别、跟踪理论算法的比较研究，提出一种在简单背景下实现对运动目标的图像识别与跟踪方法。在对跟踪系统进行误差分析的基础上，研究并改进了目前较常用的图像预处理、图像分割、特征提取、图像识别、跟踪与预测等算法。在图像识别过程中，利用窗口间的相关信息对传统中值滤波进行了改进，计算量大大减小，提高了图像预处理的速度，并将最大类间方差原理与自适应阈值分割相结合，应用于图像分割中，得到了较好的分割效果。针对运动目标形状变化的特点，提取目标的不变矩特征量，对不同姿态下的目标得到了较好的识别。同时又研究了一种窗口自适应调整算法，对目标进行跟踪，进一步提高了跟踪精度，并在目标被短暂遮挡的情况下能对目标进行预测跟踪。本文对各种设计方案和算法进行了仿真实验与编程实现，对最后确定采用的算法进行了多次优化，使得软件的编写简捷、可靠，大大提高了系统的稳定性和实时性。实验表明，上述算法运算速度快，满足系统实时性要求，易于硬件实现，达到预期效果。4.期刊论文李军.周起勃.葛军.邱志敏.LIJun.ZHOUQi-bo.GEJun.QuiZhi-min动态模板匹配算法对运动目标进行自动锁定跟踪的研究-红外技术2005,27(4)模板匹配技术在目标识别跟踪领域得到了广泛应用,它利用已知图像作为模板,在未知图像中移动模板,求图像与模板的相似度,找到相似度最大的点即为匹配成功.针对导弹跟踪锁定目标过程,提出一种动态模板匹配算法,以期达到实时处理的效果,实现对目标的锁定.通过实验仿真显示,该算法是切实可行的.5.学位论文余浩基于DSP的运动目标图像跟踪系统的实现2006运动目标视觉分析的研究内容，就是从包含运动物体的图像序列中检测、识别、跟踪运动物体，并对其行为进行理解和描述。其中，运动物体的检测与跟踪属于底层视觉问题，是运动目标视觉分析的基础。近年来，由于其广泛的应用前景和潜在的经济价值而成为研究的热点。本文重点研究如何有效的实现运动的检测与跟踪，及运用主动视觉来扩大视野对运动目标进行连续跟踪。同时根据DSP的高速数据处理能力，在基于DSP的图像处理平台上实现了实时的运动目标的检测与跟踪。以下为论文的主要研究内容和成果：1.设计了一种快速有效的运动目标检测算法。应用基于灰度差分和色度边缘提取的算法来提取运动目标。实验证明算法能够在复杂背景条件下快速检测出前景中运动的目标，适合DSP系统处理。2.在DSP平台上实现了一个主动视觉跟踪系统，用于单个运动目标的检测与跟踪。由于静态摄像机观察的范围有限，当目标移出视野后跟踪就失败了。系统通过运用一体化快速球机等控制设备来跟踪目标，使目标始终处于视野之中。3.针对DSP的硬件结构，有效的改进了JPEG压缩算法中的2D-DCT变化所需要的时间，2D-DCT变换本身的特性和陈氏算法进一步减小了算法所需要的时钟周期，为整体项目下一步的数字视频压缩和传输提供了坚实的基础。6.期刊论文冯涛.刘其真运动目标特征抽取方法探讨-中国图象图形学报A辑2003,8(z1)此文介绍几种运动目标特征抽取方法,重点介绍了抽取运动目标的形状特征、运动特征和频率反射特征的物理意义及其数学模型.本文还给出了基于红外图象形状特征和运动特征的运动目标跟踪实验结果,实验结果表明此文所述特征抽取方法的抗噪声能力强,具有较好的识别跟踪效果.7.学位论文周兴龙视频序列中运动目标检测与人体关节点的跟踪识别研究2006计算机视频图像分析在军事、医学、工业、交通等方面有着广泛的应用。把计算机视频图像分析技术应用于体育科学，对运动员的运动过程进行自动识别与跟踪，有助于对运动技术动作进行分析，对运动员科学训练和运动技术诊断等都能起到很好的作用。本论文在查阅大量文献资料的基础，主要对视频图像采集系统的组建、运动目标的检测、人体关节点识别跟踪三方面进行了研究。在视频图像采集系统的组建中，介绍了视频图像采集系统历史和发展，在当前条件下，选取MiniDV数码摄像机和普通PC机作为视频采集硬件。应用MicrosoftDirectShow技术，编写了DV视频采集程序。整套视频图像采集系统的软、硬件构成满足运动技术图像分析的要求。在运动目标检测研究方面，根据视频分割算法的主要特点，介绍了基于运动的分割技术、时空分割技术、交互式分割技术。指出了各种不同算法的优缺点。在此基础之上，本论文应用了一种改进的二次帧差运动目标检测算法，通过此算法实验结果，表明本论文的改进的二次帧差运动目标检测算法有较好的检测效果，分割出的图像质量满足快速反馈系统的要求。在关节点位置识别跟踪研究方面，首先介绍了几种常用的目标特征和匹配算法。通过对己有算法的分析，提出了一种基于图像纹理分析的匹配准则，以一块区域的直方图的矩作为像素块的匹配准则。通过改进的四步运动矢量查找算法，进行关节点的匹配识别。实验结果表明此跟踪方法对贴有标志点的关节点识别效果满意，对无标志点的关节匹配效果有待提高。8.学位论文王冰林业智能监控系统的研究与实现2008本文作者参与青岛崂山智能视频监控系统的开发工作，对该系统中运动目标检测与跟踪、无线网中流媒体传输策略等关键问题的理论基础和实现技术进行了深入的研究。本文以该课题为背景，主要研究和实现了下列4个问题：1．自动选择阈值算法研究针对如何选取图像分割阈值问题，在对多种常用的图像分割算法进行分析和实验的基础上，提出一种基于背景差分直方图的自适应阈值选取算法，解决了系统的实际应用问题。2．运动目标检测算法研究针对噪声背景下运动目标难以提取的问题，提出了一种增强的差分检测运动目标的算法，并找到一种修正动态背景影响的方法，实现了对运动目标的有效检测与提取。3．跟踪运动目标的方法研究视频跟踪的运动目标经常会出现被遮挡、与其他目标交汇等干扰现象，导致无法识别跟踪目标的难题。本文在大量红外视频跟踪目标的实验基础上，提出一种对红外视频中运动对象的匹配方法和云台PTZ跟踪策略，能够有效识别所跟踪的目标。4．QoS传输策略研究针对无线网中终端用户带宽不均衡制约视频传输效果的实际问题，采用对视频传输实施分级控制的机制以满足终端用户对视频传输质量的需求，而且结合图像处理的反馈信息，提出一种基于最小信息保证的QoS。保证即使在极低带宽下，用户也能获取有价值的信息，从而提高了系统的可靠性和实际应用性。目前，青岛崂山智能视频监控系统中的关键技术已开发完毕，安装运行后将不仅能保证青岛崂山地区的森林安全，而且对全国的森林安全起到了一个重要的示范作用。9.会议论文冯涛.刘其真运动目标特征抽取方法探讨2003此文介绍几种运动目标特征抽取方法,重点介绍了抽取运动目标的形状特征、运动特征和频率反射特征的物理意义及其数学模型.本文还给出了基于红外图象形状特征和运动特征的运动目标跟踪实验结果,实验结果表明此文所述特征抽取方法的抗噪声能力强,具有较好的识别跟踪效果.10.学位论文朱军基于DSP的运动目标识别与跟踪2003该文基于数字信号处理器(DSP)开发了一套视频监控系统,主要完成算法研究、硬件平台搭建、软件设计、系统集成以及系统测试和应用.在设计过程中,针对目前运动目标识别跟踪系统存在的缺陷,该文在如下几个方面进行了创新,收到了良好的效果.首先,精度和实时性一直是运动目标识别跟踪算法研究的重点所在,然而目前还没有出现一个非常完善的算法.在完成大量理论研究后,该文提出了帧间差阈值法和光流场相结合的算法,大大提高了算法的精度和实时性.帧间差阈值法用于把运动区域从背景图像中分离出来,光流分析则可以估计运动区域内的投影平面速度场.在进行光流场估计时,引用了4级塔型结构,逐步逼近运动参数的精确值.另外在现场应用时算法的性能可能会受到光照变化、摄像机抖动等因素的影响,为了提高系统对环境的适应性,该文改进了传统的中值滤波方法,并根据不同的应用场合设计了相应的图像变换算法.其次,由于运动目标识别跟踪算法非常复杂,同时对实时性要求也比较高,所以该文使用了TI公司推出的IDK来搭建系统硬件平台.其中数字视频信号的处理是由TMS320C6711DSP完成的,该DSP芯片在浮点信号处理方面有着很大的优势,速度快,精度高,稳定性好.再次,DSP应用软件可以采取汇编语言或C语言进行设计,但两者各有优缺点.为了在最短时间内设计出效率很高的代码,该文使用了C和汇编混合编程的方法,并采用软件流水等方法进行代码优化.最后,在完成系统集成后,该文使用视频监控系统分析了弹簧振子、钟摆和细绳悬挂着的重物的运动参数.他们分别是比较典型的做一维、二维和三维运动的目标模型.本文链接：授权使用：胡乃志(wfhygcdx)，授权号：d12f11ba-e62e-490f-bd8f-9e15009bb1f8下载时间：2010年10月20日