本文關(guān)鍵詞： 運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤 嵌入式 Open CV庫 改進(jìn)的背景差分法 卡爾曼濾波　出處：《武漢紡織大學(xué)》2016年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

【摘要】：在計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域,運(yùn)動(dòng)對象追蹤一直是一個(gè)熱門研究方向,且具有極高的科研意義與實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。該方向的研究已經(jīng)持續(xù)數(shù)十年,取得了豐碩的成果,并且廣泛的運(yùn)用于各行業(yè)中。本文研究的內(nèi)容是運(yùn)動(dòng)對象追蹤算法,以及在嵌入式平臺(tái)上的實(shí)踐,典型的應(yīng)用場合如:城市交通監(jiān)控、小區(qū)監(jiān)控,人機(jī)交互等。本論文首先闡述了國內(nèi)外對該課題的研究現(xiàn)狀,以及運(yùn)動(dòng)對象跟蹤系統(tǒng)的背景。然后對系統(tǒng)的硬件組成、軟件架構(gòu)進(jìn)行了詳細(xì)說明。本系統(tǒng)的硬件采用典型的嵌入式開發(fā)板,核心板包括S3C6410處理器、NAND型FLASH,以及一個(gè)外接的USB攝像頭。本系統(tǒng)的軟件架構(gòu)分為運(yùn)行環(huán)境與開發(fā)平臺(tái)兩部分,運(yùn)行環(huán)境包括經(jīng)過裁剪的Linux內(nèi)核、Bootloader啟動(dòng)程序、優(yōu)化后的根文件系統(tǒng),開發(fā)平臺(tái)包括Qt庫以及OpenCV庫。本系統(tǒng)涉及的圖像算法有濾波去噪、運(yùn)動(dòng)對象檢測、目標(biāo)追蹤。本文對不同的去噪算法進(jìn)行了對比分析,再根據(jù)課題的任務(wù)對運(yùn)動(dòng)對象的檢測與跟蹤算法做了研究,提出了一種改進(jìn)的算法,取得了較好的效果。經(jīng)過實(shí)驗(yàn)分析,本系統(tǒng)采用的方法可以持續(xù)穩(wěn)定的追蹤運(yùn)動(dòng)對象。最后,本文對該算法的適用場合做了闡述,以及對應(yīng)用前景的展望。
[Abstract]:In the field of computer vision, moving object tracking has been a hot research direction, and has high scientific research significance and practical application value. And widely used in various industries. The content of this paper is moving object tracking algorithm, as well as the practice of embedded platform, typical applications such as: urban traffic monitoring, community monitoring. This paper first describes the domestic and foreign research status of the subject, and the background of the moving object tracking system. Then the hardware composition of the system. The hardware of this system adopts typical embedded development board, the core board includes S3C6410 processor and NAND type FLASH. The software architecture of the system is divided into two parts: the running environment and the development platform. The running environment includes the tailor-made Linux kernel. Bootloader startup program, the optimized root file system, the development platform includes QT library and OpenCV library. The image algorithms involved in this system are filtering and denoising, moving object detection. Target tracking. In this paper, different denoising algorithms are compared and analyzed, then the detection and tracking algorithms of moving objects are studied according to the task of the subject, and an improved algorithm is proposed. Good results have been achieved. Through experimental analysis, the method used in this system can keep track of moving objects. Finally, this paper describes the application of the algorithm and prospects for its application.
【學(xué)位授予單位】：武漢紡織大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TP391.41

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本文編號(hào)：1455743