【導(dǎo)讀】一種重要的安全防范手段。運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測與跟蹤是視覺監(jiān)控的主要組成部分。效與廣闊的理論和應(yīng)用前景，而備受國內(nèi)外學(xué)者和眾多實(shí)際工程領(lǐng)域?qū)＜业母叨汝P(guān)注。例如,美國DARPA20xx年重大項(xiàng)目----HID計(jì)劃,它的任務(wù)就是開發(fā)多模態(tài)。護(hù)能力，這也大大促使多目標(biāo)跟蹤和檢測的工作也得到國內(nèi)外的廣泛關(guān)注和研究。當(dāng)有異常情況發(fā)生時(shí),發(fā)出預(yù)警提醒監(jiān)控人。員,同時(shí)啟動(dòng)錄像功能,對異常現(xiàn)場進(jìn)行錄制保存。發(fā)工具的特點(diǎn)、功能、開發(fā)周期等問題。運(yùn)動(dòng)判定的軟件流程主要由3. 現(xiàn)運(yùn)動(dòng)物體在圖片中大致位置的確定。作的運(yùn)行平臺，從而進(jìn)一步加深對數(shù)字圖像處理這一技術(shù)的運(yùn)用，并且進(jìn)一步推廣這項(xiàng)技術(shù)。為主的閉路電視監(jiān)控系統(tǒng),稱為第一代模擬監(jiān)控系統(tǒng)。輸部分和后端控制處理部分組成。前端圖像采集壓縮部分:含攝像機(jī)、視頻服務(wù)器、PC式DVR或嵌入式DVR。網(wǎng)絡(luò)DVR是集網(wǎng)絡(luò)監(jiān)視、遠(yuǎn)程存。儲(chǔ)、本地錄像事件處理為一體的以監(jiān)控為主導(dǎo)功能的設(shè)備。DVR已成為應(yīng)用主流。

　　

【正文】 被別人廣泛使用。 使用 Opencv 庫可以編寫出簡潔而且高效的代碼來解決數(shù)字圖像處理和計(jì)算機(jī)視覺編程中的問題，這樣不僅降低了程序員開發(fā)程序的難度，而且縮短了相關(guān)程序的開發(fā)周期。 Opencv 的新功能 ： 目前最新版本是 20xx 年 11 月發(fā)布的 Opencv 版本。包含了很多的新特性，支持了新的編譯器 /環(huán)境： ， ，還擴(kuò)充了大量的函數(shù)。 (1) cv 模塊 :：增加了 cvGetAffineTransform、 cvWatershed、 cvpyrMeanshiftFiltering 函數(shù) 。擴(kuò)展了 cvDistTransfonn、 cvThresh、 cvcanny(使用真實(shí)梯度 )函數(shù) :所有的濾波函數(shù)被重新寫過，為線性可分不可分濾波增加了新的 C++類。 (2) cvaux 模塊：增加了新的大型視頻監(jiān)控模塊，并完善了智能目標(biāo)跟蹤功能。 exeore 模塊：增加了 cvMixChannels、 cvRandshuffle、 cvRange、 cvCalePCA、 evProjeetPCA、cBackProjeetPCA、 cvGetTreadNum、 函數(shù) 。擴(kuò)展了 cvCaleCovarMatrix、cvMu1Transposed 函數(shù) 。為 Cvlmage 和 CvMatrix 增加 C++類 :矩陣的最大通道數(shù)增加到了 64個(gè)，盡管只有一些特殊函數(shù)才處理這樣的圖像。 (3) highgui 模塊：所有的視頻捕捉的代碼在結(jié)構(gòu)上重新構(gòu)造，并且按模塊劃分，采用了更好的函數(shù)名字 。增加了對 Quicktime(Mae0SX)和 Xine(Linux)的支持。 此外，對與角度有關(guān)的 API 函數(shù)的返回值進(jìn)行了修改，新版本都用角度而不是以前的用弧度返回 。增加了 ML(機(jī)器學(xué)習(xí) )的類庫，這是一個(gè)全新的為統(tǒng)計(jì)分類、回歸以及聚類而寫 的 c 料類庫 。應(yīng)用新的 功能， cvsobel、 cvLapl 即 e 等函數(shù)都被大大地優(yōu)化。 由上述可以看出，利用 openCV 中的數(shù)字圖像處理函數(shù)使得問題變得簡單，很有實(shí)用價(jià)值，對縮短程序開發(fā)的周期有著十分顯著的作用。而且 OPenCv 是免費(fèi)開放源代碼的， 程序員可以修改其源代碼，更是有助于理解。 Opencv 在雅虎上有個(gè) 專門的討論組，對程序 浙江科技學(xué)院本科畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 26 員運(yùn)用中遇到的問題與實(shí)際經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行討論。當(dāng)今數(shù)字圖像處理己經(jīng)廣泛運(yùn)用到生活的各個(gè)領(lǐng) 域中， Opencv 發(fā)揮著不可替代的作用，并且它又在不斷地更新中，隨著其不斷地完善，將在更多的領(lǐng)域發(fā)揮更大的作用 . 系統(tǒng)詳細(xì)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn) 設(shè)計(jì)目標(biāo) 設(shè)計(jì)一種新的 監(jiān)控系統(tǒng)用攝像機(jī)獲取圖像并且用計(jì)算機(jī)對獲取的圖像進(jìn)行處理獲取運(yùn)動(dòng)目標(biāo)。當(dāng)有異常情況發(fā)生時(shí) ,立刻將其畫面招搖拍攝下來 ,然后將其圖片保存下來 .自動(dòng)監(jiān)控中的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測和跟蹤 ,就是在視頻序列中實(shí)時(shí)地發(fā)現(xiàn)并提取運(yùn)動(dòng)目標(biāo) ,不斷跟蹤它們 ,并計(jì) 算出這些運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的軌跡 ,為下一步目標(biāo)識別、運(yùn)動(dòng)分析等算法提供數(shù)據(jù) .本課題的主要研究內(nèi)容包括：實(shí)時(shí)監(jiān)控、智能監(jiān)控， 視頻演示 . 系統(tǒng)的功能 根據(jù)系統(tǒng)設(shè)計(jì)的目標(biāo)，系統(tǒng)主要分為以下幾個(gè)模塊 如圖 422 所示 ： 圖 422 系統(tǒng)的模型 (1)實(shí)時(shí)監(jiān)控 ：通過攝像 頭 捕獲實(shí)時(shí)的全方位視頻圖像。 (2) 視頻演示 ： 讀取原有的視頻文件 . 浙江科技學(xué)院本科畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 27 (3) 智能監(jiān)控 ： 將采集的圖像與背景圖像差分運(yùn)算的減背景方法，檢測出圖像序列中運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的信息。提取運(yùn)動(dòng)區(qū)域的準(zhǔn)確性將嚴(yán)重影 響運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的檢測和跟蹤，全方位圖像展開后像素丟失，圖像失真，不同位置運(yùn)動(dòng)目標(biāo)變形等實(shí)際 . 通過背景減除法檢測出運(yùn)動(dòng)區(qū)域后 ,然后將其變化的畫面拍攝下來 .進(jìn)行保存 . (4) 退出 ： 退出當(dāng)前運(yùn)行的工作畫面 系統(tǒng)的功能的實(shí)現(xiàn) 視頻采集的實(shí)現(xiàn) 采集系統(tǒng)的軟件是在 vc++ 下開發(fā)的，包括視 視頻 、連續(xù)采集、視頻壓縮、采集回放、分布式存儲(chǔ)幾個(gè)部分， 其中采集的步驟如 圖 所示： 圖 采集步驟 圖 給出了實(shí)現(xiàn)一個(gè)基本的視頻采集系統(tǒng)的步驟。首先是創(chuàng)建視頻 采集窗口 ,它是所有采集工作及設(shè)置的基礎(chǔ)。然后注冊系統(tǒng)回調(diào)函數(shù) ,使得在采集過程中 ,系統(tǒng)自動(dòng)回調(diào)相應(yīng)的函數(shù) ,以進(jìn)行處理。獲取和設(shè)置采集窗口參數(shù) ,如采集速率等。與視頻采集設(shè)備連接 ,獲取視頻采集設(shè)備的能力及狀態(tài)信息 ,如有無視頻疊加能力 ,有無控制視頻源、視頻格式、視頻顯示的對話框 ,只有根據(jù)捕獲驅(qū)動(dòng)器的能力 ,才能有效地設(shè)置和實(shí)現(xiàn)視頻的采集和顯示。設(shè)置采集窗口的顯示模式為 Preview 或 Overlay。根據(jù)需要 ,選擇是采集圖像到緩存還是文件并進(jìn)行處理。視頻采集結(jié)束時(shí) ,將采集窗與驅(qū)動(dòng)斷開連接 ,否則將導(dǎo)致視頻驅(qū)動(dòng)無法釋放 ,其 它程序 浙江科技學(xué)院本科畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 28 將不能使用采集設(shè)備。 以上每一步都可以通過調(diào)用相應(yīng)的函數(shù)或宏來得以實(shí)現(xiàn) .這只是視頻采集的一個(gè)基本的過程 ,根據(jù)不同的應(yīng)用還可以作適當(dāng)?shù)男薷暮蛿U(kuò)充 [15]。 視頻演示 : 圖 視頻演示 智能監(jiān)控的實(shí)現(xiàn) 1..背景提取方法 : 1) 直接獲取靜態(tài)的背景圖案。需要按照時(shí)間段將不同時(shí)間的背景的圖片存到數(shù)據(jù)庫當(dāng)中，然后根據(jù)當(dāng)前的時(shí)間將背景圖案讀取出來作為背景圖案，該方案的前期工作量大，受周圍 環(huán)境 的影響很大，魯棒性不好。需要在數(shù) 據(jù)庫中建立按季節(jié)、日照時(shí)間的背景信號模型。 2) 對一段時(shí)間內(nèi)的視頻圖像用累加求平均法來獲得背景圖像。這種方法的思想是把運(yùn)動(dòng)物體作為噪聲，用累加求平均的方法去除噪聲，以獲得背景。這種方法的特點(diǎn)是模型簡單，計(jì)算方便，但是得到的背景受流量大小的影響而變化。 3) 將圖像分成大小相等的若干塊，對每一塊區(qū)域進(jìn)行分析，然后將它們拼起來獲得一個(gè)完整的背景圖案。這種方法的特點(diǎn)是有可能在較短的時(shí)間內(nèi)獲得背景圖案，且背景獲得的質(zhì)量也較高。 浙江科技學(xué)院本科畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 29 本文采用第 3 種方法來設(shè)計(jì)背景提取的流程。具體的想法是首先獲取 N 張圖片，將圖像分成 3x3 大小的塊，計(jì)算出這個(gè)區(qū)域的均值 a 和方差 b，用一個(gè)矢量 (a， b)來描述。把每張圖片在該相應(yīng)區(qū)域的矢量計(jì)算出來，對結(jié)果進(jìn)行統(tǒng)計(jì)。大部分矢量分布相對集中，這可以認(rèn)為是背景區(qū)域引起的，通過這種方法找到背景區(qū)域。其步驟如下 : 1) 讀人 NUM 張圖片數(shù)據(jù) 。 2) 將每一個(gè)圖片分成 3x3 大小的塊，計(jì)算每張圖片每一塊區(qū)域的均值和方差，并作為描述該區(qū)域的矢量，保存在相應(yīng)的內(nèi)存單元 。 3) 對于某一塊區(qū)域來說，就有 N 個(gè)矢量 (ai， bi)， i=1，? NUM，求出平均矢量 (A， B)，A=∑ ai， B=∑ bi。在所有的 (ai, bi)， (i=1，? NUM)中尋找到一個(gè)矢量 (am.， bm。 )，使得它與平均矢量 (A， B)的距離最短，設(shè)最短的距離為 d，如果 d 小于一個(gè)閥值，認(rèn)為第 M 張圖片的該區(qū)域是背景信號。如果 d 大于一個(gè)閉值，認(rèn)為沒有找到，沿用原來的該區(qū)域的背景。首次運(yùn)行時(shí)，由于沒有以前的該區(qū)域的背景，直接使用第 m 張的圖片的數(shù)據(jù)，不作閥值比較。 然后怎么辦 2 算法流程 該算法用兩個(gè)相對獨(dú)立的線程來完成。一個(gè)線程進(jìn)行提取背景資料，另一個(gè)進(jìn)行運(yùn)動(dòng)檢測。背景提取的結(jié)果放人一個(gè)用來存儲(chǔ)背景圖像的公用內(nèi)存單元，供檢測運(yùn)動(dòng)情形時(shí)使用。但是為了避免一開始的 時(shí)候沒有背景，系統(tǒng)可以從文件中讀取出一個(gè)文件作為原始背景，然后背景提取的流程會(huì)不斷地隨著時(shí)間的變化去更新背景。 3 智能監(jiān)控的模擬 浙江科技學(xué)院本科畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 30 浙江科技學(xué)院本科畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 31 圖 智能監(jiān)控 第五章 總 結(jié) 綜合上述可知，運(yùn)用計(jì)算機(jī)這種工具，可以實(shí)現(xiàn)數(shù)字圖像處理技術(shù)在圖像識別、圖像檢索以及日常生活等各個(gè)領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用。本設(shè)計(jì)通過對一系列圖片的處理，提取出圖像中的背景，識別出物體運(yùn)動(dòng)軌跡，進(jìn)而對運(yùn)動(dòng)物體跟蹤算法 .這些技術(shù)都可以使用在各種數(shù)字視頻監(jiān)控系統(tǒng)中， 例如可以作為一個(gè)監(jiān)控系統(tǒng)的軟件核心，應(yīng)用到銀行、賓館、超市以及珠寶行中，其監(jiān)控范圍可以小到辦公室乃至走廊中。 另外，由上面幾章的詳細(xì)介紹，可知本設(shè)計(jì)可以單獨(dú)使用，作為數(shù)字 圖像 處理工具使用。彌補(bǔ)了 Photoshop、 3Dmax 等圖像處理軟件的不足。本設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)了由表及里的處理一系列 圖像 ，以 圖像 為載體，像素為處理單位，利用數(shù)字 圖像 處理是以集合跟數(shù)組為處理對象，結(jié)合數(shù)學(xué)中的各種知識，成功的從一系列連續(xù)的 圖像 中分離出物體，得到 圖像 中物體的運(yùn)動(dòng)軌跡。這些都是眾多 圖像 處理軟件所缺少的功能，也是本設(shè)計(jì)獨(dú)特之處。正因?yàn)檫@樣， 本設(shè)計(jì)可以對電影中截取的一系列圖片進(jìn)行分析，得到想要的物體的運(yùn)動(dòng)軌跡。隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的迅猛發(fā)展， 圖像 處理與我們的工作和生活方式息息相關(guān)，這門邊緣技術(shù)將得到更為廣泛的應(yīng)用。 在這次設(shè)計(jì)中，從指導(dǎo)老師身上，我不僅僅學(xué)到了科學(xué)知識，更學(xué)到了許多治學(xué)﹑做人的道理；從同學(xué)身上，我看到了奮發(fā)努力﹑不畏困難﹑勇攀科學(xué)高峰的精神。這些都使我受益匪淺。我會(huì)帶著這筆寶貴的財(cái)富走入今后的學(xué)習(xí)﹑生活，力爭做出更大的成績！ 浙江科技學(xué)院本科畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 32 致 謝 首先，感謝侯北平老師耐心指導(dǎo)，為設(shè)計(jì)如期完成，給予了大力支持。為此對侯北平老師的悉心指導(dǎo)表示衷心感謝，侯北平老師不僅是一位 “良師 ”更是一位 “益友 ”。畢業(yè)設(shè)計(jì)上也好 ,現(xiàn)實(shí)生活中也好 ,都給予了很大的精神鼓舞。 另外還要感謝我院其他各位老師和身邊的每一位同學(xué)和朋友，是他們給予本設(shè)計(jì)各個(gè)方面的幫助。作為本設(shè)計(jì)的制作者，向各位指導(dǎo)老師道聲辛苦了，向各位同學(xué)說聲謝謝了，感謝你們對我的支持，沒有你們無私的幫助本設(shè)計(jì)也不會(huì)順利完成，達(dá)到預(yù)期的效果。 浙江科技學(xué)院本科畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 33 參考文獻(xiàn) [1] 何斌 ， Visual c++數(shù)字圖像處理 [M]， 人民郵電出版社， . [2] 陳 兵棋 、 孫明 ， VC++實(shí)用圖象處理專業(yè)教程 [M]， 清華大學(xué)出版社， . [3] Kenh R Castleman， 數(shù)字圖像處理 [M]， 朱志剛譯 ， 北京電子工業(yè)出版社 ， 20xx. [4] 徐慧 ， Visual C++數(shù)字圖像實(shí)用工程案例精選 ， 人民郵電出版社 .， . [5] 趙輝 、 葉子青 .， VC++系統(tǒng)開發(fā)實(shí)例精粹 [M]， 北京 人民郵電出版社 ， 20xx. [6] 孫雄勇 ， Visual c++ 入門與提高 [M]， 中國鐵通出版社， . [7] 彭達(dá) ， Visual c++多媒體編程技術(shù) [M]， 人民郵電出版社， . [8] 黃慶生 ， 精通 Visual c++[M]， 人民郵電出版社， . [9] Gonzalea， 數(shù)字圖像處理 [M]， 電子工業(yè)出版社 ， 20xx. [10] 胡明星 ， 在 VC 中進(jìn)行圖像處理的方法 ， 計(jì)算機(jī)工程， (10). [11] 周長發(fā) ， 精通 Visual c++圖像編程 ， 北京電子工業(yè)出版社 ， 20xx. [12] 楊淑瑩 ， VC++圖像處理程序設(shè)計(jì) [M]， 清華大學(xué)出版社， . [13] 林丕源 、 蒲和平 ， 計(jì)算機(jī)圖形圖象處理應(yīng)用技術(shù) [M]， 成都電子科技大學(xué)出版杜 ， 1997. [14] Herbert schildt， C++編程藝術(shù) [M]， 清華大學(xué)出版社， . [15] DAVID ， Visual c++技術(shù)內(nèi)幕 [M]， 清華大學(xué)出版社， . [16] 羅瑜 、 袁志偉 ， 用 VC++對 BMP 格式圖象文件編程的技巧與實(shí)踐 [J]， 電腦縮程技巧與 浙江科技學(xué)院本科畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 34 維護(hù)， 20xx， (4)： 81—82．