視頻序列中人體運動目標的檢測與跟蹤研究-畢莎莎-展示頁
2025-07-05 17:15本頁面
【正文】 放的碼流為：Y0 U0 Y1 Y2 U2 Y3 Y5 V5 Y6 Y7 V7 Y8 映射出的像素點為：[Y0 U0 V5] [Y1 U0 V5] [Y2 U2 V7] [Y3 U2 V7] [Y5 U0 V5] [Y6 U0 V5] [Y7 U2 V7] [Y8 U2 V7] 即四個像素點共用同一個U，V，依次類推下去，而在imageBuf中的存放方式為：YYYYYYYY[352*288] UUUU[176*144]VVVV[176*144]。所謂幀間差分法，是指將相鄰兩幀圖像中的相應像素點的灰度值進行相減，若其差值較小，可以認為該點無運動目標。這時可以采用Xlib ，更好的方法是使用GDK庫，它可以應付絕大多數(shù)的編程需要。GTK+和Gnome構件庫提供了極為豐富的構件，足以構造非常復雜的用戶界面。4）可適用于超市，或大賣場等的入口及出口處，對客流量進行統(tǒng)計整個系統(tǒng)設定的主要功能模塊有：圖像預處理，人體跟蹤模塊，計數(shù)模塊圖像預處理：膨脹、腐蝕、濾波 等人體跟蹤：跟蹤到人體的運動坐標及軌跡 計數(shù)：對進入某一區(qū)域的人進行計數(shù)視頻序列輸入運動分割圖像預處理運動目標轉(zhuǎn)換運動人體跟蹤計數(shù)31系統(tǒng)流程圖 GTK是用于實現(xiàn)圖形用戶接口的函數(shù)庫。1）首先對界面進行修改與設計，方便顯示跟蹤及計數(shù)的信息2）可以準確跟蹤到某一運動物體。在終端中使用命令對程序進行編譯和調(diào)試。SDK開發(fā)包提供的函數(shù)有很多，在本項目中用到的有：InitDSPs()；初始化DSPChannelOpen()；通道打開，本項目使用的是第4通道ChannelClose()；通道關閉RegisterImageStreamCallback()；注冊數(shù)據(jù)void ImageStreamCallback(unsigned int channelNumber, void* context) 中斷函數(shù),每40ms調(diào)用一次，即每秒調(diào)用25次支持Windows 2000/XP/2003，Linux操作系統(tǒng)。用C語言編寫的程序基本上不作修改就能用于各種型號的計算機和各種操作系統(tǒng)。5)語法限制不嚴格，程序設計自由度大。3)數(shù)據(jù)類型豐富，具有很強的結(jié)構化控制語句。 C語言介紹C語言的特點：1)語言表達能力強。相關知識介紹 Fedora8系統(tǒng)本項目之所以選擇Fedora8系統(tǒng)主要是因為：fedora8的系統(tǒng)內(nèi)核和?？低暡杉―S4008HS驅(qū)動要求的內(nèi)核相匹配；另外此項目運行時，要長期處在工作的狀態(tài)，需要比較穩(wěn)定的操作系統(tǒng)。 項目簡介本項目利用圖像處理和模式識別的方法研究并設計了基于視頻的客流量統(tǒng)計系統(tǒng)。其目的是通過計算機視覺從復雜的變化的背景環(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。實驗證明該算法簡單可行，統(tǒng)計數(shù)據(jù)具有較高的正確率。視頻序列中人體運動目標的檢測與跟蹤研究信息學院 信研11 畢莎莎 612081002004摘要：本文提出的算法是在 Linux系統(tǒng)FedoraGCC編譯器平臺上進行設計的，通過實驗驗證了算法的可行性，并且我們提出的算法大大提高了運動目標檢測和跟蹤的準確度，減少了計算量，提高了系統(tǒng)的實時性。該系統(tǒng)算法分為三部分：首先利用圖像幀差進行運動目標的提??；然后利用模式識別分析目標的特征，對目標進行分類；最后得到目標的形心，對人體目標進行匹配、跟蹤并計數(shù)，實時給出越過計數(shù)線的人數(shù)。關鍵詞：幀間差分；運動檢測；目標跟蹤，計數(shù)； 緒論 課題相關背景目標的識別與跟蹤是基
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