基于MATLAB的运动物体轨迹跟踪
matlab飞机轨迹代码
matlab飞机轨迹代码
编写飞机轨迹的 MATLAB 代码涉及许多复杂的数学和物理概念，这需要考虑飞机的速度、加速度、风阻等因素。
以下是一个简单的
示例，展示了如何使用 MATLAB 绘制一个简单的飞机轨迹。
matlab.
% 飞机轨迹示例代码。
% 飞机的初始位置。
x0 = 0;
y0 = 0;
% 飞机的速度和方向。
v = 100; % 假设飞机速度为100单位/时间。
theta = pi/4; % 假设飞机方向为45度（以弧度表示）。
% 飞机飞行的时间。
t = 0:0.1:10; % 假设飞行时间为10个时间单位，每0.1个时间单位取一个点。
% 飞机的轨迹方程。
x = x0 + v cos(theta) t; % 飞机的x坐标随时间变化。
y = y0 + v sin(theta) t; % 飞机的y坐标随时间变化。
% 绘制飞机轨迹。
plot(x, y, 'b-'); % 绘制飞机轨迹，线条颜色为蓝色。
xlabel('X 坐标'); % x轴标签。
ylabel('Y 坐标'); % y轴标签。
title('飞机轨迹'); % 图表标题。
这段代码创建了一个简单的飞机轨迹模拟，假设飞机以固定速度和方向飞行。
实际上，真实的飞机轨迹涉及更多复杂的因素，比如飞机的加速度、风速和风向等。
如果你需要更复杂的飞机轨迹模拟，你可能需要使用更复杂的数学模型和物理模拟来实现。
(完整word版)【matlab代做】基于MATLAB的GMM和KDE核估计得目标跟踪仿真
第一章课题背景和研究意义近年来，视频监控系统在各行业得到了广泛应用，生活中有小区、超市等的安全监控，银行系统有柜台监控，交通方面有违章监控等。
这些监控系统是由一个或多个摄像机以及与之相连的一套电视监视器组成的，它们的用途主要是对场景的记录和保存，当异常情况，比如盗窃行为发生后，保安人员才通过记录的结果察看发生的事情，但往往为时已晚。
视觉监视是指在一个繁忙环境中对人和车辆等进行实时的观察，并给出对它们行为和动作的描述。
这一技术包括了运动目标的检测、跟踪、目标分类和行为理解等方面，涉及到计算机视觉、模式识别和人工智能领域的许多核心课题，是一个具有挑战性的困难问题。
近年来随着集成电路和计算机技术的迅猛发展，视觉监视系统所要求的硬件设备成本大大降低，因此它获得了日益广泛的研究与应用。
许多关于视觉监视的大规模研究项目已经在美国、欧洲和日本展开，同时它也成为许多国际学术会议关注的重要主题。
运动目标检测与跟踪处于整个视觉监视系统的最底层，是各种后续高级处理如目标分类、行为理解等的基础。
运动目标检测系指从视频流中实时提取目标，一般是确定目标所在区域和颜色特征等。
目标检测的结果是一种“静态”目标——前景目标，由一些静态特征所描述。
运动目标跟踪则指对目标进行连续的跟踪以确定其运动轨迹。
我们通过为静止背景建模来检测前景点。
具体的背景模型以 Stauffer 等提出的自适应混合高斯模型为蓝本，并对其作了部分改进以更好地处理实际背景发生变化的情形。
算法中采用一种可靠的连通区域检测算法完成前景目标的分割。
目标跟踪时则通过匹配目标的位置、大小、形状和颜色等特征，建立运动目标与前景目标间的对应关系。
算法中考虑了跟踪中多个目标相互遮挡的问题，分析了几种可能结果并分别加以处理。
我们还为运动目标引入了可靠性度量以使目标跟踪过程更加稳定和可靠。
在实际应用中，不包括运动物体的纯背景图像通常无法得到。
而且，由于场景光照变化、摄像机抖动等因素，背景不可能完全静止。
基于matlab利用加速度和陀螺仪实现绘制轨迹的方法
基于matlab利用加速度和陀螺仪实现绘制轨迹的方法要在MATLAB中利用加速度和陀螺仪数据实现绘制轨迹，您可以按照以下步骤进行操作：1. 首先，将加速度计和陀螺仪的数据进行融合。
您可以使用卡尔曼滤波器（Kalman filter）或扩展卡尔曼滤波器（Extended Kalman filter，EKF）等方法对加速度计和陀螺仪的数据进行融合。
融合后的数据将具有更高的精度和稳定性。
2. 接下来，将融合后的数据转换为轨迹数据。
您可以使用四元数（Quaternion）或旋转矩阵（Rotation Matrix）等方法对数据进行转换。
转换后的轨迹数据将表示载体在三维空间中的运动轨迹。
3. 利用MATLAB绘制轨迹数据。
您可以使用MATLAB的plot函数或scatter函数绘制轨迹数据。
例如，您可以使用以下代码绘制一条三维空间的轨迹：```matlab% 假设融合后的轨迹数据为trajectory_data，其中包含以下列：% [x, y, z, roll, pitch, yaw, time]% 绘制轨迹figure;hold on;plot3(trajectory_data(:, 1), trajectory_data(:, 2), trajectory_data(:, 3), 'ro');xlabel('X');ylabel('Y');zlabel('Z');```4. 如果需要，您可以对轨迹数据进行平滑处理。
您可以使用MATLAB的smoothing函数或滤波器函数对轨迹数据进行平滑处理。
平滑处理后的轨迹数据将更加平滑，有助于提高视觉效果。
5. 最后，您可以对绘制的轨迹进行保存和导出。
您可以使用MATLAB的saveas函数或print函数将绘制的轨迹保存为图像文件，例如JPEG或PNG等格式。
以上是在MATLAB中利用加速度和陀螺仪数据实现绘制轨迹的方法。
路径跟踪控制算法 matlab
路径跟踪控制算法概述路径跟踪控制算法是一种在自主导航系统中广泛应用的技术。
其主要目标是使机器能够根据预先定义的路径，自动进行导航并沿着路径正确地前进。
在机器人、自动驾驶和无人机等领域，路径跟踪控制算法的研究和应用对于实现精确的导航和避免碰撞具有重要意义。
原理和实现方式路径跟踪控制算法的原理和实现方式可以分为一下几个步骤：1. 轨迹规划在路径跟踪控制算法中，首先需要进行轨迹规划，即确定从起始点到目标点所需的路径。
常用的轨迹规划方法包括最短路径算法、A*算法和动态规划算法。
这些算法可以根据地图信息和环境约束生成最优的路径。
2. 控制策略选择一旦获得了要跟踪的路径，就需要选择合适的控制策略来实现路径跟踪。
在路径跟踪中常用的控制策略包括纯追踪控制、模型预测控制和滑模控制等。
不同的控制策略适合不同的场景和机器人类型。
3. 路径跟踪控制在路径跟踪控制算法中，控制器根据所选的控制策略，将机器人引导沿着预定义的路径前进。
控制器会根据机器人当前的位置和姿态信息，计算出所需的控制信号，如速度和转向角度，并将其应用于机器人的执行机构。
4. 路径修正和避障在实际的导航过程中，由于环境的变化或测量误差等因素，机器人可能会偏离原始的路径。
因此，路径跟踪控制算法一般还会包括路径修正和避障功能。
路径修正可以通过实时测量机器人与期望路径之间的距离和方向来实现。
而避障功能可以通过使用传感器数据和环境建模来避免碰撞和更好地适应复杂的环境。
应用实例路径跟踪控制算法在各个领域都有重要的应用。
以下是一些典型的应用实例：1. 无人驾驶车辆路径跟踪控制算法在无人驾驶领域广泛应用，它使得无人驾驶车辆能够根据预先定义的路径进行自主导航。
通过运用先进的感知和控制技术，无人驾驶车辆能够沿着规划的路径安全地行驶，并根据实时的环境信息进行路径修正和避障。
2. 机器人导航路径跟踪控制算法在工业机器人和服务机器人导航中也得到了广泛应用。
在工业自动化领域，机器人需要在复杂的工作环境中自主导航并执行任务。
MATLAB跟轨迹分析
MATLAB跟轨迹分析MATLAB是一种高级技术计算环境和编程语言，广泛应用于各个领域中的科学与工程计算。
它提供了丰富的函数库和工具箱，可以用于数据处理、可视化、模拟和分析等任务。
其中一项常见的应用是轨迹分析，即对物体或者系统在时间和空间上的运动进行分析和模拟。
轨迹分析在多个领域中起着重要的作用，比如物理学、生物学、机械工程等。
对于轨迹数据的分析可以帮助解释和理解物体的运动规律，优化运动轨迹，以及预测未来的运动状态。
在MATLAB中，可以使用多种方法对轨迹数据进行分析，包括统计分析、插值、回归分析、滤波和模拟等。
以下是一些常见的轨迹分析方法：1.数据导入和可视化：可以使用MATLAB的文件读取和数据处理工具将轨迹数据导入到MATLAB环境中，然后通过绘图函数进行可视化。
可以使用散点图、曲线图、等高线图等形式展示轨迹数据，以便更直观地观察和分析。
2.轨迹插值：在轨迹数据中可能存在缺失值或者噪声，可以使用MATLAB的插值函数对轨迹数据进行平滑处理。
常见的插值方法包括线性插值、样条插值、拉格朗日插值等。
3.轨迹分段和切割：在实际应用中，轨迹数据可能会因为不同的运动行为而分段。
可以使用MATLAB的函数对轨迹数据进行分段，然后对每个段进行单独的分析。
4.轨迹拟合和回归分析：可以使用MATLAB的拟合工具箱对轨迹数据进行拟合，并使用回归分析方法评估拟合的精度。
拟合和回归分析可以帮助确定轨迹的运动模型和参数。
5.轨迹滤波：在实际应用中，轨迹数据可能会受到测量误差、噪声和干扰的影响。
可以使用MATLAB的滤波器设计工具箱对轨迹数据进行滤波，以去除噪声和干扰。
6.轨迹模拟和预测：可以使用MATLAB的仿真和模型建立工具箱对轨迹进行模拟和预测。
通过建立合适的数学模型和运动方程，可以预测未来的轨迹运动状态。
除了上述方法，MATLAB还提供了丰富的图形绘制、数据分析和统计工具，可以用于更深入的轨迹分析。
此外，MATLAB还支持与其他软件和工具集成，可以方便地进行数据的导入和导出。
使用Matlab进行运动轨迹分析与物体识别
使用Matlab进行运动轨迹分析与物体识别引言：在现代科技和计算机技术的发展下，人们可以利用各种软件和工具进行各种应用研究，这其中就包括了运动轨迹分析和物体识别。
本文将介绍如何使用Matlab 这一功能强大的工具进行运动轨迹分析以及物体识别的研究。
一、运动轨迹分析：1. 数据采集与处理在进行运动轨迹分析之前，首先需要采集到相关的数据。
可以使用传感器、摄像头等设备进行数据采集，并将采集到的数据导入到Matlab中进行处理。
2. 运动轨迹绘制在导入数据后，可以使用Matlab提供的绘图函数，如plot()或scatter()来将采集到的数据绘制成运动轨迹图。
通过绘制轨迹图，我们可以更直观地观察物体的运动情况。
3. 运动轨迹分析除了绘制轨迹图，Matlab还提供了丰富的分析工具。
通过计算轨迹的速度、加速度等参数，我们可以对物体的运动状态进行深入分析。
例如，可以使用polyfit()函数拟合轨迹数据，从而得到物体的运动方程及相关的运动特性。
4. 轨迹预测与模拟除了分析现有的轨迹数据，有时候我们也希望能够对未来的轨迹进行预测。
在Matlab中，我们可以使用例如least squares fitting等方法来预测物体的运动轨迹。
此外，还可以利用Matlab的仿真模块对特定场景下的运动轨迹进行模拟，并得出相应的结果。
二、物体识别：1. 图像采集与预处理在进行物体识别之前，我们首先需要采集到相关的图像数据。
可以使用摄像头或者图像采集设备进行图像采集，并将采集到的图像导入到Matlab中。
在导入图像后，我们需要对图像数据进行预处理，去除图像的噪声、增强图像的对比度等。
2. 特征提取与选择在物体识别中，特征的选择与提取是非常重要的环节。
Matlab提供了许多强大的图像处理和特征提取函数，例如SIFT、HOG等。
通过这些函数，我们可以提取图像中的关键特征，用以区分不同物体。
3. 物体分类与识别在得到了物体的特征之后，接下来就可以使用机器学习算法来进行物体的分类与识别。
轨迹跟踪控制算法 matlab
轨迹跟踪控制算法 matlab
轨迹跟踪控制算法是一种用于控制系统中跟踪特定轨迹或目标的算法。
在Matlab中，可以使用以下几种常见的轨迹跟踪控制算法：
1. PID控制器：PID控制器是一种经典的控制算法，通过比较实际输出与期望轨迹的偏差，计算输出控制信号。
可以使用Matlab中的pid函数来设计和调整PID控制器。
2. LQR控制器：线性二次调节（LQR）控制器是一种基于状态反馈的优化控制算法，通过最小化系统状态与期望轨迹之间的偏差来计算控制输入。
在Matlab中，可以使用lqr函数进行设计和调整LQR 控制器。
3. MPC控制器：模型预测控制（MPC）是一种基于系统模型的优化控制算法，它通过在每个采样时间步骤上优化一系列未来控制输入来实现轨迹跟踪。
在Matlab中，可以使用mpc函数来设计和调整MPC 控制器。
4. Sliding Mode控制器：滑模控制器是一种非线性控制算法，通过引入一个滑模面来强制系统状态跟踪期望轨迹。
在Matlab中，可以使用sim函数和滑模控制器的自定义函数来实现滑模控制。
以上是一些常见的轨迹跟踪控制算法，在Matlab中可以使用相应的函数和工具箱来实现和调整这些算法。
根据具体的系统和需求，选择合适的算法并进行参数调整以实现良好的轨迹跟踪效果。
matlab点的轨迹 -回复
matlab点的轨迹-回复MATLAB是一种广泛应用于科学和工程领域的编程语言和环境。
它提供了许多功能强大的工具和函数，可帮助用户进行数据分析、可视化、算法开发和模拟等任务。
在MATLAB中，点的轨迹是一种常见的应用场景，用于表示物体在一段时间内的运动状态。
本文将一步一步回答关于MATLAB 中点的轨迹的问题，并探讨如何使用MATLAB来模拟和可视化这些轨迹。
首先，我们需要定义一个点在空间中的位置。
在MATLAB中，点的位置通常使用二维或三维坐标表示。
对于二维坐标系，我们可以使用x和y坐标轴来表示一个点的位置。
在三维坐标系中，我们通常使用x，y和z坐标轴来表示一个点的位置。
例如，对于二维坐标系中的点，我们可以使用以下代码定义其位置：x = [1 2 3 4 5]; x坐标y = [2 4 6 8 10]; y坐标接下来，我们可以使用MATLAB的绘图工具来可视化这些点的轨迹。
一种常见的方法是使用plot函数。
该函数可以将一系列的点连接起来，形成一条线。
我们可以使用以下代码将上述的点连接起来，并可视化它们的轨迹：plot(x, y); 绘制点的轨迹xlabel('x'); 设置x轴标签ylabel('y'); 设置y轴标签title('Point Trajectory'); 设置图表标题该代码会在MATLAB的绘图窗口中生成一个图表，显示出点的轨迹。
x轴和y轴上的刻度将根据给定的坐标值自动调整。
在许多情况下，我们可能需要模拟一个点在时间中的运动轨迹。
我们可以使用MATLAB的循环结构来实现这一点。
例如，假设我们要模拟一个点沿着一个直线向右移动的过程，我们可以使用以下代码：t = 0:0.1:10; 时间变量x = t; x坐标随时间变化y = zeros(size(t)); y坐标始终为0plot(x, y); 绘制点的轨迹xlabel('x'); 设置x轴标签ylabel('y'); 设置y轴标签title('Point Trajectory'); 设置图表标题通过逐渐增大时间变量t的值，我们可以观察到点在x轴上向右移动的轨迹。
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基于MATLAB的运动物体轨迹跟踪视频运动目标检测与跟踪算法是计算机视觉领域的一个核心课题，也是智能视频监控系统的关键底层技术。
它融合了图像处理、人工智能等领域的研究成果，已经广泛应用于安保监控、智能武器、视频会议、视频检索等各个领域。
因此，检测与跟踪算法研究具有极其重要的理论意义和实用价值。
运动目标检测与跟踪涉及到计算机图像处理、视频图像处理、模式识别、以及人工智能等诸多领域，广泛地应用于军事、工业、生活等各个方面。
研究内容分为三个方面：图像的预处理、运动目标的检测和运动目标的跟踪。
在图像的预处理方面，采用均值滤波，抑制噪声；并应用形态学的方法进行滤波和去除小黑点，改善图像质量。
在运动目标的检测方面在运动目标检测方面，本文对常用的三种方法进行了分析，包括帧间差分法和背景差分法，并指出其优缺点及主要的适用范围;重点研究了帧间差分法，帧间差分法比较简单，对环境的适应能力强，但是检测到的运动目标不精确。
在运动目标的跟踪方面，也做了初步的研究。
采用最小外界矩形框来定位目标，借助最近领域法预测目标位置，缩小目标的搜索范围，提高目标的跟踪速度。
第一章绪论 (3)1．1课题的研究背景及意义 (3)1．2国内外的研究现状，发展动态 (5)1．2．1国外研究现状 (5)1．2．2国内研究现状 (7)1．2．3难点与发展趋势 (8)1.3本论文的研究内容和论文结构 (9)第二章视频运动目标检测算法分析 (11)2.1 帧间差分法 (11)2.2边缘检测 (13)2.3背景差分检测 (16)2.4 光流法 (17)第三章图像的预处理 (18)3.1 图像灰度化 (18)3.1.1分量法 (18)3.1.2最大值法 (18)3.1.3平均值法 (18)3.1.4加权平均法 (19)3.2 图像的二值化 (19)3.3图像滤波处理 (20)3.4 形态学图像处理 (21)3.4.1 腐蚀 (21)3.4.2膨胀 (22)第四章目标跟踪及预测方法 (23)4.1. 运动目标跟踪的方法 (23)4.1.1.基于区域的跟踪 (23)4.1.2 基于特征的跟踪 (24)4.2 本文采用的技术方案 (25)4.2.1 直方图和质心 (25)4.2.2 最小外接矩形 (25)4.3运动特征的提取和运算 (26)第五章总结与展望 (27)第一章绪论1．1课题的研究背景及意义随着计算机技术的不断发展，计算机能力得到了极大的提高，使得利用计算机实现人类的视觉功能成为目前计算机领域最热门的课题之一。
该领域称之为计算机视觉，它是计算机技术，电子信息工程，微电子技术等多学科的一个共同的衍生点，是一门新兴的技术。
计算机视觉研究的目标是使计算机具有通过图像（和静止的图像相比，运动图像包含了更多的信息)认知周围环境信息的能力，这种能力不仅能使计算机能感知环境中物体的几何信息，包括它的形状、位置、姿态、运动等，而且能对它们进行描述、存储、识别与理解。
在过去的二十多年里，如何利用计算机把运动目标检测出来并对感兴趣的部分进行跟踪，从而实现对目标运动行为的理解和描述，一直是一个具有挑战性的课题，也是一项非常活跃的研究领域。
运动目标的检测与跟踪，目的是通过对视频图像的分析，实现对场景中目标的定位、识别和跟踪，从而做到对目标行为的分析，在完成日常管理外还能对发生的异常情况做出反应。
对视频的自动检测可以减少对视频信号的存储并能实现自动报警。
它可以指导操作人员去解决一些潜在的问题．还可以极大的减少视频传输所需要的带宽，并且只存储一些感兴趣的片断。
运动目标的检测和运动目标的跟踪，这两方面工作是一个承接的关系，但同时也相互影响。
运动目标检测是第一部分，它就是实时地在被监视的场景中检测运动目标，并将其提取出来。
运动目标跟踪也是衔接运动目标检测和目标行为分析和理解的一个重要环节。
所谓运动目标跟踪，就是在运动目标检测的基础上，利用目标有效特征，使用适当的匹配算法，在连续图像中寻找与目标最相似的图像的位置，简单的说就是给目标定位。
在实际应用中，运动目标跟踪不仅可以提供目标的运动轨迹和准确定位目标，为下一步的目标行为分析与理解提供了可靠的数据来源，而且也可以为运动目标检测提供帮助，从而形成一个良性的循环。
运动目标的检测、跟踪技术是一个对实时性和识别精度有较高要求的高科学技术。
在技术上涉及到计算机图像处理、视频图像处理、模式识别、以及人工智能等诸多领域，因而具有较强的研究价值。
而且它在军事、工业和科学研究方面的应用极为广泛，如：视频监视、虚拟现实、运动目标捕获、智能交通、军事制导等。
正是由于这些显著的优点及其广泛的应用前景，研究图像目标的检测与跟踪具有重要的意义。
视觉跟踪技术具有广阔的应用前景，并不仅仅局限于上述所介绍的几个方面。
实现一个具有鲁棒性、准确性的视觉跟踪系统是当前视觉跟踪技术努力的方向。
随着计算机技术的不断发展，视觉跟踪技术作为计算机视觉领域中的核心技术之一，在一些关键技术中具有越来越重要的作用。
1．2国内外的研究现状，发展动态1．2．1国外研究现状图像的类型主要有三种：可见光图像、红外图像和雷达图像。
其中可见光图像是通过光学成像原理得到的；红外图像是通过不同物体表面辐射的热量不同的而得到的；雷达图像则是合成孔径雷达、毫米波雷达、激光雷达等不同成像手段得到的图像。
针对它们不同的特点，也就产生了不同的检测跟踪算法。
本文针对可见光图像中的运动目标进行分析研究。
巨大的商业价值和应用价值使越来越多的公司和学术机构致力于这种技术的研究。
美国，英国等国家己经展开了大量相关项目的研究。
1997年，由美国国防高级研究项目署DARPA(DefenceAdvanced Research Projects Agency)领头，以美国卡耐基梅隆大学为首，麻省理工学院等高校参与了视频监控系统项目VSAM（VSAM：System for video surveillance andmonitoring，意为：视频监控系统)的研究开发，并于2000年基本完成．此项目主要研究的是针对战场及普通民用场景进行监控的自动视频理解技术：分布于各个不同位置的摄像头获取的视频信号通过一个分布式的网络连接汇集到操作中心，只需要一个操作人员就可以监控一个相当广阔的空间范围．同时，在很大程度上减少了操作人员的劳动强度，系统能够自主检测异常情况的发生，而且只有在检测到异常的情况下系统才会发出信号，提醒操作人员作相应的处理。
从2000年开始，DARP又设立了HID（Human Identification at a Distance)计划，美国有13所大学和5个研究中心参与了这个项目的研究，包括卡内基梅隆大学、马里兰大学、麻省理工大学、哥伦比亚大学等。
其任务是开发多模式的、大范围的视觉检测技术，以实现远距离情况下人的检测、分类和识别，增强国防、民用等场合免受恐怖袭击的自动保护能力。
欧盟赞助研究的PRISMATICA系统，该系统融合了多种智能检测设备(智能摄像头、非接触智能卡、无线视频传输等)，用于地铁站的安全监视。
国外一些公司近年来相继推出了具备一定智能功能的视频监视系统，如:娜威的 DETEC AC公司提供的Detec系统;美国ObjectVideo公司提供的ObjectVideo VEW、ObjectVideo Forensics。
它们实现了在用户定义规则下对监视场景进行监测、跟踪、分类、统计的软件系统，可在诸如有人闯入、盗窃、提包遗失或者未经许可在限制区域闲逛等违反自定义规则的情况下报警。
另外还有ObjectVideo On Board一构建在DSP处理器上的嵌入式视频监视系统;在日本，一家公司发展的基于的三维激光摄像机的自行车辆及行人检测系统，系统的主要目的是获得交通流参数，以动态地智能地控制交通信号。
1．2．2国内研究现状相对而言，国内在目标跟踪技术方面的研究起步较晚。
主要的研究团队有中科院自动化所模式识别国家重点实验室、北京大学视觉与听觉信息处理国家重点实验室及清华大学智能技术与系统国家重点实验室。
中科院自动化所模式识别国家重点实验室的主要目标是实现一个动态场景集成分析演示系统并最终推向实用，而北京大学视觉与听觉信息处理国家重点实验室的工作主要是实现高度智能化的机器感知系统，并在言语听觉技术、三维视觉信息处理、智能机器人等研究领域取得许多研究成果。
清华大学智能技术与系统国家重点实验室主要从事人工智能基本原理、基本方法的基础与应用基础研究，包括智能信息处理、机器学习、智能控制，以及神经网络理论等，还从事与人工智能有关的应用技术与系统集成技术的研究，主要有智能机器人、声音、图形、图像、文字及语言处理等。
交通流参数，以动态地智能地控制交通信号。
在国内，也己有一些具备智能功能的视频监视产品上市，如:北京黄金眼科技的黄金眼，北京行者科技的行者猫王等产品。
但是，目前国内使用中的视频监视系统大部分均侧重于视频数据的压缩、传输和存储;其报警功能大都利用红外，烟雾等外接传感器实现;视频数据到达终端以后还是需要由人来实时观测分析，或者是存储起来以备事后查阅。
这种系统仍需耗费大量的人力物力，却只能实现部分的预期功能，远远无法满足日益增长的对监视系统智能化的需求。
1．2．3难点与发展趋势基于计算机视觉的运动物体检测和跟踪方法，目前国内外有很多机构和学者对其进行研究。
由于该领域的研究对象复杂，研究内容涉及多种学科，目前还存在以下研究难点还没有较好地解决。
运动物体检测方法对周围环境中光线亮度渐变和微小噪声干扰的适应性能。
自然光线和灯光的亮度是在不断变化的，平时人眼可能感觉不到这些光线亮度的变化，但是在对场景中运动物体进行检测时，光线亮度的细微变化和微小噪声的干扰会对检测结果产生很大影响。
如果检测算法不能适应这些变化，可能会导致检测失败。
运动物体的有效分类问题。
运动物体跟踪的关键是能否识别出运动物体。
如果目标识别的方法不当，通常会导致跟踪中目标丢失或出现虚假跟踪目标。
所以，为了提高跟踪算法的有效性，必须首先解决好运动目标的有效分类问题。
运动物体之间的遮挡与重叠的跟踪问题。
目前许多跟踪方法能够很好地对单个物体进行跟踪，但是当场景中出现多个跟踪物体时，特别是这些运动物体之间存在相互遮挡和重叠时，如何有效分离目标并。