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摘要伴随着对计算机研究的深入进行以及对计算机功能的不断开发，计算机视觉的研究受到越来越高的关注。运动目标的检测以及后续的跟踪作为计算机视觉的重要组成部分，已经被广泛运用于交通、智能安防、武器等方面。同样在当前社会中，嵌入式系统因为其成本低、功耗小，实时性高，可靠性强等优点，已经被广泛应用于各个领域。
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本课题主要研究了如何在PC机上完成动目标检测与跟踪，以及如何实现OpenCV在ARM上的移植。本课题采用了帧间差分法以及Cam shift来进行动目标的检测与跟踪。通过OpenCV完成视频中的动目标检测与跟踪算法，结合vs2010搭建出一个完整的动目标检测与跟踪系统，并用Cmake来实现交叉编译，最终用Qt Creator来实现OpenCV在ARM上的移植。26993
毕业论文关键词：目标检测；目标跟踪；帧间差分；嵌入式 linux；OpenCV。
毕业设计说明书外文摘要
Title Detecting and Tracking of Moving Object based on the embed system
Abstract
With the development of computer technology,the research of computer vision has got more and more attention.Detecting and tracking of moving object as the important part of the computer vision,is widely used in traffic,intelligent security,weapon and so on.In the same way,in current society,because of the advantage of Low cost, low power consumption, high real-time and high reliability, embed system has been widely used in all fields.
The main task of this article has researched how to realize the detecting and tracking of moving object on the personal computer and how to transplant Open CV to embed system.Currently,the main method of moving object detect and track include inter-frame difference method and Optical flow method. Because the method of inter-frame subtraction is simple and the implement is easy, so it became the most widely used and most successful method of moving object detection.So,this article use the inter-frame difference method to detect and track the moving object.Using OpenCV realize the detecting and tracking of the moving object in video,and build a moving object detecting and tracking system by using vs2010.Then,using Cmake to complete the cross compiler and finally use Qt Creator transplant OpenCV to embed system.
Keywords:target detection;target tracking;inter-frame subtraction; Embed linux;OpenCV.
目 次
1 绪论1
1.1 背景及意义1
1.2 国内外研究现状1
1.3 本文内容及结构2
2 运动目标的检测与跟踪算法分析 4
2.1 运动目标检测算法分析4
2.2 运动目标跟踪算法分析 5
3 运动目标检测与跟踪算法实现7
3.1 实现工具概述 7
3.2 视频数据获取方法介绍 9
3.3 运动目标检测与跟踪图像的预处理10
3.4 运动目标检测与跟踪算法的实现13
4 运动目标检测与跟踪算法在嵌入式系统中的实现20
4.1 嵌入式系统简介20
4.2 基于OpenCV的动目标检测跟踪算法在嵌入式系统上的移植与实现20
4.3 UVC摄像头开发23
5 结论 28
致谢 29
参考文献30
1 绪论
1.1 研究背景和意义
在计算机技术高速发展的今天，人们越来越重视对计算机视觉的研究。有研究表明，人类对外界事物80%的感知来自于视觉，但由于人眼受到物体大小、光线强弱以及干扰目标太多等因素的影响，会导致人眼的分辨力下降，进而错失很多信息。计算机视觉则有效解决了这一烦恼。它能有效的避免人类视觉疲劳以及对事物判断不精确等主观因素，从而更好的完成对目标的检测与跟踪。
随着计算机技术的发展和人们对生活品质要求的不断提高，动目标检测与追踪技术在人们日常生活中受到越来越高的重视，也有着越来越广泛的应用前景。比如在智能视频监控中,对运动物体的检测及跟踪可以用来提取到感兴趣的目标的相关特征以及识别运动物体的种类、大小、运动方向和其他想要的特征信息。在大多数银行、商场、智能交通和大型超市等公共场所也经常会使用视频监控来分析目标的行为，一旦发现有异常行为的目标，该系统将提醒相关人员注意。这种技术使人工监督更加方便和敏捷。视频图像处理主要是对视频序列中的每一帧图片进行分析，提取出用户感兴趣的信息，并对信息进行处理。它主要有运动目标的检测、运动目标跟踪、图像分割算法、目标归类以及行为分析等相关类容。在这些组成部分中，运动目标检测和跟踪是所有后续目标特征分析行为的前提[1]。
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