視頻序列中人體運動目標的檢測與跟蹤研究-畢莎莎(存儲版)
【正文】 TELLIGENCE, VOL. 26, NO. 8, AUGUST 2004。動態(tài)場景圖像序列中運動目標檢測與跟蹤[D]。 測試方案首先是一個人在規(guī)定的區(qū)域行走，觀察跟蹤和計數(shù)的結(jié)果，看是否與實際情況滿足一致，如果有差別或有干擾，要進行分塊測試，把每一個模塊進行測試后，找出出現(xiàn)問題的模塊，進行修改。（3）跟蹤計數(shù)在50100的創(chuàng)建區(qū)域創(chuàng)建的點node[i]且node[i].in_or_out為1，對其進行更新信息，而當結(jié)點的中心y坐標大于240的時候，則對計數(shù)num1進行加1。若連通域的點數(shù)大于30的話，認為創(chuàng)建區(qū)不止有一個人，則對此大的連通域進行劃分。（3）畫圓并把內(nèi)部涂黑找到連通域之后，尋找此連通域內(nèi)的最左minxx，最右maxx，最上miny，及最下maxy的第一個出現(xiàn)黑點的坐標，可以近似找到此區(qū)域的中心，然后以此中心點為圓心，半徑為25來畫圓（半徑大小根據(jù)實際情況來定，但圓要覆蓋住人的幀差），并把此圓內(nèi)的部分涂黑。先腐蝕后膨脹的過程：利用它可以消除小物體，在纖細點處分離物體，平滑較大物體邊界，但同時并不會明顯改變原來物體的面積。當閾值比較小時，檢測到被跟蹤物體的像素點比較多，而干擾點，噪聲點也會比較多；反之，檢測到輪廓的像素點則比較少，會對結(jié)果造成影響。這時可以采用Xlib ，更好的方法是使用GDK庫，它可以應(yīng)付絕大多數(shù)的編程需要。在終端中使用命令對程序進行編譯和調(diào)試。3)數(shù)據(jù)類型豐富，具有很強的結(jié)構(gòu)化控制語句。其目的是通過計算機視覺從復(fù)雜的變化的背景環(huán)境中準確識別出所需的運動目標，提取穩(wěn)定的目標特征，并對目標的位置和姿態(tài)等信息進行快速實時的跟蹤。關(guān)鍵詞：幀間差分；運動檢測；目標跟蹤，計數(shù)； 緒論 課題相關(guān)背景目標的識別與跟蹤是基于對一個圖像序列的研究，從序列圖像中檢測到運動的目標，并且對目標運動的規(guī)律加以預(yù)測，實現(xiàn)對指定的目標進行準確且連續(xù)的跟蹤。2)語言簡潔、緊湊，使用靈活，易于學(xué)習(xí)和使用?！∠到y(tǒng)設(shè)計本系統(tǒng)選用?？低暤牟杉?，攝像頭，在裝有Fedora8系統(tǒng)的計算機上進行開發(fā)。但是，如果需要開發(fā)新構(gòu)件，或者要創(chuàng)建繪圖程序，僅使用GTK就不夠了。閾值的設(shè)定可以根據(jù)實際情況來規(guī)定，根據(jù)現(xiàn)場的情況進行調(diào)試。腐蝕是對Z中的集合A和B，B對A進行腐蝕的整個過程如下：⑴ 用3*3的結(jié)構(gòu)元素B，掃描圖像A的每一個像素；⑵ 用結(jié)構(gòu)元素與其覆蓋的二值圖像做“與”操作；⑶ 如果都為1，結(jié)果圖像的該像素為1，否則為0；腐蝕處理的結(jié)果是使原來的二值圖像減小一圈。則可以把每一個大于5個點的連通域當做一個運動的人，其他的當做噪聲點處理。 跟蹤算法2（1）首先創(chuàng)建結(jié)點首先設(shè)定兩個創(chuàng)建結(jié)點的區(qū)域，50100和190240，若在此區(qū)域內(nèi)出現(xiàn)有效點，則對這些點進行求連通域， (2)，若連通域內(nèi)的點大于10，則求連通域的邊界，確定連通域的中心畫圓，創(chuàng)建結(jié)點。當方向標志node[i].in_or_out==0時方法類似。 系統(tǒng)測試在精心控制的系統(tǒng)環(huán)境下，采用相應(yīng)的技術(shù)手段，利用一組事先構(gòu)好達到測試事例執(zhí)行程序以發(fā)現(xiàn)程序中存在的問題，并確認系統(tǒng)功能，性能符合需求的一個綜合過程。10 / 10 參考文獻,黎燕；基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的二值圖像的邊緣檢測[J]；電子產(chǎn)品可靠性與環(huán)境試驗；2004年06期；基于視頻圖像處理的橋墩防撞研究[D]；武漢理工大學(xué)；2006年, 韓崇昭. 視覺跟蹤技術(shù)綜述. 自動化學(xué)報, 32(4): 603617, 2006.。18 K. R,Pearson . Matheson and ,Temporal integration
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