基于OpenCV的视频运动目标跟踪应用研究

《基于OpenCV的运动目标检测与跟踪》篇一一、引言运动目标检测与跟踪作为计算机视觉的重要研究领域，其广泛应用于视频监控、智能交通、人机交互等多个领域。

随着计算机视觉技术的不断发展，基于OpenCV的运动目标检测与跟踪技术因其高效、准确的特点，逐渐成为研究热点。

本文旨在介绍基于OpenCV的运动目标检测与跟踪方法，分析其原理、应用及优化方法，以提高目标检测与跟踪的准确性和实时性。

二、OpenCV简介OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库，包含了大量用于图像处理和计算机视觉的算法。

OpenCV提供了丰富的API接口，方便开发者快速实现各种计算机视觉算法。

在运动目标检测与跟踪方面，OpenCV提供了多种方法，如背景减除法、光流法、特征匹配法等。

三、运动目标检测运动目标检测是从视频序列中提取出运动目标的过程。

基于OpenCV的运动目标检测方法主要包括背景减除法和帧间差分法。

1. 背景减除法：通过将当前帧与背景帧进行差分，得到前景目标。

该方法可以有效地提取出运动目标，但对背景的更新和模型的适应性要求较高。

OpenCV提供了多种背景减除算法，如MOG2、KNN等。

2. 帧间差分法：通过比较相邻两帧的差异来检测运动目标。

该方法对光照变化和背景干扰具有一定的鲁棒性，但可能会产生“鬼影”现象。

四、运动目标跟踪运动目标跟踪是在检测出运动目标的基础上，对目标进行持续跟踪的过程。

基于OpenCV的运动目标跟踪方法主要包括特征匹配法和光流法。

1. 特征匹配法：通过提取目标的特征，在后续帧中寻找与该特征相似的区域来实现跟踪。

该方法对目标的形变和部分遮挡具有一定的鲁棒性，但当目标与周围环境相似时，容易产生误匹配。

2. 光流法：利用光流信息来实现目标的跟踪。

光流表示了图像中像素点的运动信息，通过计算相邻帧的光流场，可以估计出目标的运动轨迹。

基于OpenCV 的运动目标跟踪及其实现李振伟1,2,陈　翀1,2,赵　有1(1.中国科学院国家天文台长春人卫站　吉林长春　130117;2.中科院研究生院　北京　100049)摘　要:CAMSHIFT 算法是一种基于颜色直方图的目标跟踪算法。

在视频跟踪过程中,CAMSHIF T 算法利用选定目标的颜色直方图模型得到每帧图像的颜色投影图,并根据上一帧跟踪的结果自适应调整搜索窗口的位置和大小,得到当前帧中目标的尺寸和质心位置。

在介绍Intel 公司的开源OpenCV 计算机视觉库的基础上,采用CAMSHIFT 跟踪算法,实现运动目标跟踪,解决了跟踪目标发生存在旋转或部分遮挡等复杂情况下的跟踪难题。

实验结果表明该算法的有效性、优越性和可行性。

关键词:目标跟踪;CAMSHIFT 算法;OpenCV ;颜色直方图中图分类号:TP391 文献标识码:B 文章编号:10042373X (2008)202128203Moving Object T racking Method and Implement B ased on OpenCVL I Zhenwei 1,2,CH EN Chong 1,2,ZHAO Y ou 1(1.Changchun Observatory ,National Astronomical Observatories ,Chinese Academy of Sciences ,Changchun ,130117,China ;2.Graduate School ,Chinese Academy of Sciences ,Beijing ,100049,China )Abstract :CAMSHIFT is an object tracking algorithm based on the color histogram.In the process of object tracking ,CAMSHIFT operates on a color back 2projection image produced from object histogram model in current frame and finds the location and size of the current f rame by adaptively adjusting the size and the location of the searching windows according to the tracking results of the previous f rame in the video.On the basis of introducing OpenCV (an Intel open source computer vi 2sion library ),through CAMSHIFT algorithm ,the paper realizes moving object tracking and resolves some problems including distractor and occlusion by other objects.Experimental results show good performances ,superiority and feasibility of the algo 2rithm.K eywords :object tracking ;CAMSHIFT algorithm ;OpenCV ;color histogram收稿日期:2008203203 目标跟踪是计算机视觉的一个重要分支,日益广泛应用于科学技术、国防安全、航空、医药卫生以及国民经济等领域。

• 156•随着信息科技的快速发展，视频监控等相关行业也逐渐成熟起来，作为一个独立的产业体系，视频资料不论种类还是数量都与日俱增。

但不正当的操作手段也使得视频资料鱼龙混杂，那么，如何在海量的视频资料中提取到符合要求的数据信息，是目前亟待解决的重要问题，因此基于海量视频资料信号为基础的目标追踪与检测应运而生。

本文主要基于OpenCV 并利用mean shift 算法来实现对视频中出现的多运动目标进行单目标追踪检测，实验表明该算法有较好的追踪效果。

科技革命以来，随着各类技术的不断更新发展，电子监控等相关领域也在越来越多的范围内使用。

如何及时有效的在视频中寻找出有用信息便显得尤为重要，于是对有用的特定目标的检测与跟踪的相关研究也就应运而生，并且成为了视觉领域的一大热点。

现在，一般的智能系统基本上都包括对特定有用目标的检测和跟踪，还有识别以及行为分析等功能。

运动目标检测，其锁定的是我们需要注意的区域，更是后续其他处理的基础，跟踪与识别作为图像高级语义处理的环节为后面行为分析提供依据。

基于C++的视觉库OpenCv 是可以在多系统进行操作的开源软件。

它容纳了计算机视觉的领域众多函数，包括工业产品、医学图像、安全保卫领域、交互操作、相机校正、双目视觉以及机器人学。

本文主要利用OpenCV 库来实现对视频中出现的多运动目标进行单目标追踪。

运动目标检测是指在摄像头监控界限内有活动的目标时，采用图像分割，将背景图像中的目标的运动区域提取出来。

视频分析的基础是移动目标的检测，因为与视频分析算法有关的图像处理都是以目标区域的像素点为基础来进行处理。

目标检测的结果直接影响视觉监控系统的整体性能。

科学技术突飞猛进，日新月异，运动目标的检测种类繁多，与日剧增。

运动目标的跟踪，简单说，就是在图像中对感兴趣的目标进行定位并且使用可视化的方式进行标记，一般来说，都是通过数学的方式，对目标的信息加以表示，然后整个图像中找到与建立的数学表达最为相似的待选区域在图像中具体位置的过程。

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《基于OPENCV的运动目标检测与跟踪技术研究》篇一一、引言随着计算机视觉技术的飞速发展，运动目标检测与跟踪技术逐渐成为该领域研究的重要方向之一。

作为一种具有广泛实际应用价值的图像处理技术，该技术在安防监控、智能交通、智能视频监控等众多领域都有重要的应用。

OPENCV作为一款优秀的开源计算机视觉库，其提供的各种图像处理算法和功能模块，为运动目标检测与跟踪技术的发展提供了强大的技术支持。

本文旨在探讨基于OPENCV的运动目标检测与跟踪技术的相关研究，为相关领域的研究和应用提供参考。

二、运动目标检测技术研究2.1 背景与意义运动目标检测是计算机视觉领域中的一个重要研究方向，其主要任务是在视频序列中检测出运动的目标。

该技术在安防监控、智能交通等领域具有广泛的应用价值。

基于OPENCV的运动目标检测技术，可以通过对视频序列中的图像进行处理和分析，实现运动目标的自动检测和识别。

2.2 算法原理基于OPENCV的运动目标检测技术主要采用背景减除法。

该方法首先通过学习视频序列中的背景信息，然后从当前帧中减去背景信息，得到前景运动目标。

其中，OPENCV提供的背景减除算法可以自动学习背景信息，并对动态背景进行适应性调整，从而实现对运动目标的准确检测。

2.3 实验与分析在实验部分，我们采用了一段实际场景的视频进行运动目标检测。

首先，我们使用OPENCV的背景减除算法对视频进行处理，得到前景运动目标。

然后，我们对检测结果进行评估和分析。

实验结果表明，基于OPENCV的背景减除法可以有效地检测出视频中的运动目标，且具有较高的准确性和实时性。

三、运动目标跟踪技术研究3.1 背景与意义运动目标跟踪是计算机视觉领域的另一个重要研究方向，其主要任务是在视频序列中对检测到的运动目标进行跟踪。

该技术在智能交通、智能监控等领域具有广泛的应用价值。

基于OPENCV的运动目标跟踪技术，可以通过对视频序列中的运动目标进行跟踪和分析，实现对目标的轨迹预测和行为分析。

《基于OPENCV的运动目标检测与跟踪技术研究》篇一一、引言随着计算机视觉技术的飞速发展，运动目标检测与跟踪技术已经成为计算机视觉领域研究的热点。

该技术广泛应用于智能监控、交通流量管理、人机交互等众多领域。

OpenCV作为一个强大的计算机视觉库，为运动目标检测与跟踪提供了有效的工具。

本文旨在研究基于OpenCV的运动目标检测与跟踪技术，探讨其原理、方法及实际应用。

二、运动目标检测技术研究1. 背景及原理运动目标检测是计算机视觉中的一项基本任务，其目的是从视频序列中提取出运动的目标。

OpenCV提供了多种运动目标检测方法，如背景减除法、光流法、帧间差分法等。

其中，背景减除法是一种常用的方法，其原理是将当前帧与背景模型进行比较，从而检测出运动目标。

2. 关键技术与方法（1）背景建模：背景建模是运动目标检测的关键步骤。

OpenCV提供了多种背景建模方法，如单高斯模型、混合高斯模型等。

其中，混合高斯模型能够更好地适应背景的动态变化。

（2）阈值设定：设定合适的阈值是运动目标检测的重要环节。

阈值过低可能导致误检，阈值过高则可能导致漏检。

OpenCV通过统计像素值分布，自动设定阈值，从而提高检测的准确性。

3. 实验与分析本文通过实验对比了不同背景建模方法和阈值设定对运动目标检测效果的影响。

实验结果表明，混合高斯模型结合合适的阈值设定能够获得较好的检测效果。

此外，本文还对不同场景下的运动目标检测进行了实验，验证了该方法的稳定性和泛化能力。

三、运动目标跟踪技术研究1. 背景及原理运动目标跟踪是指在视频序列中，对检测到的运动目标进行持续跟踪。

OpenCV提供了多种跟踪方法，如光流法、Meanshift 算法、KCF算法等。

这些方法各有优缺点，适用于不同的场景和需求。

2. 关键技术与方法（1）特征提取：特征提取是运动目标跟踪的关键步骤。

OpenCV可以通过提取目标的颜色、形状、纹理等特征，实现稳定的目标跟踪。

此外，还可以采用深度学习等方法，提取更高级的特征，提高跟踪的准确性。

基于OpenCV的运动目标检测与跟踪基于OpenCV的运动目标检测与跟踪摘要：近年来，随着计算机视觉技术的不断发展，运动目标检测和跟踪成为了研究的热点之一。

本文介绍了基于OpenCV的运动目标检测与跟踪的方法及其应用。

首先，我们简要介绍了计算机视觉和OpenCV的基本概念。

然后，详细介绍了运动目标检测的算法原理与实现过程，包括背景建模、运动检测和轮廓提取等。

接着，介绍了运动目标跟踪的算法原理与实现过程，包括卡尔曼滤波和相关滤波等。

最后，通过实验验证了提出的方法的有效性，并讨论了其应用前景与存在的问题。

关键词：计算机视觉；OpenCV；运动目标检测；运动目标跟踪；背景建模；轮廓提取；卡尔曼滤波；相关滤波1. 引言运动目标的检测与跟踪在许多领域中都具有重要的应用，如视频监控、自动驾驶、智能交通等。

随着计算机视觉技术的快速发展，基于图像和视频的运动目标检测与跟踪成为了研究的热点之一。

OpenCV是一个开源的计算机视觉库，提供了丰富的图像处理和计算机视觉算法，广泛应用于学术科研和工业应用中。

2. 计算机视觉与OpenCV基础2.1 计算机视觉概述计算机视觉是研究计算机系统如何从图像或视频中获取、分析和理解信息的一门学科。

它涉及图像处理、模式识别、计算机图形学和机器学习等领域。

2.2 OpenCV简介OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉库。

它提供了丰富的图像处理和计算机视觉算法，包括图像滤波、图像分割、特征提取和目标跟踪等。

3. 运动目标检测3.1 背景建模运动目标检测的第一步是建立一个背景模型，用于描述场景中没有目标存在时的情况。

常用的背景建模方法有基于高斯混合模型（Gaussian Mixture Model，GMM）和基于帧差法（Frame Difference）等。

3.2 运动检测运动检测是指在背景模型的基础上，通过对当前帧图像与背景模型的比较，找到可能的运动目标区域。

《基于OPENCV的运动目标检测与跟踪技术研究》篇一一、引言随着计算机视觉技术的快速发展，运动目标检测与跟踪技术在众多领域中得到了广泛应用，如智能监控、交通流量分析、人机交互等。

作为计算机视觉的重要组成部分，基于OPENCV的运动目标检测与跟踪技术正受到越来越多的关注。

本文将介绍基于OPENCV的运动目标检测与跟踪技术的研究现状及挑战，同时深入探讨相关方法、应用领域以及前景展望。

二、相关技术研究概述OPENCV是一个开源的计算机视觉库，为运动目标检测与跟踪提供了强大的技术支持。

本文所研究的内容主要包括背景建模、目标检测和目标跟踪三个方面。

背景建模通过构建动态背景模型来分离出运动目标；目标检测是在视频序列中准确识别出感兴趣的目标；而目标跟踪则是利用各种算法实现目标在连续帧间的定位。

三、背景建模技术研究背景建模是运动目标检测的关键步骤。

常用的背景建模方法包括高斯混合模型（GMM）和代码本算法等。

高斯混合模型通过建立背景的统计模型来区分前景和背景，适用于动态背景环境。

代码本算法则根据像素的时空特性进行背景建模，具有较好的实时性。

本文将详细介绍这两种方法的原理、实现过程及优缺点。

四、目标检测技术研究目标检测是运动目标跟踪的前提。

基于OPENCV的目标检测方法主要包括基于帧间差分法、光流法、基于深度学习的目标检测等。

帧间差分法通过比较连续帧间的差异来检测运动目标；光流法利用图像序列中像素的光流信息来检测运动目标；而基于深度学习的目标检测方法则通过训练神经网络模型实现高精度的目标检测。

本文将详细比较这些方法的性能，并分析其在实际应用中的优劣。

五、目标跟踪技术研究目标跟踪是实现运动目标持续监测的关键技术。

常用的目标跟踪方法包括基于特征的方法、基于模型的方法和基于深度学习的方法等。

基于特征的方法通过提取目标的特征进行匹配实现跟踪；基于模型的方法则根据目标的形状、大小等先验信息建立模型进行跟踪；而基于深度学习的方法则利用神经网络模型实现高精度的目标跟踪。

《基于OPENCV的运动目标检测与跟踪技术研究》篇一一、引言随着计算机视觉技术的飞速发展，运动目标检测与跟踪技术在众多领域得到了广泛应用，如智能监控、交通流分析、人机交互等。

OpenCV（Open Source Computer Vision Library）作为一款开源的计算机视觉库，为运动目标检测与跟踪提供了强大的技术支持。

本文将深入探讨基于OpenCV的运动目标检测与跟踪技术研究。

二、运动目标检测技术运动目标检测是计算机视觉领域的一个重要研究方向，其目的是从视频序列中提取出感兴趣的运动目标。

OpenCV提供了多种运动目标检测方法，如背景减除法、光流法、帧间差分法等。

2.1 背景减除法背景减除法是一种常用的运动目标检测方法，其基本思想是将当前帧与背景帧进行相减，得到前景目标。

OpenCV中的BackgroundSubtractor类提供了多种背景减除算法，如高斯混合模型、码本模型等。

通过这些算法，可以有效地从视频序列中提取出运动目标。

2.2 光流法光流法是一种基于光流场估计的运动目标检测方法。

其基本思想是通过计算像素点的运动矢量来检测运动目标。

OpenCV中的calcOpticalFlowPyrLK函数实现了基于金字塔光流法的算法，可以有效地估计像素点的运动轨迹，从而检测出运动目标。

2.3 帧间差分法帧间差分法是一种简单的运动目标检测方法，其基本思想是计算相邻两帧图像的差分，得到运动目标的二值图像。

OpenCV 中的absdiff函数和threshold函数可以方便地实现帧间差分法，从而提取出运动目标。

三、运动目标跟踪技术运动目标跟踪是计算机视觉领域的另一个重要研究方向，其目的是对检测到的运动目标进行持续跟踪，以便进行后续的分析和处理。

OpenCV提供了多种运动目标跟踪方法，如基于特征的方法、基于区域的方法、基于模型的方法等。

3.1 基于特征的方法基于特征的运动目标跟踪方法是通过提取并匹配目标与背景之间的特征来进行跟踪的。

基于OPENCV的运动目标检测与跟踪技术研究基于OPENCV的运动目标检测与跟踪技术研究摘要：随着计算机视觉领域的快速发展，运动目标检测与跟踪技术已经成为研究的热点问题之一。

本文以OPENCV为基础，对运动目标检测与跟踪技术进行了研究。

首先分析了运动目标检测和跟踪的重要性，然后介绍了OPENCV的基本原理和特点。

接着，详细探讨了基于OPENCV的运动目标检测与跟踪方法，包括背景减除法、光流法和卡尔曼滤波法等。

最后，通过实验验证了基于OPENCV的运动目标检测与跟踪技术的有效性和实用性。

关键词：OPENCV；运动目标；检测；跟踪一、引言随着计算机视觉技术的发展，运动目标检测与跟踪技术逐渐引起了广泛的关注。

运动目标检测与跟踪是计算机视觉领域的重要研究内容，对于视频监控、行人检测、自动驾驶等领域具有重要意义。

近年来，OPENCV成为了计算机视觉领域中使用最广泛的开源库之一，具有强大的图像处理和分析能力。

于是，本文以OPENCV为基础，对运动目标检测与跟踪技术进行了研究。

二、OPENCV的基本原理和特点OPENCV是一个开源的计算机视觉库，提供了丰富的图像处理和分析功能。

它支持C++、Python等多种编程语言，并且具有跨平台的特点，可以在Windows、Linux等多个操作系统上运行。

OPENCV提供了许多图像处理算法和工具，包括图像读取、绘制、滤波、变换等功能，并且支持多种图像格式和视频格式。

三、基于OPENCV的运动目标检测方法1. 背景减除法背景减除法是一种常用且简单的运动目标检测方法。

它通过建立背景模型，然后将每帧图像与背景模型进行比较，通过像素间差异来确定是否存在运动目标。

在OPENCV中，可以使用BackgroundSubtractorMOG2类进行背景减除操作，该类提供了不同的参数设置，可以根据实际需求进行调整。

2. 光流法光流法是一种基于像素运动的运动目标检测方法。

它通过分析像素在连续帧之间的变化情况，获取运动目标的运动信息。

《基于OpenCV的运动目标检测与跟踪》篇一一、引言随着计算机视觉技术的飞速发展，运动目标检测与跟踪作为计算机视觉领域的重要研究方向，已经得到了广泛的应用。

OpenCV（开源计算机视觉库）作为一种强大的计算机视觉处理工具，为运动目标检测与跟踪提供了有效的解决方案。

本文旨在探讨基于OpenCV的运动目标检测与跟踪的方法，并对其应用进行深入研究。

二、运动目标检测运动目标检测是计算机视觉领域的一项基本任务，其主要目的是从视频序列中提取出感兴趣的运动目标。

基于OpenCV的运动目标检测方法主要包括背景减除法、光流法、帧间差分法等。

1. 背景减除法背景减除法是一种常用的运动目标检测方法，其基本思想是将当前帧与背景模型进行差分，从而提取出运动目标。

OpenCV 提供了多种背景减除算法，如MOG2、KNN等。

这些算法可以根据视频序列自动学习背景模型，从而实现对运动目标的准确检测。

2. 光流法光流法是一种基于光流场的变化检测方法，其基本思想是通过计算像素在连续帧之间的运动来检测运动目标。

OpenCV的光流法实现了基于Lucas-Kanade算法的光流计算，可以有效地提取出运动目标的轨迹。

3. 帧间差分法帧间差分法是一种简单的运动目标检测方法，其基本思想是通过比较相邻帧之间的差异来检测运动目标。

OpenCV的帧间差分法可以有效地提取出视频序列中的动态区域，从而实现对运动目标的检测。

三、运动目标跟踪运动目标跟踪是计算机视觉领域的另一个重要研究方向，其主要目的是对检测到的运动目标进行精确的定位和跟踪。

基于OpenCV的运动目标跟踪方法主要包括基于特征的方法、基于模型的方法和基于深度学习的方法等。

1. 基于特征的方法基于特征的方法是通过提取运动目标的特征来进行跟踪。

OpenCV提供了多种特征提取和匹配算法，如SIFT、SURF、ORB等。

这些算法可以有效地提取出运动目标的特征，并实现对其精确的定位和跟踪。

2. 基于模型的方法基于模型的方法是通过建立运动目标的模型来进行跟踪。

《基于OpenCV的运动目标检测与跟踪》篇一一、引言运动目标检测与跟踪是计算机视觉领域的一个重要应用，它在许多领域中都有着广泛的应用，如智能监控、智能交通、人机交互等。

OpenCV（Open Source Computer Vision Library）作为一个强大的计算机视觉库，提供了许多功能强大的运动目标检测与跟踪算法。

本文旨在介绍基于OpenCV的运动目标检测与跟踪算法的实现原理、优缺点以及实际应用。

二、运动目标检测运动目标检测是计算机视觉中的一项基本任务，其目的是从静态背景中提取出运动的目标。

基于OpenCV的运动目标检测方法主要包括背景减除法和光流法。

1. 背景减除法背景减除法是一种常用的运动目标检测方法，其基本思想是将当前图像与背景模型进行差分，得到前景掩模，从而提取出运动目标。

在OpenCV中，可以使用BackgroundSubtractor类实现背景减除法。

该类提供了多种背景模型，如混合高斯模型、高斯模型等。

在实现过程中，需要先训练背景模型，然后对实时图像进行背景减除，得到前景掩模。

2. 光流法光流法是一种基于光流估计的运动目标检测方法。

其基本思想是利用图像序列中像素或特征点的运动信息来检测运动目标。

在OpenCV中，可以使用calcOpticalFlowPyrLK函数实现光流法。

该方法需要提供初始的匹配点集和相邻帧的图像，然后通过计算光流来得到运动目标的轨迹。

三、运动目标跟踪运动目标跟踪是在运动目标检测的基础上，对运动目标进行进一步的定位和跟踪。

基于OpenCV的运动目标跟踪方法主要包括基于特征的跟踪和基于外观的跟踪。

1. 基于特征的跟踪基于特征的跟踪是利用图像中的特征点来进行目标跟踪的方法。

在OpenCV中，可以使用SURF、SIFT等特征检测算法提取特征点，并使用光流法或KLT算法进行特征匹配和跟踪。

该方法具有较高的鲁棒性和准确性，但需要计算特征点并进行匹配，计算量较大。

2. 基于外观的跟踪基于外观的跟踪是利用目标的外观信息进行跟踪的方法。

摘要视频中运动目标检测和跟踪是计算机视觉和模式识别领域的研究热点，在智能视频监控系统、人工智能、视觉导航等方面有着广泛的应用。

本文以实际应用为背景，专注于目标检测与跟踪方法的研究。

针对在固定背景（摄像头固定）下检测出运动的目标并实时进行标记跟踪。

本文在对传统的跟踪算法深入研究的基础上，发现传统的方法存在着一些问题，不能满足在不同环境下对于检测跟踪的速度和精度上的要求。

尤其是在复杂环境和多目标环境下，跟踪效果较差。

因此，本文做了以下的工作：（1）在运动目标的检测部分，传统的检测算法主要有帧间差分法、背景减除法和光流法。

在充分分析对比了各种算法的优缺点后，发现传统的检测算法在不同的环境下都不能实现很好的检测效果。

因此，本文在基于传统的运动目标检测算法的基础上，实现了将背景减除法和背景建模相结合的目标检测算法进行运动目标的检测。

在不同的环境下，实现了对运动目标比较理想的检测效果。

（2）在运动目标的跟踪部分，如今使用最多的目标跟踪算法有MeanShift算法、粒子滤波算法以及Kalman算法。

由于背景干扰、混乱、遮挡以及目标快速移动，传统的跟踪算法存在着跟踪漂移现象。

因此，本文在深入研究粒子滤波跟踪算法的基础上，通过加入目标的空间位置分布信息，进行了改进，提出了基于空间位置--颜色直方图的粒子滤波跟踪算法。

最后，通过大量的实验对比分析了不同算法的处理效果，验证了改进后算法的有效性和鲁棒性。

对于现代智能化视频监控系统的发展及应用有着重要的意义和实用价值。

关键词：目标检测；目标跟踪；背景建模；粒子滤波；Kalman算法；MeanShiftAbstractMoving target detection and tracking is a new field of study. It combines control anddigital image processing, pattern recognition, computer vision, artificial intelligence, imagemorphology and automation control, and many other fields of advanced technology. It iswidely used in the visual warning, intelligent video surveillance, robot navigation andindustrial testing video analysis and video processing. Based on the practical application asthe background, focuses on the study of moving object detection and tracking method.Under the fixed background (camera fixed) ,detect moving targets and marked it in realtime tracking, after in-depth research based on traditional detection and tracking algorithm.The experiment shows that the traditional method has some flaws. it is difficult to meet the requirements of different environments for detection and tracking on speed and accuracy. Especially in complex environments and multiple target environments. It is proved poor tracking results. In view of this, this paper do the followings:(1) In the part of the moving target detection, traditional detection algorithm isinter-frame difference method, background subtraction method and optical flow method.With the full analysis of comparative advantages and disadvantages to the variousalgorithms, it shows that traditional detection algorithm cannot achieve very satisfactoryresults under different environment. Therefore, based on the moving object detectionalgorithm with the traditional method, using the background subtraction and backgroundmodeling target detection algorithm for moving object detection. In different circumstances,realize the ideal of moving target detection.(2) In the part of the moving object tracking, nowadays, the most popular movingtarget tracking algorithm is Mean Shift algorithm, Kalman algorithm and particle filteringalgorithm. Due to the background noise, clutter, occlusion and the fast-moving, classictracking methods are not enough, sometimes result in error trace. In view of this, based onthe particle filter tracking algorithm, improving proposed location--color histogram basedparticle filter tracking algorithm and improved algorithms at the same time.Finally, many experimental analysis of the effect of different algorithms, which verifythe improved effectiveness and robustness of the algorithm. It is of great significance andpractical value on modern intelligent video monitoring system development and application.Keywords: target detection；target tracking；background modeling；particle filter algorithm；Kalman algorithm；MeanShift algorithmIII目录第 1章绪论 (1)1.1课题研究背景和意义 (1)1.2国内外研究现状与存在的问题 (2)1.2.1国内外研究现状 (2)1.2.2目标检测存在的问题 (3)1.2.3目标跟踪存在的问题 (4)1.3本文研究内容和章节安排 (5)1.3.1文章主要研究内容 (5)1.3.2文章章节安排 (5)第 2章运动目标检测跟踪理论基础 (7)2.1目标检测跟踪总体流程 (7)2.2图像的预处理技术 (7)2.2.1图像中噪声的去除 (7)2.2.2图像的形态学处理 (9)2.3目标特征的提取 (10)2.4目标检测跟踪方法的分类 (12)2.4.1目标检测方法 (12)2.4.2目标跟踪方法 (12)2.5 OpenCV简介 (13)2.6 OpenCV的配置 (13)2.7本章小结 (14)第 3章基于背景建模的运动目标检测方法研究 (15)3.1引言 (15)3.2传统的运动目标检测方法 (15)3.2.1背景减除法 (15)3.2.2帧间差分法 (16)3.3基于背景建模改进的目标检测算法 (17)3.3.1建立背景模型 (17)3.3.2更新背景模型 (18)3.3.3动态阈值化分割 (19)3.3.4后处理 (21)3.3.5改进算法的总体流程图 (22)3.4实验结果与分析 (22)3.5本章小结 (25)第 4章基于外观模型的粒子滤波目标跟踪方法研究 (27)4.1引言 (27)4.2粒子滤波原理 (27)4.2.1动态空间模型 (27)4.2.2贝叶斯滤波 (28)4.2.3蒙特卡罗方法 (30)4.2.4序贯重要性采样 (31)4.2.5粒子退化现象 (32)4.2.6粒子重采样 (32)4.3基于外观模型改进的粒子滤波目标跟踪算法 (33)4.3.1采样空间位置--颜色直方图 (33)4.3.2空间位置--颜色直方图相似性测度 (34)4.3.3似然模型和粒子权值 (35)4.3.4粒子权值快速计算 (35)4.3.5目标运动模型 (37)4.3.6算法的总体实现步骤 (37)4.4实验结果与分析 (38)4.5本章小结 (41)结论 (42)参考文献 (44)致谢 (47)攻读硕士期间发表（含录用）的学术论文 (48)第 1章绪论1.1课题研究背景和意义近年来，随着我国的国民经济迅速发展起来，对于突发事件的预防和应对越来越受到了人们的重视，在此基础上发展起来的视频监控技术也成为人们关注的焦点。

基于VC地运动图像跟踪算法设计学院自动化学院专业班级学号姓名指导教师负责教师沈阳航空航天大学2013年6月摘要运动目标检测与跟踪作为计算机视觉领域地一个重要分支与基础，在工业、医疗保健、航空航天、军事等各个领域具有广泛地应用前景，一直受到广泛地关注，并成为计算机视觉领域地一个研究热点.但是由于运动目标检测问题本身地复杂性，运动目标地检测与跟踪依然面临着诸多挑战.本文在现有研究成果地基础上，对静态场景下地运动目标检测跟踪进行了深入地讨论.本文首先对运动目标检测地基本方法----帧间差分法与背景差分法进行了深入地学习和探讨，然后，借助于OpenCV技术，在Visual C++ 6.0编程环境下开发了运动目标检测跟踪系统.该系统首先对采集地视频图像序列进行相关地预处理之后，将视频图像序列中地运动目标比较可靠地检测出来.通过系统地测试结果和数据可以得出结论：本文基于OpenCV设计地运动目标检测跟踪系统具有良好地实时性，能够正确地进行运动目标地实时检测与跟踪.关键词：运动目标检测；帧间差分法；视频图像；OpenCVAlgorithm Design of Image Motion Tracking Based on VCAbstractMoving target detection and tracking field of computer vision as an important branch of the foundation, in the industrial, healthcare, aerospace, military and other fields with a wide range of applications, has been widespread concern, and the field of computer vision to become a research hotspot. However, due to moving target detection complexity of the problem itself, moving target detection and tracking is still facing many challenges. In this paper, based on the results of existing research in static scenes of the moving target detection and tracking in-depth discussion.This article first basic method of moving target detection - frame difference method and background subtraction method conducted in-depth study and discussion, and then, by means of OpenCV technology, Visual C 6.0 programming environment developed a moving target detection and tracking system. The system and the collection of the associated video sequence after pretreatment, the video image of the moving target sequence comparison reliably detected. Through systematic test results and data can be concluded: Based on OpenCV design moving target detection and tracking system has good real-time, be able to properly carry out real-time moving target detection and tracking.Keywords: moving target detection。

基于OpenCV的运动目标检测与跟踪的开题报告1.问题描述动态目标检测与跟踪是计算机视觉领域的重要研究方向之一，其应用范围涉及视频监控、智能交通、人机交互等领域。

然而，传统方法对于场景复杂、目标运动快速、遮挡等情况处理效果不佳，需要更高精度、更高效率的算法解决这些问题。

2.研究目标本研究拟使用OpenCV库，运用图像处理、计算机视觉、机器学习等方法，实现运动目标的检测与跟踪，达到以下目标：（1）快速准确地检测运动目标，识别目标的运动轨迹；（2）针对遮挡、光照变化等问题，采用定位、成像、跟踪等多种策略，提高目标检测的精度；（3）针对运动目标的运动速度、方向等多种属性，进行多角度、综合性的分析和研究，建立适用于实际应用的算法。

3.研究方法和技术路线（1）建立视频采集平台。

使用摄像机获取实时视频流，并对数据进行采集、预处理，并应用OpenCV库实现视频流后处理。

（2）建立运动目标检测算法。

运用图像处理算法进行前景/背景分类、形态学滤波等操作，采用一系列特征提取的方法刻画像素点的特征，采用分类器实现目标检测。

（3）针对复杂场景、遮挡等问题，采用多特征、多分类器等方法进行重新整合，进一步提高算法准确度。

（4）建立运动目标跟踪算法。

根据检测结果，利用卡尔曼滤波、粒子滤波等跟踪方法对运动目标进行跟踪。

（5）建立性能评估体系，基于指标和实际应用场景对所研发算法进行综合性评估。

4.预期结果基于OpenCV库进行运动目标检测与跟踪，在实验室实现的基础上，进行测试、优化，结合现有开源算法，最终达到高精度、高效率的运动目标检测与跟踪效果，具体评估指标包括精度、召回率、信噪比等。

同时，根据实际应用场景，通过算法参数的调整，进一步将算法实现优化，使其适用于各种应用场景。