基于嵌入式的目標(biāo)標(biāo)定系統(tǒng)-全文預(yù)覽
【正文】 濟(jì)和科學(xué)有廣泛影響的科學(xué)和工程的基本問題之一。二、 研究內(nèi)容（階段目標(biāo)、最終目標(biāo)）和意義運動物體跟蹤包括對視角范圍內(nèi)運動物體的檢測和跟蹤，其實質(zhì)是通過對攝像機(jī)攝取的圖像序列幀進(jìn)行分析，檢測并提取出場景中的運動物體，然后對該物體進(jìn)行跟蹤，并進(jìn)一步對目標(biāo)的運動參數(shù)進(jìn)行估計。連續(xù)幀差法將連續(xù)兩幀圖像進(jìn)行差分比較，從中提取出運動物體的信息，它對動態(tài)環(huán)境有較好的適應(yīng)性，但提取出的運動物體完整性較差；背景減法將當(dāng)前幀圖像與背景圖像進(jìn)行比較，能夠較完整地提取物體，但對場景的動態(tài)變化和光照變化較為敏感；光流法計算方法相當(dāng)復(fù)雜，且抗噪性能差，如果沒有特別的硬件裝置則不能被應(yīng)用于全幀視頻流的實時處理。這種方法簡單，但要求對象和背景的對比度較強。基于網(wǎng)格的標(biāo)定此方法是將上一幀邊界作為下一幀的粗邊界，按最大對比度約束條件查找新的準(zhǔn)確邊界，新的未覆蓋區(qū)域的邊界用2 D網(wǎng)格和搜索算法重新提取，根據(jù)運動矢量、彩色信息和邊界信息指定為背景、原對象一部分或新出現(xiàn)的對象，對新出現(xiàn)的物體也進(jìn)行跟蹤，每幀都需要更新網(wǎng)格結(jié)構(gòu)。Snake算法是一種典型的非參數(shù)變形模板，應(yīng)用Snake算法可以較好地跟蹤運動對象，但在圖像平滑梯度為零的區(qū)域，只能依靠內(nèi)部力推動模型，因此收縮步長小，由此帶來迭代次數(shù)的增加。連續(xù)幀差法是將連續(xù)圖像序列中的兩個相鄰幀做差分比較，用闡值化來提取運動物體的信息，是最常用的一種方法。五、計劃進(jìn)度 時間 目標(biāo)主要措施實現(xiàn)系統(tǒng)大框架查閱相關(guān)資料實現(xiàn)主要功能 編寫相關(guān)程序完成系統(tǒng)編寫相關(guān)細(xì)節(jié)程序六、成果形式（技術(shù)指標(biāo)，驗收
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