【正文】 功能 ,Preview 輸出圖像格式可以是 RGB16/18/24Bit 和 YUV420 、 433 格式 , 還支 持圖 像的 一個特殊效果。從而極大地提高了對 視頻的編碼效率 ,也極大提高了產(chǎn)品的實時性能。這 是 一 個 視 頻 Codec 模塊 , 支持 MPEG4 ,Profile, P3 和 VC1 Main Profile 編解碼功能。 主頻 最高 可以 達到 677M , 足以處理我們的算法。詳細的軟硬件介紹 ,在下文進行。另一方面更多實時性好、穩(wěn)定可靠的操作系統(tǒng)的出現(xiàn) ,在嵌入式設(shè)備上面都可 以很好的運行 ,嵌入式設(shè)備逐漸成為工業(yè)、民用、軍用等各方面 青睞的實現(xiàn)系統(tǒng)。當我們檢測到有運動目標進入視場后 ,對運動目標進行跟蹤 ,并且實時地把運動目標 當前所在視場內(nèi)的坐標反饋給系統(tǒng) ,系統(tǒng)根據(jù)反饋的運動目標的坐標 ,實 時地控制云臺 , 通過云臺的轉(zhuǎn)動 ,從而保證運動目標的中心一直處在視場的中心位置。 系統(tǒng)功能分析 目標 檢測 和跟 蹤系 統(tǒng) ,這 里就 是對 監(jiān)控 系統(tǒng) 中 ,出 現(xiàn)在 視 場內(nèi) 的運 動目 標 ( 如 人、 車 輛 )進行檢測 ,然后隨著目標的移動 ,實時地跟蹤運動的目標。 4 汕頭大學工學院 2020 屆碩士學位論文 第 2 章 系統(tǒng)介紹和總體設(shè)計 我們 旨在 實現(xiàn) 一個 視頻 監(jiān) 控中 的目 標檢 測和 目 標跟 蹤系 統(tǒng) ,對 于系 統(tǒng)的 軟硬 件 做整 體 的設(shè)計 ,以便能夠?qū)崿F(xiàn)我們準備實現(xiàn)的功能和性能。從系統(tǒng)軟件和依賴的基 本庫 2 個方面 , 說明我們的開發(fā)環(huán)境。 主要 對 自己 的研 究 內(nèi)容 進行 說明 , 并對 當前 目標 檢 測和 目標 跟蹤 的 普遍 研究 內(nèi)容 進 行分 析 ,提出的想法和思路 ,并提出自己設(shè)計算法的創(chuàng)新點。 這里 ,我也把 Opencv 移植到嵌入式 linux 上面 ,作為畢業(yè)設(shè)計的基本算法庫。 對于廣大的本科和研究生同學 ,也提供了很大的便利。另外 ,OpenCV 還具有開源的特性 ,所有使用者都可以免費 獲得 Opencv 的源代碼和安裝包 ,使用者可以方面的使用 ,不需要其他外部支持也可以完 整的編譯連接并生成可執(zhí)行的程序。 在進 行設(shè) 計的 算法 中 , 設(shè) 計到 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現(xiàn)的話 ,將是十分巨大的工程 ,也是不太切合實際的。 Ubuntn 是基于 Debian 發(fā)行版和 GNOME 桌面環(huán)境 ,目標在于為用戶提供最新的、最穩(wěn)定的主要由自由軟件構(gòu)建而成的操作系統(tǒng)。 Ubuntu 是一個以桌面應(yīng)用為中心的 linux 操作系統(tǒng)。 另外 , 本文 所研 究的 很多 問題 , 都涉 及 圖像處理的相關(guān)問題 , 如果每個實現(xiàn)過程都完全自己用代碼實現(xiàn) , 那必然是個龐大的過程 , 工作量也是十分驚人的、 不太可能的 , 所以我們采用 Intel 的 OpenCVOpen Source Computer Vision Library 進行這些過程的實現(xiàn)。 在 運動目標 跟 蹤方 面 : 本 文將 詳細 研究 運動 目 標跟 蹤的 各 個算 法 , 分析 其優(yōu) 缺 點 , 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 現(xiàn)該算法。 針對運動目標的正確識別與 分割 、 物體 之間 的相 互遮 擋和 重疊 、 處理 的實 時性 等難 點進 行研 究 , 著力 解決 這幾 個難 點。 研究內(nèi)容及創(chuàng)新點 本文選取視頻序列中的運動目標的檢測和跟蹤作為研究重點 。就目前而言 ,不存在一個通用 的算法來解決這個問題。在目標跟蹤方面 ,主要的方法有基于相關(guān)性的 2 汕頭大學工學院 2020 屆碩士學位論文 跟蹤方法和基于直方圖的跟蹤算法。 目前 ,國內(nèi)外關(guān)于該問題的研究 ,都是圍繞這些相關(guān)問題展開。 ③巨大的運算量 ,導致系統(tǒng)實時性很差。但是在具體的應(yīng)用的時候 ,運動 目標檢測和跟蹤的算法仍面臨這很多問題和難點 ,主要問題和難點有 : ①運動目標之間相互遮擋 ,導致無法完全提取運動目標的特征。 除此 之外 , 國 內(nèi)的 一些 高校 和著 名企 業(yè) , 也在 進行 相關(guān) 的技 術(shù)研 究 , 如上 海交 通大 學、北京理 工大學、華為技術(shù)有限公司。在交通場景的視覺監(jiān)控 (基于三維線性模型 定位 、 基于 KALMAN 濾波器的車輛跟蹤算 法 ) , 人的運動視覺監(jiān)控和行為模式識別等方面 [1] 進行了深入的研究 ,并且取得了一定的成果。 IBM 公司 [2] 的 Watson 研究中心開發(fā)的 Smart Surveillance SystemS3 ,objectvideo 公司已 經(jīng)發(fā)行 [3] [4] 了 5 個商業(yè)版本的 Object videoVEW 系列產(chǎn)品 ,還有美國馬里蘭大學研究的 w4 系統(tǒng)和 美國 FDIFuturetel Digital Imaging 公司 2020 年推出的智能視頻監(jiān)控系統(tǒng) SmartSystem 等。 國內(nèi)外的很多相關(guān)公司和研究單位也進行了大量的相關(guān)項目研究。計算 機視 覺是 使用 計算 機 及相 關(guān)電 子設(shè) 備對 生 物視 覺的 一 種模 擬 , 主要 通過 對 采集 的 圖片或視頻進行處理以獲得相應(yīng)場景的三維信息。 本文旨在通過對比和研究現(xiàn)行的各種運動目標檢測和跟蹤的算法進行研究和分析 ,從 而以工程應(yīng)用為目標提出自己的算法 ,在嵌入式終端上進行算法的實現(xiàn)。 而且對于視頻序列的分析和研究 ,對于算法和系統(tǒng)的實時性、魯棒性、通用性都有較高的 要求 ,跨平臺性和可移植性等也都逐漸被作 為要求提出。圖像分 [1] 析和理解屬于高層次的處理 ,屬于人 工智能的范疇 。 基于視頻序列圖像的運動目標的研究 ,顧名思義 ,就是在連續(xù)的視頻序列圖像中進行 運動目標檢測 ,然后對提取出的運動目標進行跟蹤和識別 ,并對其行為進行行為理解和行 為描述。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) ,也逐漸朝著自動化、智能化的 方向發(fā)展。最終歸于圖像信息的應(yīng)用 ,圖像是人類認識世界 ,從世界獲取 信息的最重要的來源之一 ,據(jù)相關(guān)專家統(tǒng)計 ,人類獲取的外界信息有超過 70% 都是通過圖 像的方式獲取的。我們有理由相信 ,在未來一段時間 ,社會對高清視頻產(chǎn) 品的需求將不斷提高。關(guān)鍵詞 : 目標檢測 目標跟 蹤 碼本 粒子濾波 嵌入式系統(tǒng) IAbstract Target detection and tracking, detected the target of movement from a series of images sequences, and gives the position of the moving target in the image. In video surveillance, intelligent transportation, military and other fields, the technology has been widely used, which is an important foundation for successive study of related fields. In the paper, Ultimately we realize a target detection and tracking system of surveillance applications with the content of our research People tend to divide them to target detection and target tracking in two directions. Firstly, the paper analyze the characteristics of the target detection algorithm and give a detailed analysis of the optical flow method, the frame difference method, background subtraction, and gives detailed realization way of several algorithms. According to the characteristics of plexity and rea