基于MATLAB的运动物体轨迹跟踪--毕业论文Word版
MATLAB例子研究Motion-BasedMultipleObjectTracking
MATLAB例⼦研究Motion-BasedMultipleObjectTracking
这个例⼦是⽤来识别视频中多个物体运动的。
我要研究的是：搞清楚识别的步骤和相应的算法，识别出物体运动的轨迹。
详细参见官⽅帮助⽂档，总结如下：
移动物体的识别算法：a background subtraction algorithm % based on Gaussian mixture models ；
消除foreground mask的噪声：Morphological（形态学） operations；
连接的像素点检测（这⼀团像素点极可能是识别到物体）：blob（斑点） analysis；
判断是否为同⼀物体：通过运动(motion)判断；
每个轨迹上的运动估计：Kalman filter（⽤于预测轨迹在每⼀帧的位置）；
轨迹的保持：检测到的物体会和轨迹匹配，如果有识别的物体不能匹配到已有轨迹，则新创建⼀个轨迹；⼀个轨迹在设定的时间没有匹配到识别的物体，则删除该轨迹；。
matlab质点运动轨迹
matlab质点运动轨迹
要绘制在MATLAB中的质点运动轨迹，需要知道质点位置的函数，即位置向量关于时间的函数。
假设质点的坐标为(x,y,z)，则可以用以下代码绘制质点运动轨迹：
% 定义位置函数，这里以一个简单的例子作为演示
x = @(t) cos(t); % x随时间t的变化关系
y = @(t) sin(t); % y随时间t的变化关系
z = @(t) t; % z随时间t的变化关系
% 绘制轨迹
t = linspace(0, 2*pi, 100); % 定义时间范围
plot3(x(t), y(t), z(t)); % 绘制3D图形
在以上代码中，定义了随时间变化的位置向量x、y和z，并用plot3函数绘制了3D图形。
这里用linspace函数定义了时间的范围，即从0到2π的100个数，来生成在x、y和z方向上的坐标。
这样可以在3D坐标系中绘制质点的运动轨迹。
注意，这是一个简单的示例代码。
在实际应用中，需要根据不同的运动模型编写具体的位置函数，以绘制不同的质点运动轨迹。
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matelab星体运动轨迹
嫦娥一号与月亮、地球、太阳关系演示图欧阳仕粮学号：20084051014（吉首大学物理与机电工程学院，湖南吉首416000）摘要：用matlab模拟嫦娥一号人造卫星运围绕月球做周期性运动时，人造卫星、月球、地球相对于太阳的运动轨迹动画。
展现了人造卫星绕月飞行时相对与参照物太阳的运动轨迹，便于直观的了解卫星相对于太阳的相对运动。
关键词：卫星运动轨迹;相对运动;数学软件matlab1、引言大家都知道我们所了解的地球围绕太阳做近似圆周运动的规则运动，当然月球，人造地球卫星也是如此，而我们一直以来所关注的登月工程的探月卫星也是这样一种情况。
那月球、探月卫星嫦娥一号相对于太阳是一个怎样的情形，下面通过计算机软件matlab，来模拟一下月球、嫦娥一号相对太阳的运动动画，并描绘出轨迹。
2、原理假设我们所研究的所有星体处在同一水平面上。
地球距太阳的的平均距离为R，月球距地球的平均距离为r1，嫦娥一号距月球的平均距离为r2，地球公转角速度w1，月亮公转角速度w2，嫦娥一号绕月亮公转角速度w3。
我们从0每隔0.01到2 取一个弧度s1。
地球相对太阳转过的角度sita1，月亮相对地球转过的角度sita2，嫦娥一号相对月球转过的角度sita3，设开始时间为t=0,然后每隔时间T进行一次取样计算，计算各个星体的的位置坐标。
首先，确定太阳的位置为（0，0），根据圆周运动的轨迹方程确定地球的运行轨道（R*cos(s1),R*sin(s1)），确定月球围绕地球公转的轨道(R*cos(sita1)+r1*cos(s1),R*sin(sita1)+r1*sin(s1))，再确定画嫦娥一号绕月亮公转轨道(R*cos(sita1)+r1*cos(sita1)+r2*cos(s1),R*sin(sita1)+r1*sin(sita1)+r2*sin(s1))，这样就找出了地球、月球、嫦娥一号的轨迹。
分别在matlab中用plot函数画出。
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在机器人控制与导航中的应用案例与运动规划与避障与路径跟踪轨迹控制策略与方法
MATLAB在机器人控制与导航中的应用案例与运动规划与避障与路径跟踪轨迹控制策略与方法近年来，机器人技术的发展迅猛，逐渐渗透到人们的生活中的各个领域。
机器人的控制与导航是机器人系统中至关重要的一部分，其中运动规划、避障和路径跟踪等问题成为了研究的热点。
在机器人控制与导航中，MATLAB作为一种强大的工具，被广泛应用于机器人控制与导航领域，为研究人员和工程师们提供了便利与支持。
一、运动规划运动规划是机器人导航中的一个重要问题。
在机器人运动规划中，MATLAB可以提供一系列的算法和工具来完成运动规划任务。
例如，通过使用机器人工具箱中的运动学模型，我们可以对机器人的运动进行建模和分析。
采用逆运动学算法，可以根据末端效应器的期望位置和姿态，计算出机器人各个关节的控制量。
此外，MATLAB还提供了一些优化算法，如最优控制算法，用于求解运动规划中的最优控制问题。
这些算法可以帮助研究人员设计出高效且平滑的机器人路径，使机器人能够按照既定的轨迹进行运动。
二、避障避障是机器人导航中的一项重要任务。
在现实应用中，机器人需要能够避免障碍物并选择合适的路径绕过障碍物。
MATLAB提供了一些强大的工具，用于避障问题的建模和求解。
通过使用图像处理工具箱中的算法，可以实现机器人对周围环境的感知。
通过处理激光雷达或摄像头的数据，可以提取出障碍物的位置和形状信息。
然后，通过使用机器人控制系统工具箱中的运动规划算法，可以在避障的基础上生成机器人的轨迹。
另外，MATLAB还提供了许多强大的最优化算法，如A*算法、D*算法和RRT算法等，可用于实现机器人的全局路径规划。
这些算法可以根据机器人周围环境的信息，快速地计算出一条避开障碍物的最优路径，以实现机器人的自主导航。
三、路径跟踪路径跟踪是机器人导航中另一个重要的任务。
在路径跟踪问题中，机器人需要按照预定路径进行移动，并保持一定的轨迹控制精度。
MATLAB提供了一些工具和算法，用于路径跟踪问题的建模和求解。
Matlab中的运动规划与轨迹优化技术
Matlab中的运动规划与轨迹优化技术引言：在现代工程中，如何实现机器人和自动化设备的高效运动规划与轨迹优化成为了一个热门的研究领域。
Matlab作为一种高级的数学建模和仿真工具，为研究者和工程师们提供了许多强大的工具和技术，用于解决运动控制和轨迹优化的相关问题。
本文将介绍Matlab中一些常用的运动规划和轨迹优化技术，以及它们的应用领域和实际案例。
第一部分：运动规划基础1. 运动规划的概念与意义运动规划是指通过合理的算法和技术确定机器人或自动化设备在特定环境中的运动轨迹和关节配置，以实现特定任务。
它在工业生产、机器人导航、医疗手术等领域具有广泛的应用。
Matlab中提供了一系列用于运动规划的工具箱，包括Robotics System Toolbox和Control System Toolbox等，可以帮助工程师们实现复杂的运动规划问题。
2. 运动学建模为了实现运动规划，首先需要对机器人或自动化设备进行运动学建模。
这涉及到对机器人的几何结构和运动学参数进行建模和描述。
Matlab中提供了机器人运动学建模的功能，可以根据机器人类型和几何参数，自动生成运动学模型，为后续的轨迹规划和优化提供基础。
3. 轨迹规划算法在运动规划中，轨迹规划算法起到了关键的作用。
常用的轨迹规划算法包括插值法、最小时间规划法和动态规划法等。
插值法通过线性插值或样条插值的方法，生成平滑的轨迹。
最小时间规划法通过最小化运动时间来规划轨迹，保证在给定的约束条件下，机器人的运动最为高效。
动态规划法则是一种优化方法，通过动态规划的思想，在各种可能的运动轨迹中选择最佳的一条。
第二部分：Matlab中的应用案例1. 工业生产中的运动规划在工业生产中，运动规划和轨迹优化扮演着重要的角色，特别是在自动化装配线和机器人操作中。
通过Matlab中的运动规划工具箱，工程师们可以对机器人进行合理的运动规划，提高生产效率和质量。
例如，在汽车工厂中，通过Matlab进行路径规划和轨迹优化，可以实现机器人自动进行车身焊接和油漆等操作，提高汽车生产线的效率。
基于matlab的运动目标检测研究
㊀第３７卷第６期㊀㊀㊀㊀㊀佳木斯大学学报(自然科学版)㊀㊀Ｖｏｌ.３７Ｎｏ.６㊀２０１９㊀年１１月㊀㊀㊀㊀ＪｏｕｒｎａｌｏｆＪｉａｍｕｓｉＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ(ＮａｔｕｒａｌＳｃｉｅｎｃｅＥｄｉｔｉｏｎ)㊀Ｎｏｖ.㊀２０１９文章编号:１００８－１４０２(２０１９)０６－０９０４－０３基于ＭＡＴＬＡＢ的运动目标检测研究①章㊀华ꎬ㊀王㊀静ꎬ㊀闪静洁ꎬ㊀沈静静(安徽新华学院电子通信工程学院ꎬ安徽合肥２３００８８)摘㊀要:㊀基于ＭＡＴＬＡＢ工具对运动目标的检测进行了研究ꎬ利用改进的帧差算法对获取的图像做帧差并将帧差图像做自适应阈值分割ꎬ然后自适应滤波去燥ꎬ最后利用逻辑与运算将两幅二值化图像合并成一幅图像ꎬ利用形态学腐蚀和膨胀的检测方法ꎬ提取运动物体的轮廓达到检测运动目标的目的ꎮ关键词:㊀ＭＡＴＬＡＢꎻ运动目标检测ꎻ自适应滤波ꎻ改进帧差法中图分类号:㊀ＴＰ３９１.４１㊀㊀㊀㊀文献标识码:㊀Ａ０㊀引㊀言随着科技的发展ꎬ运动目标的检测在交通管理㊁军事领域㊁医学研究㊁生物特征识别等方面越来越受到人们的关注[１]ꎮ运动目标检测技术是运动目标跟踪和行为识别的基础ꎮ现阶段ꎬ对运动目标检测和跟踪方法的研究越来越多ꎬ但方法大多只是适用于实验场景ꎬ换作其他现实场景则无法达到预期的效果ꎬ尤其在精准性和实时性上[２]ꎮ所以对运动目标检测进行深入的研究十分必要ꎮ１㊀运动目标检测方案基于ＭＡＴＬＡＢ的运动目标检测算法流程如下图１所示ꎮ首先对采集的视频序列提取单帧图像ꎬ然后进行灰度处理和中值滤波ꎮ经过滤波后的图像做帧差得到帧差图ꎮ然后对帧差图进行二值化处理及自适应滤波ꎬ最后将两幅二值化图像进行逻辑与运算后添加形态学学处理检测运动目标ꎮ２㊀运动目标检测算法２.１㊀两帧差分法两帧帧差法主要是将相邻两个连续帧对应像素点做差分运算ꎬ然后对相邻帧的对应的像素点差分后的结果求绝对值[３]ꎮ并将绝对值与设定好的阈值作差ꎬ通过比较差值判断物体的运动ꎮ其帧差图像的公式如下式(１)所示ꎮｄｋ(ｘꎬｙ)＝｜ｆｋ(ｘꎬｙ)－ｆｋ＋１(ｘꎬｙ)｜(１)其中ｄｋ(ｘꎬｙ)为差分图像ꎮ二值化处理的公式如(２)所示ꎮｒｋ(ｘꎬｙ)＝０㊀(ｄｋ(ｘꎬｙ)>Ｔ)１㊀(ｄｋ(ｘꎬｙ)£Ｔ){(２)其中Ｔ为阈值ꎮ图１㊀运动目标检测算法流程图按照公式(２)ꎬ对于整幅图像进行处理ꎬ得到二值化的图像ｒｋ(ｘꎬｙ)ꎬ其中灰度值为２５５的点为前景点ꎬ灰度值为０的点为背景点ꎮ前景的图像即为检测出来的运动图像ꎮ①收稿日期:２０１９－０９－２５基金项目:安徽省教育厅自然科学研究项目(ＫＪ２０１９Ａ０８７１)ꎻ安徽省级质量工程项目(２０１６ｃｋｊｈ０９４)ꎻ安徽新华学院校级科研项目(２０１８ｚｒ０１２)ꎮ作者简介:章华(１９９０－)ꎬ男ꎬ安徽枞阳人ꎬ讲师ꎬ研究方向:数字图像处理ꎮ第６期章㊀华ꎬ等:基于ＭＡＴＬＡＢ的运动目标检测研究两帧帧差法的优势在于直接利用相距较近的两帧图像或利用相邻帧作为背景来做差分ꎬ不需要背景积累和更新ꎬ算法设计简单ꎬ程序复杂度低ꎬ适合于检测识别多目标[４]ꎮ但算法易受环境中的噪声影响ꎬ并且二值化阈值的选择对检测结果影响较大ꎬ如果阈值较大就会把检测目标中有用的东西排除ꎬ反之较小则会引入过多的噪声ꎬ并且对于面积较大㊁颜色分布较为均匀的运动目标ꎬ在相邻帧的重叠部分容易形成 空洞ꎬ无法准确提取运动区域[５]ꎮ２.２㊀改进的帧差法２.２.１㊀多帧帧差法多帧帧差法是将第Ｎ帧㊁Ｎ＋１帧㊁Ｎ＋２帧连续的３帧图像中相邻的两帧连续差分ꎬ即将第Ｎ＋１帧的数据和Ｎ帧相减求绝对值ꎬ将Ｎ＋２帧的数据和Ｎ＋１帧的数据相减求绝对值ꎬ生成的两幅差分图像进行二值化ꎬ得到前景以及背景图像[６]ꎮ三帧帧差法的公式如下式(３)所示ꎮｄｎ(ｘꎬｙ)＝｜ｆｎ＋１(ｘꎬｙ)－ｆｎ(ｘꎬｙ)｜ɘ｜ｆｎ＋２(ｘꎬｙ)－ｆｎ－１(ｘꎬｙ)｜(３)２.２.２㊀局部自适应阈值分割局部自适应阈值分割主要是在每个像素点领域块内的所有像素值中选取最大值和最小值的像素点ꎬ利用这两个像素点相加求平均后得到阈值ꎮ其公式如(４)所示ꎮＴ(ｘꎬｙ)＝ｍａｘ－ｗ<ａ<ｗ－ｗ<ｂ<ｗｆ(ｘ＋ａ１ꎬｙ＋ｂ１)＋ｍｉｎ－ｗ<ａ<ｗ－ｗ<ｂ<ｗｆ(ｘ＋ａ２ꎬｙ＋ｂ２)２(４)其中ꎬａ１ａ２ｂ１ｂ２为最大值和最小值自窗口的坐标值ꎮＷ为窗口的半径ꎮ自适应阈值的优越性在于将图像分割成更小的区域进行判断ꎬ极大地降低了阴影对图片本身的影响ꎮ３㊀实验结果与分析３.１㊀灰度变换由于ＲＧＢ并不能反映图像的形态特征ꎬ所以为了减少计算量ꎬ在进行滤波前将单帧图像做灰度变换ꎬ变换结果如图２所示ꎬ其中左边原始图像ꎬ右边是灰度变换后的图像ꎮ图２㊀灰度变换图３㊀中值滤波图４㊀自适应阈值分割图图５㊀自适应滤波３.２㊀中值滤波为了减少噪声污染ꎬ对灰度变化后的图像进行中值滤波ꎬ如图３所示ꎮ图像噪声明显减小ꎬ这样能够使得检测结果更加准确ꎮ３.３㊀自适应阈值分割传统的帧差法的阈值是硬阈值ꎬ在实际场景的５０９佳木斯大学学报(自然科学版)２０１９年测试过程中ꎬ容易出现在运动区域较大的地方会产生较大的 拖影 ꎬ即运动噪声ꎬ如果阈值过小ꎬ则检测的噪声比较大ꎬ如果阈值过大ꎬ则检测的准确度较低ꎬ所以文中采用自适应的阈值分割方法对滤波后的图像进行图像阈值分割ꎬ阈值既不过大也不过小ꎮ效果如图４所示ꎮ３.４㊀自适应滤波自适应阈值分割之后的图像ꎬ由于图像中像素点的差异比较大导致图像中会产生一定的雪花状的点ꎬ所以为了提高检测的准确性ꎬ采用自适应的滤波滤除图像中雪花状的点ꎬ如图５所示ꎮ３.５㊀帧差法检测利用传统的帧差法和改进的帧差法对滤波后的图像做检测ꎬ结果如图６所示ꎮ传统的帧差法检测的效果在运动物体的周围会存在明显的 空洞 现象ꎬ改进的帧差法 空洞 效应明显改善ꎬ人体的检测的轮廓比较明显ꎬ在一定程度上可以改善检测方法中的 错检 现象ꎮ图６㊀帧差法结果比较４㊀结㊀语重点是基于ＭＡＴＬＡＢ的一个运动目标检测研究ꎬ结合图像处理技术ꎬ对输入的视频序列进行初步的预处理㊁处理以及对传统帧差法和改进帧差法检测结果作比较检测物体的运动信息ꎬ具有一定的推广应用价值ꎮ参考文献:[１]㊀高美欢ꎬ刘玉梅ꎬ王刚.基于ＭＡＴＬＡＢ的图像边缘检测算法的比较与分析[Ｊ].北京测绘ꎬ２０１８ꎬ３２(０１):４８－５１.[２]㊀刘文.小区监控视频分析技术的研究与实现[Ｄ].福建:华侨大学ꎬ２０１７.[３]㊀何银飞.基于改进的帧差法和背景差法实现运动目标检测[Ｄ].秦皇岛:燕山大学ꎬ２０１６.[４]㊀史文浩.视频自动跟踪算法的研究与飞行中的应用[Ｄ].沈阳:东北大学ꎬ２０１５.[５]㊀王斯正.基于尺度不变性的图像特征提取方法研究[Ｄ].西安:西安电子科技大学ꎬ２０１４.[６]㊀高薪ꎬ胡月ꎬ杜威ꎬ等.腐蚀膨胀算法对灰度图像去噪的应用[Ｊ].北京印刷学院学报ꎬ２０１４ꎬ２２(０４):６３－６５.ＲｅｓｅａｒｃｈｏｎＭｏｔｉｏｎＴａｒｇｅｔＤｅｔｅｃｔｉｏｎＢａｓｅｄｏｎＭＡＴＬＡＢＺＨＡＮＧＨｕａꎬ㊀ＷＡＮＧＪｉｎｇꎬ㊀ＳＨＡＮＪｉｎｇ－ｊｉｅꎬ㊀ＳＨＥＮＧＪｉｎｇ－ｊｉｎｇ(ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃａｎｄＣｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇꎬＡｎｈｕｉＸｉｎｈｕａＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙꎬＨｅｆｅｉ２３００８８ꎬＣｈｉｎａ)Ａｂｓｔｒａｃｔ:㊀ＴｈｉｓｐａｐｅｒｓｔｕｄｉｅｓｔｈｅｄｅｔｅｃｔｉｏｎｏｆｍｏｖｉｎｇｏｂｊｅｃｔｓｂａｓｅｄｏｎＭＡＴＬＡＢｔｏｏｌｓ.Ｔｈｅｉｍｐｒｏｖｅｄｆｒａｍｅｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅａｌｇｏｒｉｔｈｍｉｓｕｓｅｄｔｏｍａｋｅｆｒａｍｅｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅｏｆｔｈｅａｃｑｕｉｒｅｄｉｍａｇｅꎬａｎｄｔｈｅｆｒａｍｅｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅｉｍ￣ａｇｅｉｓｓｅｇｍｅｎｔｅｄｂｙａｄａｐｔｉｖｅｔｈｒｅｓｈｏｌｄ.Ｔｈｅｎｔｈｅａｄａｐｔｉｖｅｆｉｌｔｅｒｉｓｕｓｅｄｔｏｒｅｍｏｖｅｔｈｅｄｒｙｉｎｇ.Ｆｉｎａｌｌｙꎬｔｈｅｔｗｏｂｉｎａｒｙｉｍａｇｅｓａｒｅｍｅｒｇｅｄｉｎｔｏｏｎｅｉｍａｇｅｂｙｌｏｇｉｃａｎｄｏｐｅｒａｔｉｏｎꎬａｎｄｍｏｒｐｈｏｌｏｇｉｃａｌｃｏｒｒｏｓｉｏｎａｎｄｅｘｐａｎｓｉｏｎａｒｅｕｓｅｄ.Ｅｘｐａｎｓｉｏｎｄｅｔｅｃｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｅｘｔｒａｃｔｓｔｈｅｃｏｎｔｏｕｒｏｆｍｏｖｉｎｇｏｂｊｅｃｔｓｔｏａｃｈｉｅｖｅｔｈｅｐｕｒｐｏｓｅｏｆｄｅｔｅｃｔｉｎｇｍｏｖ￣ｉｎｇｏｂｊｅｃｔｓ.Ｋｅｙｗｏｒｄｓ:㊀ＭＡＴＬＡＢꎻｍｏｖｉｎｇｔａｒｇｅｔｄｅｔｅｃｔｉｏｎꎻａｄａｐｔｉｖｅｆｉｌｔｅｒｉｎｇꎻｉｍｐｒｏｖｅｄｆｒａｍｅｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅｍｅｔｈｏｄ６０９。
基于MATLAB对篮球运动轨迹的仿真研究——篮球运动轨迹理论性分析
基于MATLAB对篮球运动轨迹的仿真研究——篮球运动轨迹理论性分析杨爱茜;李辉【摘要】运用MATLAB软件对篮球运动轨迹进行数据分析.针对影响篮球空间运动轨迹的主要因素进行研究,通过单因素轮换实验方法,仿真出单因素方面对轨迹的最终影响效果,从而找出各参数的最佳范围.通过对蓝球运动轨迹的数据性分析,增加运动员的理论性知识,对他们的日常训练起到正确的引导作用.【期刊名称】《体育科技》【年(卷),期】2015(036)005【总页数】3页(P27-29)【关键词】篮球;运动轨迹;仿真【作者】杨爱茜;李辉【作者单位】衡水学院体育系,河北衡水053000;衡水学院电子信息工程系,河北衡水053000【正文语种】中文篮球运动已成为当今世界最受欢迎的体育项目之一。
投篮是篮球运动得分的基本技术，也是唯一手段。
为了提高运动员在球场上的投球命中率，准确仿真篮球在空中运行的轨迹，以及研究影响运动轨迹的主要参数，包括单个参数对轨迹变化的作用效果是非常有用的。
篮球运动是比赛双方集速度、时间、空间、技术和战术于一体的对抗性比赛，影响比赛结果的因素较多。
基于MATLAB软件，对球出手到篮框的运动轨迹进行仿真分析，确定影响轨迹的主要参数，及其参数之间的变化关系。
对单个参数变化后形成的轨迹进行图像对比，更直观地显示出各参数对运动轨迹的影响效果。
从而在技术层次上，使篮球运动员的训练更具有科学性。
使用MATLAB软件分析篮球运动，旨在研究一种体育与计算机软件相结合的分析方法。
通过计算机软件对体育训练中的动态变化进行科学分析和研究，并优化其中的影响参数，找到最佳的运动状态，有效地指导运动员合理地训练。
1.1 建立模型篮球框高度距离地面3.05米，假设篮球的出手位置，距离地面的高度为1.70米左右，那么距离篮框的垂直高度约为1.35米。
图1中曲线表示，篮球出手后以一定的速度和角度在空中飞行的过程，即篮球空间运动轨迹。
1.2 影响运动轨迹的主要参数投篮过程中，影响投篮效果的因素很多。
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推荐精选 摘要 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。 推荐精选
关键词：运动目标检测，运动目标跟踪，颜色直方图，视频监视系统 Abstract Video moving target detection and tracking algorithm is a core area of computer vision issues, but also the key to intelligent video surveillance system underlying technology. It combines image processing, artificial intelligence research, has been widely used in security monitoring, smart weapons, video conferencing, video retrieval and other fields. Therefore, the detection and tracking algorithm is extremely important theoretical and practical value. Moving target detection and tracking related to computer image processing, video, image processing, pattern recognition and artificial intelligence fields, widely used in military, industrial, and other aspects of life. Research is divided into three areas: image preprocessing, moving target detection and tracking of moving targets. In image preprocessing, the use of filtering, noise suppression; and apply the method of morphological filtering and removal of black specks and improve image quality. 推荐精选
In moving target detection in motion detection, the paper three commonly used methods of analysis, including inter-frame difference and background difference method, and pointed out their advantages and disadvantages and the main scope of application; focus on the frame difference method, frame difference method is relatively simple, adaptable to the environment, but the detected moving target imprecise. Tracking the moving target, but also made a preliminary study. Rectangular box with the outside world to locate the minimum target, with the most recent method to predict the target location areas and narrow the search target to improve the tracking speed. EYWORDS：Moving target detection，Moving target tracking，Color histogram，Video surveillance systems 推荐精选
摘要 .................................................................................................................................................. 1 Abstract ............................................................................................................................................. 2 第一章 绪论 ..................................................................................................................................... 6 1．1课题的研究背景及意义 .................................................................................................. 6 1．2国内外的研究现状，发展动态 ...................................................................................... 8 1．2．1国外研究现状 .................................................................................................... 8 1．2．2国内研究现状 .................................................................................................. 10 1．2．3难点与发展趋势 .............................................................................................. 11 1.3本论文的研究内容和论文结构 ....................................................................................... 12 第二章 视频运动目标检测算法分析 ........................................................................................... 14 2.1 帧间差分法 ...................................................................................................................... 14 2.2边缘检测 ........................................................................................................................... 16 2.3背景差分检测 ................................................................................................................... 19 2.4 光流法 .............................................................................................................................. 20 第三章 图像的预处理 ................................................................................................................... 21 3.1 图像灰度化 ...................................................................................................................... 21