基于图像处理的目标跟踪系统
视像跟踪系统工程方案介绍
视像跟踪系统工程方案介绍视像跟踪系统是一种通过计算机视觉技术实现目标物体的自动识别、追踪和定位的系统。
它可以应用于各种领域，如交通监控、智能安防、机器人导航等，在提高人们生活和工作效率方面具有重要的意义。
本文将介绍一个视像跟踪系统的工程方案，包括系统的设计目标、硬件设备、软件算法、系统实现和性能评估等。
一、设计目标视像跟踪系统的设计目标是实现对目标物体的自动识别、追踪和定位，并提供准确的结果输出。
系统需具备以下特点：1. 高效性能：系统需要实时、准确地追踪目标物体，输出及时可靠的结果。
2. 鲁棒性：系统要能够在各种环境下工作，对光照变化、遮挡等因素具有较好的适应性。
3. 可扩展性：系统应该具备可扩展性，可以根据需求进行功能和性能的扩展。
4. 界面友好：系统的界面应该简洁明了，操作方便，用户易于上手使用。
二、硬件设备视像跟踪系统的硬件设备主要包括摄像头、计算机等。
1. 摄像头：摄像头是视像跟踪系统的输入设备。
选择合适的摄像头型号和参数，可以根据应用场景需求选择不同的摄像头，如固定摄像头、移动摄像头等。
2. 计算机：计算机是视像跟踪系统的核心，用于图像处理和数据分析。
计算机性能需达到一定要求，如运行速度快、内存容量大等。
三、软件算法视像跟踪系统的核心技术包括目标检测、特征提取、目标匹配和运动预测等算法。
1. 目标检测：目标检测是指从图像中自动识别出目标物体所在的位置和区域。
常用的目标检测算法包括基于颜色特征的检测算法、基于形状特征的检测算法、基于纹理特征的检测算法等。
2. 特征提取：特征提取是指从目标物体的图像中获取有区分度的特征信息，用于后续的目标匹配和追踪。
常用的特征提取算法包括边缘检测算法、角点检测算法等。
3. 目标匹配：目标匹配是指将当前图像的目标特征与历史图像的目标特征进行匹配，以确定目标物体的运动轨迹。
常用的目标匹配算法包括相关滤波器算法、卡尔曼滤波算法等。
4. 运动预测：运动预测是指根据目标物体的历史运动轨迹，预测目标物体未来的位置和运动趋势。
目标跟踪基本原理
目标跟踪基本原理目标跟踪是指在视频或图像处理中，自动或半自动地识别、跟踪一个或多个目标。
目标跟踪是计算机视觉和人工智能的重要应用领域之一。
在本文中，我们将讨论目标跟踪的基本原理。
1. 目标检测目标跟踪的第一步是目标检测，即在图像或视频帧中确定目标的位置和大小。
目标检测可以使用各种算法来实现，如基于背景建模的方法、颜色空间上的方法、模板匹配方法等等。
2. 特征提取目标检测后，需要从目标中提取特征以便进行目标跟踪。
常用的特征包括颜色、纹理、形状等等。
这些特征需要对目标进行描述，以帮助计算机识别和跟踪目标。
3. 相似度度量在跟踪目标时，计算机需要比较当前帧中的目标和先前帧中的目标的相似度以确定它们是否是同一目标。
相似度度量通常使用各种距离度量方法，如欧氏距离、曼哈顿距离等等。
4. 运动模型目标在运动中的轨迹可以通过建立运动模型来进行预测和跟踪。
通常情况下，可以使用线性或非线性运动模型来描述目标的运动轨迹。
需要注意的是，由于环境的复杂性和目标的不可预知性，运动模型可能会出现误差。
5. 卡尔曼滤波为了解决运动模型误差和目标位置跟踪的不确定性问题，可以使用卡尔曼滤波来更加准确地预测和跟踪目标。
卡尔曼滤波是一种基于状态估计的方法，可以根据目标当前位置和速度的信息来预测目标的未来运动轨迹。
6. 多目标跟踪在现实应用中，往往需要跟踪多个目标。
此时，需要进行多目标跟踪，其中包括多目标检测、多目标跟踪和多目标关联等步骤。
多目标跟踪基于单目标跟踪，但更加复杂。
总之，在目标跟踪中，目标检测、特征提取、相似度度量、运动模型、卡尔曼滤波和多目标跟踪等几个基本原理是必不可少的。
理解和掌握这些原理，对于研究目标跟踪算法和应用都具有重要的意义。
目标跟踪 综述
目标跟踪综述目标跟踪是指在视频监控系统或图像处理中，将特定目标物体从连续变化的场景中进行定位和跟踪的技术。
目标跟踪是计算机视觉和模式识别领域的重要研究方向，广泛应用于视频监控、安防、智能交通等领域。
目标跟踪的主要目标是识别、跟踪和通过目标位置预测目标的未来位置。
它可以根据目标的外观、形状、运动、上下文等特征进行分类和识别，然后通过复杂的算法在连续帧的图像序列中跟踪目标位置的变化。
目标跟踪技术需要解决很多挑战，如光照变化、目标遮挡、视角变化、背景干扰等。
为了克服这些挑战，研究人员提出了许多不同的目标跟踪方法。
基于特征的目标跟踪是最常见的方法之一。
它通过提取目标的某些特定特征（如颜色、纹理、形状等）并根据这些特征进行匹配来实现目标的跟踪。
这种方法有助于解决目标外观的变化和光照变化等问题，但对于目标遮挡和背景干扰等情况仍然面临困难。
另一种常用的目标跟踪方法是基于模型的方法。
这种方法使用事先训练的模型来描述目标的外观和形状，并通过将模型对应到当前图像中来进行目标的跟踪。
这种方法对于目标外观和形状的变化有一定的适应性，但需要大量的训练数据，并且对于复杂场景中的目标遮挡和背景干扰效果较差。
最近，深度学习技术的发展为目标跟踪提供了新的解决方案。
通过使用深度神经网络对图像进行特征提取和分类，在目标跟踪任务中取得了很好的效果。
深度学习方法能够自动学习目标的特征表示，对于复杂的目标和场景具有较强的鲁棒性。
总之，目标跟踪是计算机视觉和模式识别领域中的重要研究方向。
随着技术的不断进步，目标跟踪方法越来越成熟，并且在实际应用中得到了广泛的使用。
未来，我们可以期待更高效、准确和鲁棒的目标跟踪算法的发展。
基于全景视觉的目标识别与跟踪
关 键词 ： 全景视 觉
目标识别 跟 踪 ＫＡ ＮＳ ＡＣ Ｓ Ｉ Ｆ Ｔ 粒子 滤波
中图分 类号： Ｔ Ｐ ３ ９ １ ． ４ ｌ
文献标识 码： Ａ
文章编号 ： １ ０ ０ ７ ． ９ ４ １ ６ （ ２ ０ １ ３ ） ０ ５ ． ０ ０ ６ ２ — ０ ３
引言
目标识别与跟踪在视频监控 ， 人机交互 ， 智能机器 人领域有广 泛的应用。 实现 目标识别与跟踪 的算法很多 ， 主要 有基于颜色形状 等信 息 结合 Ｃ ａ ｍ Ｓｈｉ ｆ ｔ 的 目标识 别 跟踪算 法 ， 基 于 帧差法 和 Ｍｅ ａ ｎ Ｓ ｈｉ ｆ ｔ 的 目标 识别跟踪算法 ， 另 外 以上 的识别跟踪算 法与 Ｋａ ｌ ｍａ ｎ 算法 的结合也是这个领域常用的方法。 但是 以上的诸多算 法都存在不少的缺点 ： 诸如目标识别不准确 ， 容易受到外界干扰， 而 且应用Ｋ ａ ｌ ｍａ ｎ ￣波算法只能处理 线性 问题。 近年来 ， 尺度不变特征 Ｓ Ｉ Ｆ Ｔ 算法 中利用特征点邻域像素的梯度方 向分布特性为每个 转换 （ Ｓ Ｉ Ｆ Ｔ ） 作为一种对 尺度 、 旋转 、 模糊 以及光照等变化均 比较鲁 特征点指定主方 向， 也就是特征点邻域 内各点梯度方 向的直方 图中 棒的图像局部特征越来越受到人们的重视 ， 同时基于贝叶斯理论的 最大值所对应的方向 ， 后续的描述符构造均 以该方 向为参照。 各像 粒子滤波算法也受到了关注， 它是一种适用于非线性 ， 非高斯系统 素梯度的模和方向的计算公式为 ： 的基于模拟的统计滤波器 ， 可 以近似得到任意函数的数学期望 。 主 要利用一定数量的随机样本来表示系统随机变量 的后验概率分布， ｍ （ ｘ ， ） ＝ ｑ （ Ｌ （ ｘ ＋ １ ， ） 一 Ｌ （ ｘ 一 １ ， ） ） ＋ （ 三 （ ， Ｙ ＋ １ ） 一 Ｌ （ ｘ ， Ｙ 一 １ ） ） （ ３ ） 由于粒子滤波采用一组加权样本集合来表达系统的统计特征 ， 因此 日 （ ， ｙ ） ：ｔ ａ ｎ ～— Ｌ （ ｘ ， ｙ＋１ ） －Ｌ （ ｘ ， ｙ－１ ） （ ４ ３ 是解决非线性 问题的有效算法 。 在采用粒 子滤波实现 目标跟踪时 ， ‘’ Ｌ （ ｘ ＋ １ ， ｙ ） 一 Ｌ （ ｘ 一 １ ， ） 、 由于这些随机样本有效的表达 了跟踪的不确定性， 从而保证跟踪的 １ ． ４特 征 点 描 述 符 鲁棒性 。 本文是在全景视觉基础上 ， 研究一种基于Ｓ Ｉ Ｆ Ｔ 和粒子滤波 在构造特征描述符时 ， 首先将特征点周 围局部 区域顺时针旋转 相结 合的 目标识别与跟踪系统 ， 并且加 以实验验证 。 ０ 。 （ 调整至０ 。 ） ， 以确保其旋转不变性。 在旋转后的区域 内， 将特征点 为 中心的１ ６ Ｘ １ ６ 的矩形窗 口（ 图１ 只显示了８ ×８ 的窗 口） 均匀地分成 １ Ｓ Ｉ Ｆ Ｔ 算法简介 １ ６ 个４ ×４ 的子区域并在每个小块上计算８ 个方 向（ ０ 、 ４ ５ 、 ９ ０ 、 １ ３ ５ 、 １ ８ ０ 、 Ｓ Ｉ Ｆ Ｔ 算法基于 图像特征尺度选择的思想 ， 建立 图像 的多尺度 ２ ２ ５ 、 ２ ７ ０ 、 ３ １ ５ 、 ３ ６ ０ ） 的梯度 累加值 ， 绘制梯度 方向直方 图。 １ ６ 个 子块 空间 ， 在不同尺度下检测到 同一个特 征点 ， 确定特征点位置的同时 共得到１ ２ ８ 个数据 ， 这１ ． １ ２ ８ 的向量就被定义为一个特征点的描述 确定其所 在尺度 ， 以达 到尺度抗缩放的 目的， 剔 出一些对 比度较低 符 。 这种邻域方 向性信息联合 的思想增强了算法抗 噪声的能力 ， 同 的点以及边缘响应点 ， 并提取旋转不变特征描述符以达 到抗仿射变 时对 于 含有定 位误差 的特 征 匹配 也提供 了 较好 的容 错性 。 此时 换的 目的 。 该算法主要包含４ 个步骤 ： （ １ ） 慰 尺度空间， 寻找候选点 ， Ｓ Ｉ Ｆ Ｔ特征向量 已经去除了尺度变化 、 旋转等几何变形因素 的影响 ， （ ２ ） 精确确定关键点 ， 剔 除不稳定点 ； （ ３ ） 确定关键点的方向 ； （ ４ ） 提 取 再继续将特征 向量 的长度归一化 ， 去除光照变化的影响。 特征描述符 。 当两 幅图像 的Ｓ Ｉ Ｆ Ｔ 特征 向量生成后 ， 我们采用特征向量的欧 １ ． １尺度 空 间的构 建 式距离作为两幅 图像 中特征点的相似性判定度量。 取一幅图像 中的 构建尺度空间目的是模拟图像数据的多尺度特征 。 尺度 空间可 某个特征点， 并找出其与另一幅图像 中欧式距离最近 的前两个特征 以由图像与高斯核函数卷积构成 ， 而且高斯 函数是唯一表示尺度空 点 ， 在这 两个特征点 中， 如果最近 的距离 除以次近 的距离少于某个 间的核 函数 。 二维高斯函数定义为 ： 比例 阈值 ， 则接受这一对匹配点 。 降低这个 比例 阈值 ， Ｓ Ｉ Ｆ Ｔ匹配点 １ ， Ｇ（ ， Ｙ ， ） ＝—二 ｅ ＿ ｌ ｒ ‘ ） ／ ２ 盯 ｆ １ １ 数 目会减少 ， 但更加稳定 。 ２ ｚ ｔ ｃ ｒ ‘ 、 １ ． ５ 基 于ＲＡＮＳ ＡＣ的Ｓ Ｉ Ｆ Ｔ匹配 其 中， （ ｘ， ｙ ） 是 空间坐标 ， 是尺度坐标 。 由于传统 的Ｓ Ｉ Ｆ Ｔ算法会存在一些误 匹配 的现象 ， 本 文中 ， 将 高斯核函数具有线性、 对称性和可分离性等 良好性质 。 因此 ， 一 Ｓ Ｉ Ｆ Ｔ和Ｒ ＡＮＳ ＡＣ 结合起来 ， 尽量消除误匹配。 ＲＡ ＮＳ ＡＣ 是 随机抽 幅 图像 的 多 尺度 空 间定 义 为 Ｌ （ ｘ ， Ｙ ， ｃ ｒ ），由变 尺度 高 斯 核 函数 样一致性 的缩 写。 它是性一个观察数据集合 中， 估计参数模型 的迭 Ｇ （ ｘ ， Ｙ ， ｃ ｒ ） 与输入 图像 ｌ （ ｘ ， Ｙ ） 卷积得到 ， 即： 代方法 。 图３ 所示为基于ＲＡＮ Ｓ ＡＣ 的Ｓ Ｉ Ｆ Ｔ 特征 匹配效果 图。
基于ARM嵌入式图像处理平台的太阳跟踪系统
基于ARM嵌入式图像处理平台的太阳跟踪系统作者：陈丽娟周鑫来源：《现代电子技术》2012年第04期摘要：基于计算机视觉原理，以ARM微控制器为核心构建嵌入式图像处理平台，实现了对太阳的实时跟踪。
系统采用CMOS图像传感器采集太阳图像，通过微控制器计算太阳角度，通过串口控制转台，实现对太阳的高精度跟踪。
同时，与视日运动规律相结合，保证系统的可靠性。
试验表明，该系统在降低系统能耗的同时，能可靠有效地跟踪太阳运动。
关键词：太阳跟踪； ARM微控制器；计算机视觉； CMOS图像传感器中图分类号：； TP36文献标识码：A文章编号：Sun-tracking system based on ARM embedded image processing platform(Nanjing University of Aeronautics and Astronautics, Nanjing 210016, China)Abstract：taking ARM microcontroller as the core to construct the embedded image processing platform. The system collects images of sun through CMOS imaging sensor, and computes the sun angles relative to the tracking platform by a microcontroller. With the computed sun angles information, the system controls the turntable through a serial port to make the solar panel perpendicular to the sun radiations. Meanwhile, another tracking mode based on sun trajectory is integrated in the tracking strategy to insure the system reliability. The teat result indicates that the system can reduce the system energy consumption and effectively track sun.Keywords：收稿日期：基金项目：国家自然科学基金资助项目（61102138）；南京航空航天大学基本科研业务费专项科研资助项目（）0引言随着社会的发展和进步，环保节能已经成为人类可持续发展的必要条件。
基于视觉伺服的目标跟踪控制系统设计
图像 处 理 任 务 南罔 像 处圳 器来 完 成 ，然 后 通 过 ｝ ｛ ｛ 口的 方 式 将 控 制 任 务传 递 给 台控 制 器 。 【 人 Ｊ 此 ，５ ｌ 系列 的 片 机 最 小 系统 开 发 板 作 为控 制器 就 能 够 满 足控 制 ｆ 务 的 需
水义云 台控 制器 丰要 实现 的是 舵 机 的运 动 控 制功 能 ，
３个定时器 ，其巾串ｎ通信需要一个定时｛ 并 ； ，舵机控制
实现 定 时 的时 间精 度 和稳 定性 要 求 比较 高 ．采川 定 时器 ０ 和定 时器 １ 分 别控 制 下 转 动舵机 的 高 电平持 续 时问 ，采 用 软 件 延时 的方式 实 现低 电半 的控 制 ． ． 通 过 对定 ｌ Ｉ Ｉ ｆ 器 的使
技 术 应 用
基 于 视 觉 伺 服 的 目标 跟 踪 控 制 系统 设 计
◆张东波 。 刘长青 郭洪红 李明海 。 ‘ 。 （ １北京市智能机械创新设计服务工程技术研究中心，北京，１ ０ ０ ０ ２ ０ ：２北京联合大学机电学院，北京，１ ０ ０ ０ ２ ０ ）
摘 要
望 小文 中 ，两 ｆ 度运 动平 台 的单 片机控 制 器 的型 号为 ｊ
（ ｝ ８ ９ Ｃ ５ ２ Ｒ Ｃ ，单片机的供电电 为 ５ ｖ，端 ¨输 ｍ信号能 时 ，从 而实 现对 舵机 控 制高 电平 的持 续 Ｎ ｌ ＇ ｎ 】 的控 制 ；改
够川 １ 舵 机 的驱动 控制 ， 控 制 器 的 接线 如 ３所 示 。其 『 ｛ １ ，Ｐ ３ ． ０和 Ｐ ３ ． １连 接 到 机 ，利用 串行 通 的方 式进 行 数据 交 ｑ ： ；Ｐ Ｉ Ｌ 』 接
基于图像处理的智能行车辅助系统设计与实现
基于图像处理的智能行车辅助系统设计与实现智能行车辅助系统（Intelligent Advanced Driver Assistance System, iADAS）是一种利用图像处理技术来提供安全驾驶辅助的系统。
该系统通过实时监测和分析车辆周围的场景，并根据这些信息提供实时的驾驶建议和警示，帮助驾驶员做出更明智的决策，从而提高行车安全性。
一、引言随着汽车工业的快速发展和城市交通的日益拥堵，驾驶员的驾驶负担越来越重。
基于图像处理的智能行车辅助系统的设计与实现成为了提高驾驶安全性的重要手段。
本文将介绍基于图像处理的智能行车辅助系统的设计与实现。
二、系统设计1. 系统框架智能行车辅助系统的设计基于图像处理技术，主要分为四个模块：图像采集模块、图像处理模块、决策模块和输出显示模块。
- 图像采集模块：使用摄像头或雷达等传感器设备采集车辆周围的视场图像。
- 图像处理模块：对采集到的图像进行预处理，包括图像去噪、图像增强、图像配准等操作，以提高后续处理的准确性和效果。
- 决策模块：基于处理后的图像，采用一系列算法来提取环境信息、检测障碍物、识别交通标志等，并根据这些信息生成相应的驾驶建议和警示。
- 输出显示模块：将决策模块的输出结果以可视化的方式展示给驾驶员，如显示在仪表盘上的提示信息或HUD（Head-Up Display）上。
2. 图像处理算法图像处理算法是智能行车辅助系统的核心部分，它直接决定了系统对车辆周围环境的感知能力和决策能力。
- 环境感知：利用滤波、边缘检测、图像分割等技术来提取车道线、识别行人、识别其他车辆等，实现全方位环境感知。
- 障碍物检测：采用目标检测算法（如Haar特征、HOG（Histogram of Oriented Gradients）等）对图像中的障碍物进行定位和识别。
- 交通标志识别：使用图像分类算法（如卷积神经网络、支持向量机等）对采集到的图像进行识别，分析交通标志的类型和作用。
基于后向投影的目标实时跟踪系统设计
第30卷 第6期2007年12月 电子器件ChineseJournalOfElectronDevices Vol.30 No.6Dec.2007
DesignofanObject2TrackingSystemUsingHistogramBack2ProjectionSUNJun2xi1,2,3,SUNZhong2sen1,2,SONGJian2zhong11.ChangchunInstituteofOptics,FineMechanicsandPhysics,ChineseAcademyofSciences,Changchun130033,China;2.GraduateSchooloftheChineseAcademyofSciences,Beijing100039,China;3.ChangchunUniversityofScienceandTechnology
Abstract:BasedonTIDSP2TMS320C5416andFPGA,anewsystemfortrackingoftargetonHistogramback2projectionispresented.Theoriginaldataarefirstlyfilteredusingmedianfilterwith333windows,then,transmittedtoDSPbyPing2PangMethod.Thehistogramisselectedastheobjectcharacteristic,andiscomparedwithhistogramback2projectionforobjecttracking.Thefixedpointeroperationisusedforfastcomputingvelocity,insteadofthefloatingpointeroperation.Theresultofsomeexperimentshasshownthatthetrackingsystemisreal2timeandrobust.Keywords:real2timetracking;medianfilter;histogramback2projectionEEACC:6330
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1 中南民族大学 毕业论文(设计)
学院： 生物医学工程学院 专业： 生物医学工程 年级： 2008 题目: 基于图像处理的目标跟踪系统 学生姓名： 熊章靖 学号：******** 指导教师姓名: 谢勤岚 职称: 教授
2012年5月10日 2
中南民族大学本科毕业论文（设计）原创性声明 本人郑重声明：所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。除了文中特别加以标注引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。
作者签名： 2012年5月10日 1
目 录 摘要 .................................................................................................................................................. 1 Abstract........................................................................................................................................... 1 1 引言 .............................................................................................................................................. 2 2 OpenCV的体系结构 ....................................................................................................................... 3 2.1 OpenCV中的常用数据结构体系 ........................................................................................ 3 2.2 OpenCV中常用类体系 ........................................................................................................ 4 2.3 OpenCV常用的函数 ............................................................................................................ 4 3 视频处理....................................................................................................................................... 7 3.1 用HighGUI对视频进行读写处理 ...................................................................................... 7 3.1.1 获取摄像头，显示图像 ......................................................................................... 7 3.2 对AVI文件的处理 .............................................................................................................. 8 4 运动目标检测 ............................................................................................................................. 11 4.1 运动目标检测的基本方法 .............................................................................................. 11 4.2 本文的检测算法 .............................................................................................................. 12 4.3 开运算和闭运算 .............................................................................................................. 14 5 程序编辑及结果分析 ................................................................................................................. 15 5.1配置Visual C++ 6.0 ........................................................................................................ 15 5.1.1全局设置 ................................................................................................................. 15 5.1.2项目设置 ................................................................................................................. 17 5.2程序运行演示 .................................................................................................................... 17 5.3运行结果分析 .................................................................................................................... 18 结论 ................................................................................................................................................ 19 参考文献......................................................................................................................................... 20 致谢词 ............................................................................................................................................ 21 1
基于图像处理的目标跟踪系统 摘要：介绍了一种基于OpenCV的运动物体跟踪算法，用于实现在背景中检测出运动目标并实施警戒等特定提示的目的。该算法利用背景差分法得到当前帧中的静止的背景模型，并在不断更新的视频图像中检测前景图像，提取出运动目标。简单介绍了必要的函数和数据结构，以及重要的程序板块。实验结果表明，该方法可以较好地实现视频序列中运动目标的检测，具有实时性，并能得到较好的检测结果。相信在安防监督领域有更为广泛的运用。
关键字：运动目标检测；背景差分法；OpenCV
The target tracking system based on image processing Abstract：It's introducing a kind of moving objects tracking algorithm based on OpenCV,which is used to realize the purpose of detection on moving objects in background and implementing of specific tips for warning.The algorithm gets the static background model in the current frame with the background-finite-difference method, and tests the foreground images in the constantly updated video images ,and extracts the moving targets from them, .In addition, it introduces the necessary functions,data structures and the important program plates. The results we get from the experiment shows that this method can well realize moving targets detection in video sequences, which are defined, and we can get a good test results from it with believing that this method will be more used of in the security supervision areas.