【正文】 248。235。Negal 算法的誤差測度函數(shù)可以表示為：2209。I (x2 ),..., 209。首先，目標(biāo)運(yùn)動(dòng)前后的灰度保持不變這個(gè)假設(shè)，對(duì)于自然圖像序列來說是不太常出現(xiàn)的，特別是在目標(biāo)運(yùn)動(dòng)速度很快的時(shí)候，基于圖像灰度保持不變的假設(shè)存16其中 k 表示迭代次數(shù)， u (0) 和 v 是初始值， u 和 v 是局部平均，l 為平滑系數(shù)，由汕頭大學(xué)工學(xué)院 2012 屆碩士學(xué)位論文在著很大的誤差。 (u x2 + u y2 + vx2 + v y2 )dxdy根據(jù)光流約束方程，要使得光流誤差最?。篍c = 242。在約束方程的求解過程中，我們發(fā)現(xiàn)光流約束方程包含 u 和 v 兩個(gè)未知量，即 x 和 y方向上的光流，顯然一個(gè)方程是無法確定 2 個(gè)未知量的，這是我們在用光流法會(huì)出現(xiàn)的孔徑問題，要解決該問題，必須找出新約束條件。I182。I182。I182。光流算法目前大量使用在監(jiān)控、航天、軍事、醫(yī)學(xué)、氣象等很多重要的領(lǐng)域?？偟膩碚f，現(xiàn)在被廣泛使用的目標(biāo)檢測的算法主要分為：①光流法②幀差法③背景差分法。在系統(tǒng)軟件方面，我們采用嵌入式 linux 操作系統(tǒng)，這里我們主要從網(wǎng)絡(luò)上下載移植好的源碼，然后開發(fā)針對(duì)我們的 SAA7113 的驅(qū)動(dòng)。和其他的同類功能的庫相比，該庫通過優(yōu)化的 C 代碼實(shí)現(xiàn)，它的執(zhí)行速度得到了客觀的提升，并且通過購買 Intel 的 IPP 高性能多媒體函數(shù)庫（Integrated Performance Primitives）得到更快的處理速度。saa7113_i2c_driver)。該系統(tǒng)使用于視頻編碼器采用 TVP5150 的硬件系統(tǒng)，這里我們的視頻編碼器采用 SAA7113，因此我們必須開發(fā) SAA7113 的驅(qū)動(dòng)。⑤強(qiáng)大的兼容性。②根據(jù)您的要求靈活定制。以后借助 Internet 網(wǎng)絡(luò)，并在大量的 Linux 社區(qū)或論壇，在全世界的 linux 愛好者的共同努力下，現(xiàn)在已經(jīng)成為今天世界上使用量最大的 UNIX 類操作系統(tǒng)，并且使用人數(shù)還在迅猛增加。④ 以太網(wǎng)口：10/100M 自適應(yīng)網(wǎng)口，支持局域網(wǎng)和 PPPOE。這是一個(gè)視頻 Codec 模塊，支持 MPEG4，, P3 和 VC1 MainProfile 編解碼功能。因?yàn)樵趯?shí)際的運(yùn)用中，我們所采用的攝像頭都是有一定可視角的，不可能覆蓋 360 度范圍，總是存在一定的監(jiān)控死角。 本章總結(jié)本章從研究背景、研究現(xiàn)狀、研究的內(nèi)容及創(chuàng)新點(diǎn)、開發(fā)環(huán)境等幾個(gè)方面展開論文。作為 linux 的一個(gè)發(fā)行版本，具有著 linux 的很多優(yōu)勢，如較低的成本、較低的管理成本、在高性能運(yùn)算方面也具有較強(qiáng)的優(yōu)勢、高可擴(kuò)展性和可維護(hù)性，也正是由于 linux 具有這么多的優(yōu)勢，近年來，開發(fā)人員逐漸傾向于采用 linux 系統(tǒng)進(jìn)行開發(fā)，而且在嵌入式終端3緒論上 linux 操作系統(tǒng)的占有率，也逐年的增加。本文主要內(nèi)容總結(jié)如下：在運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測方面：重點(diǎn)分析目前較廣泛使用的光流法、幀差法、背景差分法，指出這些算法的優(yōu)缺點(diǎn)，提出適用于嵌入式系統(tǒng)的檢測方法，并說明該算法在嵌入式 linux上面的實(shí)現(xiàn)方式。在目標(biāo)檢測方面，主要的方法有光流法、幀差法、背景差分法，其中的背景差分法又分為多幀平均法、混合高斯模型法、Surendra 算法、碼本的算法等。而且參考了國外的一些成熟的車輛交通監(jiān)控，總結(jié)英國雷丁大學(xué)的 VIEWS 的車輛交通監(jiān)控系統(tǒng)的研究經(jīng)驗(yàn)，運(yùn)用自己的理論研究，自行設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了擁有完全自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)的交通監(jiān)控原型系統(tǒng) vstart(Visual SurveillanceStart)。 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)、通信技術(shù)、圖像處理的不斷發(fā)展，視覺跟蹤目前已成為熱點(diǎn)研究問1緒論題，其中運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的檢測與識(shí)別是其中的重點(diǎn)與難點(diǎn)，可以說視覺跟蹤的效果在很大程度上取決于運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測與識(shí)別算法的優(yōu)劣。隨著圖像處理相關(guān)技術(shù)的發(fā)展，更多的在視頻監(jiān)控基礎(chǔ)上的應(yīng)用大量涌現(xiàn)，也逐漸朝著自動(dòng)化、智能化的方向發(fā)展。我們采用粒子濾波進(jìn)行目標(biāo)位置的預(yù)測。人們把目標(biāo)檢測和跟蹤領(lǐng)域的技術(shù)分為目標(biāo)檢測和目標(biāo)跟蹤兩個(gè)方向進(jìn)行研究。本人完全意識(shí)到本聲明的法律責(zé)任由本人承擔(dān)。作者簽名：日期：年月日學(xué)位論文使用授權(quán)聲明本人授權(quán)汕頭大學(xué)保存本學(xué)位論文的電子和紙質(zhì)文檔，允許論文被查閱和借閱；學(xué)校可將本學(xué)位論文的全部或部分內(nèi)容編入有關(guān)數(shù)據(jù)庫進(jìn)行檢索，可以采用影印、縮印或其它復(fù)制手段保存和匯編論文；學(xué)?？梢韵驀矣嘘P(guān)部門或機(jī)構(gòu)送交論文并授權(quán)其保存、借閱或上網(wǎng)公布本學(xué)位論文的全部或部分內(nèi)容。本文首先分析當(dāng)前目標(biāo)檢測算法的特點(diǎn)，并具體分析了常見的光流法、幀差法、背景差分法，并給出了幾種算法的具體實(shí)現(xiàn)方法。最后，利用當(dāng)前研究比較成熟的碼本算法和我們采用的基于粒子濾波和概率外觀模型的跟蹤算法，在嵌入式系統(tǒng)上，具體的實(shí)現(xiàn)一個(gè)可以進(jìn)行運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測和跟蹤的嵌入式系統(tǒng)。自然界中，我們看到的一起圖像都是連續(xù)變化的模擬圖像，而為了實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化和智能化，都通過數(shù)字化來獲取數(shù)字圖像，往往圖像中的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)是我們最關(guān)心的，從而基于視頻序列圖像的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的相關(guān)研究和分析技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生。計(jì)算機(jī)視覺是使用計(jì)算機(jī)及相關(guān)電子設(shè)備對(duì)生物視覺的一種模擬，主要通過對(duì)采集的圖片或視頻進(jìn)行處理以獲得相應(yīng)場景的三維信息。除此之外，國內(nèi)的一些高校和著名企業(yè)，也在進(jìn)行相關(guān)的技術(shù)研究，如上海交通大學(xué)、北京理工大學(xué)、華為技術(shù)有限公司。在目標(biāo)跟蹤方面，主要的方法有基于相關(guān)性的2汕頭大學(xué)工學(xué)院 2012 屆碩士學(xué)位論文跟蹤方法和基于直方圖的跟蹤算法。在運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤方面：本文將詳細(xì)研究運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤的各個(gè)算法，分析其優(yōu)缺點(diǎn)，說明其適用的范圍，并提出一種基于碼本模型的算法，并在嵌入式系統(tǒng)上實(shí)現(xiàn)該算法。在進(jìn)行設(shè)計(jì)的算法中，設(shè)計(jì)到很多的數(shù)字圖像處理相關(guān)的算法，如果這些基本的算法完全自己用代碼來實(shí)現(xiàn)的話，將是十分巨大的工程，也是不太切合實(shí)際的。主要對(duì)自己的研究內(nèi)容進(jìn)行說明，并對(duì)當(dāng)前目標(biāo)檢測和目標(biāo)跟蹤的普遍研究內(nèi)容進(jìn)行分析，提出的想法和思路，并提出自己設(shè)計(jì)算法的創(chuàng)新點(diǎn)。當(dāng)我們檢測到有運(yùn)動(dòng)目標(biāo)進(jìn)入視場后，對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)進(jìn)行跟蹤，并且實(shí)時(shí)地把運(yùn)動(dòng)目標(biāo)當(dāng)前所在視場內(nèi)的坐標(biāo)反饋給系統(tǒng)，系統(tǒng)根據(jù)反饋的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的坐標(biāo)，實(shí)時(shí)地控制云臺(tái)，通過云臺(tái)的轉(zhuǎn)動(dòng)，從而保證運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的中心一直處在視場的中心位置。支持 1/2 和 1/4 像素的運(yùn)動(dòng)估計(jì)，支持 MPEG4 AC/DC 預(yù)測，支持，對(duì)于 MPEG4 還支持可逆 VLC 和 Data Partition 功能，支持碼流控制（CBR 或者 VBR），編解碼同時(shí)進(jìn)行的時(shí)候，可以支持 VGA 30fps。近年來隨著 ARM(Advanced RISC Machines)處理器是發(fā)展及大量的使用。用戶可以根據(jù)自己需求簡單地修改調(diào)整應(yīng)用軟件。由于 linux 的開源性，且遵守 GPL，支持眾多的相關(guān)協(xié)議。SAA7113 是飛利浦公司的視頻解碼芯片，可以支持 4 路模擬視頻信號(hào)，通過內(nèi)部寄存器的不同配置可以對(duì) 4 路輸入進(jìn)行切換，輸入可以為 4 路的 CVBS 信號(hào)，輸出為標(biāo)準(zhǔn)的ITU656 格式信號(hào)，其中 SAA7113 的寄存器配置是通過 IIC 總線進(jìn)行的。}static void __exit saa7113_exit(void){ic2_del_driver(amp。這在處理過程中是個(gè)非常重要的指標(biāo)，該系統(tǒng)對(duì)于實(shí)時(shí)性的要求也是十分高的，基于這些優(yōu)勢我們選擇了 Opencv 圖像處理和計(jì)算機(jī)視覺庫。在應(yīng)用軟件方面，采用 Intel 的 Opencv作為圖像處理和計(jì)算機(jī)視覺基本處理算法庫，后面的目標(biāo)檢測和跟蹤的算法都依賴該庫進(jìn)行開發(fā)和仿真。不過每種算法都存在一定的局限性，也都有一定的適應(yīng)范圍，如光流法運(yùn)算量太大，不適合做實(shí)時(shí)處理；幀差法容易形成空洞，無法完全提取目標(biāo)的信息等。在某些應(yīng)用場合，在我們研究問題所在的領(lǐng)域，也大量的使用光流算法。xdx +182。xdx +182。y，I t =182。為了解決孔徑問題，我們必須至少再找到一個(gè)約束條件。242。其次，在圖像的遮合區(qū)域，速度場是突變的，而由于平滑性的假設(shè)，這個(gè)過程平滑掉了大部分有關(guān)物體形狀的非常重要的信息。I (xn ))TW = diag (W (x1 ),W (x2 ),...,W (xn ))b = (I t (x1 ), I t (x2 ),...I t (xn ))T最后，方程的解為：v = ( ATW 2 A) 1 ATW 2b（312）（313）（314）(315)（316）然而，考慮到 LucasKanade 方法的準(zhǔn)確性和計(jì)算速度，我們常常將高斯金字塔分層與 LucasKanade 方法結(jié)合起來，采用由粗到精的分層方法將圖像分解成不同的分辨率，隨著級(jí)別的增加，分辨率越來越低，并將在粗尺度下得到的結(jié)果作為下一尺度的初始值，在不同的分辨率上對(duì)圖像序列進(jìn)行流速計(jì)算，這是計(jì)算大的運(yùn)動(dòng)速度的有效的技術(shù)手段[8]。Ia 222[(u x I y u y I x ) 2 + (v x I y v y I x ) + d (u x2 + u y2 + v x2 + v y2 )]dxdy(317)這里求上面的最小化會(huì)消弱垂直于梯度方向上的光流的變化。232。 I yy 247。 I yy234。這么做，可以有效地避免在遮合的地方（即速度場突變的地方）的重要信息丟失。I (x1 ), 209。但是這種技術(shù)也存在著不足，甚至說是缺陷。242。（35）就是我們所說的光流約束方程了，是進(jìn)行光流計(jì)算的基礎(chǔ)。x, I y =182。 0 ,忽略 e ，可以得到：182。詳細(xì)的流程如圖所示：計(jì)算獲得光流場光流場閾值分割形態(tài)學(xué)濾波開、閉運(yùn)算光流場閾值分割圖 31 光流法流程圖Fig. 31 Flow diagram of optical flow 光流約束方程光流算法在建立在運(yùn)動(dòng)前后圖像灰度不變這個(gè)假設(shè)下的，假設(shè)圖像上點(diǎn) m = (x, y)T 在時(shí)刻 t 的灰度值為 I (x + dx, y + dy, t + dt)，當(dāng) dt 傾向于 0 時(shí)，在運(yùn)動(dòng)前后圖像灰度不變的假14汕頭大學(xué)工學(xué)院 2012 屆碩士學(xué)位論文設(shè)下，也就是：I (x + dx, y + dy, t + dt) = I (x, y, t)在圖像灰度隨著 x , y , t 緩慢變化時(shí)，可以將(31)式左邊泰勒級(jí)數(shù)展開：（31）I ( x + dx, y + dy, t + dt) = I ( x, y, t) +182。但是我們正在使用的真正的光流計(jì)算方法是將二維速度場與灰度相聯(lián)系，這是在 1981 年由 Horn 和 Schunck 提出的，使用了光流約束方程的算法，為光流算法的發(fā)展奠定了基礎(chǔ)。為了提高目標(biāo)檢測的實(shí)時(shí)性和準(zhǔn)確性，人們也進(jìn)行了大量的研究，國內(nèi)的中科院自動(dòng)化所近年來在這個(gè)方面也取得了不少成果；國外起步較早，其中美國、日本、英國等國家尤其突出。在對(duì)軟硬件進(jìn)行介紹分析的同時(shí)，從軟硬件性能的角度，也說明我們擬實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)的可行性。 基本圖像處理庫的移植Opencv(Open Source Computer Vision Library)是 Intel 開發(fā)的機(jī)遇 BSD 許可證授權(quán)發(fā)行的開源跨平臺(tái)計(jì)算機(jī)視覺庫，可以運(yùn)行在 Linux、 Windows 以及 Mac 等操作系統(tǒng)上，主要用 C 完成，可以說是一個(gè)輕量級(jí)但是很高效的庫，實(shí)現(xiàn)了圖像處理和計(jì)算機(jī)視覺方面的眾多通用的算法。static __init int saa7113_init(void)8汕頭大學(xué)工學(xué)院 2012 屆碩士學(xué)位論文{returni2c_add_driver(amp。為了能夠在我們的開發(fā)板跑 linux 系統(tǒng)，必須進(jìn)行操作系統(tǒng)的移植，這里為了減少我們的工作量，從網(wǎng)上下載了已經(jīng)完成大部分移植工作的 linux 操作系統(tǒng)。Linux 的使用者幾乎不用考慮系統(tǒng)崩潰的問題，因?yàn)閘inux 完全不會(huì)崩潰，linux 沒有像其他操作系統(tǒng)一樣內(nèi)核如此龐大、充滿漏洞，具有可靠的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)。組織在考慮許可成本，特別是大量使用者和大量計(jì)算機(jī)設(shè)備的許可成本時(shí)，都驚奇發(fā)現(xiàn)在成本上有著重大的優(yōu)勢。它誕生于 1991 年（這是第一次正式向外公布的時(shí)間）。③ AC9