基于SOPC的视频运动目标检测跟踪系统

文章是以Nios II处理器为中心的视频运动目标检测跟踪系统,通过CMOS图像传感器采集视频图像信息,采用帧间差分法检测运动目标,形心跟踪算法对目标进行跟踪,最后在VGA显示器上显示视频中运动物体。实验结果表明,该系统可达到运动目标检测跟踪的理想结果。     

基于ARM11的视频图像中运动物体检测跟踪系统

通过深入研究国内外视频图像运动目标的跟踪技术现状,基于目前对视频图像中运动物体进行检测与跟踪设备的便携性差、耗电量高等缺点,本系统利用ARM11平台搭载Linux系统实现相关应用的方法 ,完成了一套较完整的小型化检测系统的设计。本系统通过对实验室中走动的人进行视频检测跟踪试验,最终得出本系统可以对通过USBCAM采集的视频信号进行实时的数据处理,视频分辨率为240×320。包括检测出运动物体,标记出运动物体的图形中点,并对其进行轨迹的标注等。     

基才摄像头的目标分析监控系统设计

文中实现了一种在简单场景下,基于摄像头的目标分析监控系统。首先通过USB工业相机采集连续图像序列,通过图像的灰度转换、轮廓检测以及质心跟踪对动态图像序列进行处理,然后得到运动目标的位置信息,最后通过目标的位置信息分析目标的状态。本文所实现的这种系统和传统的视频监控相比,大大节省了人力资源,由于低成本,使得这种系统普及成为可能。     

基于特定特征识别的运动视觉跟踪系统设计

传统的运动视觉跟踪方法对复杂环境的适应能力较差,存在控制效率低和跟踪精度差的弊端。因此,设计基于特定特征识别的运动视觉跟踪系统,分析了系统的运行原理,系统中的摄像机采集运动目标图像,并将获取的模拟视频信号反馈给PC机中的视频采集卡进行A/D变换,进而产生运动目标的数字视频序列,再采用基于特定特征识别的运动图标检测算法,定位运动目标,完成检测模块的功能。PC机对运动目标图像的检测结构进行控制运算,并将运算结果反馈给下位机控制电路,控制电路将控制信号变化成直流电机的控制电信号,实现控制模块的有效运行。两个直流电机控制云台进行全方位的三维运动,对运动目标进行准确跟踪,实现执行模块的有效运行。软件部分给出了运动目标检测模块中的实现流程,并设计了进行视频数据转换的回调函数代码。实验结果表明,所设计系统能够在复杂环境下准确检测出目标的运动图像,跟踪效率和精度较高。     

动态环境下多媒体视频兴趣区的自动捕获系统设计

动态环境下对多媒体视频兴趣区进行捕获时,图像背景是持续转变的,存在高低不平的布局问题,导致当前面向特定背景环境的目标捕获方法,无法获取清晰的图像,提出依据优化目标捕获算法,设计动态环境下多媒体视频兴趣区自动捕获系统。该系统通过多媒体视频图像采集模块采集多媒体视频图像的数据,利用数据格式转换模块变换获取多媒体视频图像数据,完成转换的视频图像数据可存储在数据缓存模块中,图像算法分析模块采用高斯混合模型提高图像背景的透明度,捕获清晰的视频兴趣区图像,并将捕获的图像目标传动核心芯片为ADV7123的视频图像显示模块进行显示。实验结果表明,所设计系统可准确捕获运动的视频兴趣区目标,并且目标清晰度较高。     

基于视觉显著性的监控视频动态目标跟踪

视频动态目标检测与跟踪是智能化视频分析的基础,是实现智能监控的关键技术之一。基于人类视觉对运动的方向和速度非精确感知的特点,结合HR生物相关运动检测模型改进Itti Saliency算法,建立颜色、方向、亮度和运动四特征通道的特征图提取算法,对特征图进行跨尺度融合及归一化,从而提取视频图像中动态目标的视觉显著图。对视频序列图像的显著图逐一显示,便可实现对运动目标的跟踪。提出的运动感知模型,改善了对运动目标视觉显著性的检测效果,能够准确检测并跟踪监控视频中复杂背景、遮挡、多物体的动态目标。     

动态背景下运动车辆的检测与跟踪研究

为实现对车载设备视频图像中车辆的识别和跟踪,针对图像中的运动目标和动态背景,提出了一种基于特征学习的目标检测和超像素跟踪算法.该算法首先对训练图像进行HOG特征提取,并利用AdaBoost算法得到强分类器.利用强分类器对采集的图像进行车辆检测,从而确定搜索区域.结合对搜索区域的超像素分割结果,采用均值漂移聚类算法实现车辆识别与跟踪.实验结果表明,该算法可以很好地实现视频序列中的车辆识别,提高了目标跟踪的实时性.     

基于Opencv的运动目标的检测和跟踪

检测运动物体需要无运动物体的背景图像,所以,首先应用多帧像素平均值法提取了运动视频序列的背景图,从背景图像中分离目标像素,获取目标的质心坐标,并应用质心跟踪法以灰色图像序列为基础,对运动的目标进行实时检测和跟踪。质心跟踪法的目标位置通过质点的中心来确定,该算法计算简单,计算量小,其稳定性与精度主要取决于序列图像的分割及其阀值的确定情况。文中给出了用Opencv实现算法的具体过程和关键代码,并且设计了跟踪运动车辆的控制界面,方便了实时监控。实验结果表明,该方法可以实现视频序列中运动目标的识别,具有实时性、并能给出较好的识别效果。     

视频序列中运动目标检测与跟踪方法研究

提出了一种从摄像头获取的彩色图像中准确地检测出运动目标并进行实时跟踪的算法。首先将采集到的彩色视频图像序列转化为灰度图像,研究了几种图像锐化方法并进行了比较。然后进行帧间差分和阈值分割,成功分离出运动目标。最后采用投影法得到运动目标的大小及位置。实验结果表明,提出的运动目标检测与跟踪方法简单、有效、实时性高。     

基于FPGA的高速图像跟踪系统设计与实现

常规视觉跟踪系统用于导弹末制导等高速运动中时,图像目标会因出现变形、模糊等现象而影响跟踪精度。针对以上问题,设计实现了基于FPGA的高速图像跟踪系统。该系统通过125fps（frames per second）的高速图像采集目标信息,利用FPGA的并行运算特点,将形心计算嵌入到动态阈值法中来实现高速图像的实时目标检测,并根据形心相对于视场中央的偏移量控制云台跟踪高速运动目标,最后对投影上的目标进行了跟踪仿真实验。结果表明,系统可以实时跟踪高速运动目标,云台的跟踪速度约可达到50．7度/秒,改善了低速图像跟踪系统对高速运动目标跟踪误差大、精度低等问题。     

基于OpenCV的运动目标跟踪系统研究

本文分析比较了传统运动目标检测的3种主要方法：背景图像差分法、时态差分法和光流法,在此基础上给出了一种背景图像预测算法,大大减少了因为背景变化而产生的目标检测误差。本文基于OpenCV设计出改进的运动目标检测与跟踪算法,实现了运动目标的跟踪,并在VC＋＋编译环境下,利用USB摄像头作为视频采集器,通过观察实验结果可以看出,本文的运动目标检测算法能够正确地检测出视频图像中的运动目标,而且在检测性能上优于普通的自适应背景差分法。     

视频跟踪系统中双运动目标间的角度测量

介绍了一种应用在反坦克导弹制导中的视频跟踪系统，提出了对双运动目标的检测方法，解决了它们之间的角度的计算问题，给出了快速算法和测角精度。采用模块化的设计思想，通过TMS320DM642对视频跟踪系统进行了软硬件的设计。测试表明，可同时实现对弹目标和靶目标的检测和跟踪，设计方案合理，跟踪和检测算法先进、可靠。     

Formation of the Moving Analogy Target with C＋＋ Language in TV Tracking Equipment

Moving analogy target is a key component of the performance testing system in TV tracking equipment.A new method is provided to produce the moving analogy target whose motion speed,track,contrast and size can be varied.The video signal transformed by video switching card is used to test the performances of the electronic box of TV tracking equipment.These performances include minimal tracking contrast,minimal size of tracking target,maximal tracking speed and capture time.     

Video object tracking using adaptive Kalman filter

In this paper, a new video moving object tracking method is proposed. In initialization, a moving object selected by the user is segmented and the dominant color is extracted from the segmented target. In tracking step, a motion model is constructed to set the system model of adaptive Kalman filter firstly. Then, the dominant color of the moving object in HSI color space will be used as feature to detect the moving object in the consecutive video frames. The detected result is fed back as the measurement of adaptive Kalman filter and the estimate parameters of adaptive Kalman filter are adjusted by occlusion ratio adaptively. The proposed method has the robust ability to track the moving object in the consecutive frames under some kinds of real-world complex situations such as the moving object disappearing totally or partially due to occlusion by other ones, fast moving object, changing lighting, changing the direction and orientation of the moving object, and changing the velocity of moving object suddenly. The proposed method is an efficient video object tracking algorithm.     

基于光流和贝叶斯算法的目标跟踪研究

在本文中提出了一种方法来处理视频流中移动目标的跟踪,并且能够确定目标的移动速度。利用光流与贝叶斯方法在每一帧图像中检测对象,这种方法能够提高光流的检测性能,利用目标的质心像素位移来确定目标的移动距离,目标的速度是利用系列帧中目标移动的距离之间的帧数来计算的。实验表明,该方法能够有效地进行目标跟踪。     

人体运动目标检测与跟踪方法的研究与实现

通过摄像机拍摄到的一段视频,对其中运动的人进行检测与跟踪。在目标检测方面,获取运动行人图像序列,利用自适应背景提取方法得到背景,根据将目标与背景进行分离的分割阈值,对差分图像进行分割,提取运动区域,检测出人体运动目标;在目标跟踪方面,选用基于Kalman滤波的运动跟踪系统,通过估计出运动目标的下一位置,对运动目标进行实时跟踪。这里的实验是在Linux平台上利用Intel的开源OpenCV函数库建立起模型并实现算法。经过多次仿真测试表明,使用Kalman滤波可以很好地解决实验中两个人握手时运动目标间遮挡的问题,并跟踪运动目标,而且处理速度比较快,能够满足一般情况下的实时性要求。     

适用于光电跟踪仪的高速目标跟踪控制算法

为了提高光电跟踪仪对于高速运动目标的跟踪精度和稳定性,提出一种适用于光电跟踪仪的高速目标跟踪控制算法。利用光电跟踪仪、火炮、载体惯导系统、视频跟踪器和激光测距机输出的相关参数,通过一系列坐标转换、递推迭代和坐标反变换,完成瞄准线坐标系下方位速度环和俯仰速度环跟踪前馈补偿参数的计算,并将该参数分别叠加到方位、俯仰跟踪控制回路,参与跟踪控制;采用模拟航路进行验证,该跟踪控制算法对速度2.5 Ma的高速运动目标,跟踪系统误差和随机误差均小于0.15 mrad。实验结果表明,该方法能有效提高光电跟踪仪对高速运动目标的跟踪精度,响应速度快、动态滞后小。     

铁路视频监控中运动目标检测算法研究

运动目标的正确检测影响着运动目标能否被正确跟踪与分类,因此成为视频监控系统研究中的一项重要课题。文中对运动目标检测算法进行研究,实现对铁路沿线前方目标的有效识别,针对得到的视频序列,通过混合高斯模型进行背景建模,并与混合差分算法结合实现前景的提取与检测。通过与混合差法相比较,其仿真结果表明,该算法具有一定的可行性。     

智能视频监控系统中多摄像头协同跟踪算法研究

为了提高智能视频监控系统中运动目标跟踪的准确率和有效性,本文利用数据融合和协同跟踪技术,实现了多摄像头协同跟踪系统中运动目标的有效跟踪。首先,利用单摄像头独自跟踪得到目标图像,然后利用平面单应性和极线几何约束结合实现多摄像头视图间的目标匹配和协同跟踪,最后得到精确的目标跟踪结果。通过在MATLAB上实验仿真,并与单摄像头目标跟踪进行对比,得出该算法具有较好的跟踪效果以及抗遮挡性能,可广泛应用于智能视频监控系统中。