視頻序列中人體運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的檢測(cè)與跟蹤研究-文庫(kù)吧資料
2025-06-26 03:00本頁(yè)面
【正文】 ，把每一個(gè)模塊進(jìn)行測(cè)試后，找出出現(xiàn)問題的模塊，進(jìn)行修改。最后我們選用的跟蹤算法2來(lái)分析運(yùn)動(dòng)人體的運(yùn)動(dòng)軌跡和用于接下來(lái)的計(jì)數(shù)模塊。這種算法理論上適用任何一種走法，一個(gè)人、多個(gè)人、品字形，前后挨的很近等。 兩種算法的比較第一種算法僅適用于單個(gè)人和多個(gè)人并排行走，前后挨的比較近或者品字形等多種情形下并不能進(jìn)行正常跟蹤和計(jì)數(shù)。（3）跟蹤計(jì)數(shù)在50100的創(chuàng)建區(qū)域創(chuàng)建的點(diǎn)node[i]且node[i].in_or_out為1，對(duì)其進(jìn)行更新信息，而當(dāng)結(jié)點(diǎn)的中心y坐標(biāo)大于240的時(shí)候，則對(duì)計(jì)數(shù)num1進(jìn)行加1。node[i].in_or_out==1（進(jìn)）時(shí)，則把node[i].maxy50，把這高度為50的點(diǎn)賦給此結(jié)點(diǎn)，計(jì)算結(jié)點(diǎn)的中心，把之前的結(jié)點(diǎn)中心更新為此中心，最后把剩下的點(diǎn)的標(biāo)志位再置為1。2）求這些點(diǎn)構(gòu)成的區(qū)域的上、下、左、右四個(gè)邊界；3）求得邊界之后，判斷這個(gè)區(qū)域的高度之差是不是大于一個(gè)人的高度，若(node[i].maxynode[i].miny)40 amp。然后分別求出各個(gè)人的中心，畫圓，創(chuàng)建結(jié)點(diǎn)。若連通域的點(diǎn)數(shù)大于30的話，認(rèn)為創(chuàng)建區(qū)不止有一個(gè)人，則對(duì)此大的連通域進(jìn)行劃分。而跟蹤算法除了用于計(jì)數(shù)，還可以根據(jù)不同時(shí)刻的坐標(biāo)值，來(lái)分析運(yùn)動(dòng)人體的軌跡。反之亦然，在190240之間建立結(jié)點(diǎn)，跟蹤到50時(shí)，刪除結(jié)點(diǎn)，并對(duì)OUT進(jìn)行計(jì)數(shù)。當(dāng)人運(yùn)動(dòng)時(shí)，此圓也會(huì)相應(yīng)的運(yùn)動(dòng)。（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(gè)出現(xiàn)黑點(diǎn)的坐標(biāo)，可以近似找到此區(qū)域的中心，然后以此中心點(diǎn)為圓心，半徑為25來(lái)畫圓（半徑大小根據(jù)實(shí)際情況來(lái)定，但圓要覆蓋住人的幀差），并把此圓內(nèi)的部分涂黑。就這樣依次循環(huán)，可尋找到幀差圖像所有的連通域，最后可得到若干個(gè)連通域。運(yùn)動(dòng)人體的跟蹤算法（1）尋找有效點(diǎn)在檢測(cè)到運(yùn)動(dòng)目標(biāo)后，用一個(gè)10*10的方格對(duì)所得到的幀差的像素點(diǎn)進(jìn)行循環(huán)，若有一個(gè)黑點(diǎn)出現(xiàn)在此方格內(nèi)，則停止循環(huán)，把此方格置黑，并把方格的最左上角的點(diǎn)存放到一個(gè)數(shù)組p[1200]里，并把此點(diǎn)的標(biāo)記設(shè)為1，即用一個(gè)點(diǎn)來(lái)代表整個(gè)方格，以便接下來(lái)尋找連通域。通常由于噪聲的影響，圖像在閾值化后所得到的邊界通常都很不平滑，物體區(qū)域具有一些噪聲孔，而背景區(qū)域上散布著一些小的噪聲物體，連續(xù)的開和閉運(yùn)算可以有效地改善這種情況，而有時(shí)，我們需要經(jīng)過多次腐蝕之后再加上相同次數(shù)的膨脹，才能產(chǎn)生比較好的處理效果。先腐蝕后膨脹的過程：利用它可以消除小物體，在纖細(xì)點(diǎn)處分離物體，平滑較大物體邊界，但同時(shí)并不會(huì)明顯改變?cè)瓉?lái)物體的面積。⑴ 用3*3的結(jié)構(gòu)元素B，掃描圖像A的每一個(gè)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0，結(jié)果圖像的該像素為0，否則為1，使二值圖像擴(kuò)大一圈。A被B膨脹是所有位移z的集合，這樣， 和A至少有一個(gè)元素是重疊的。當(dāng)按下界面上的trace按鈕，即trace=1時(shí)，顯示幀差： 圖41 幀差圖像圖像預(yù)處理膨脹和腐蝕這兩種操作是形態(tài)學(xué)處理的基礎(chǔ)，許多形態(tài)學(xué)算法都是以這兩種運(yùn)算為基礎(chǔ)的。當(dāng)閾值比較小時(shí)，檢測(cè)到被跟蹤物體的像素點(diǎn)比較多，而干擾點(diǎn)，噪聲點(diǎn)也會(huì)比較多；反之，檢測(cè)到輪廓的像素點(diǎn)則比較少，會(huì)對(duì)結(jié)果造成影響。把所有的黑點(diǎn)找出來(lái)則可以檢測(cè)到運(yùn)動(dòng)物體的輪廓。YUV 4:2:0 的格式：下面八個(gè)像素為：[Y0 U0 V0] [Y1 U1 V1] [Y2 U2 V2] [Y3 U3 V3] [Y5 U5 V5] [Y6 U6 V6] [Y7 U7 V7] [Y8 U8 V8] 存
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