论文总字数：21236字

目 录

1.引言 1

1.1课题研究背景及意义 1

1.2国内外研究以及发展现状 1

1.3章节安排以及本文所做的工作 2

2图像预处理部分 2

2.1颜色空间概述 2

2.1.1 RGB颜色空间模型介绍 3

2.1.2 HSV颜色空间模型介绍 4

2.2 视频图像滤波去噪 5

2.2.1图像滤波与滤波器综述 5

2.2.2方框滤波 5

2.2.3 均值滤波 7

2.2.4高斯滤波 7

2.2.5 中值滤波 9

2.3形态学滤波去噪 10

2.3.1膨胀 10

2.3.2腐蚀 11

2.3.3其他形态学操作 12

2.4图像阈值化 12

2.5本章小结 12

3 OpenCV技术介绍 13

3.1 OpenCV技术特点 13

3.2 OpenCV相关模块 13

3.3 OpenCV重要API 14

3.3.1 OpenCV常用数据结构 14

3.3.2 OpenCV常用函数 14

3.3.3 OpenCV核心API函数 14

3.4 OpenCV配置过程 18

3.5总结 18

4视频运动目标检测方法 19

4.1概述 19

4.2帧间差法 19

4.3背景减除法 20

4.4目标建模 21

4.5本章总结 22

5车辆跟踪检测 22

5.1车辆检测跟踪设计原理 22

5.2车辆检测跟踪设计实现 23

6运动行人跟踪检测 26

6.1 HOG与SVM的介绍 26

6.1.1 HOG提取特征过程介绍 26

6.1.2 SVM原理简介 27

6.2 HOG SVM实现运动行人检测跟踪 28

6.3本章小结 30

7基于混合高斯背景建模的目标检测跟踪 30

7.1 混合高斯背景建模理论 30

7.2 基于GMM目标检测跟踪实现 31

7.3章节总结 33

8结束语 33

8.1本文工作总结 33

8.2有待进一步解决的问题 33

8.3展望 34

参考文献 34

致谢 35

长时补充学习目标跟踪

兰晶晶

，China

Abstract: The research platform for the detection and tracking of moving target in this paper is Windows10, and the integrated development environment is VS2012, based on OpenCV computer open source visual library.In this paper, the main use OpenCV to the core of the API function has a very detailed elaboration, and by the method of theory combining with the actual in this paper, the pretreatment of expounded the principle of practical use, and through the concrete examples, the effect of the actual figure for, provided later target detection to track the implementation of the possibilities.

Through reading domestic and overseas literatures, we have realized that the main target detection methods are inter-frame difference method, optical flow method and background subtraction method.Background subtraction method is one of the most widely used methods, and it is common to have time average model, kalman estimation model and mixed gaussian model.This article through understanding the appeal method to practice of the method of appeal at the same time, and under the actual situation according to the practical test tracking effect to the optimization of the algorithm, as far as possible, so as to achieve moving targets detection of trace.

Key words: OpenCV 、GMM、SVM HOG、Moving target detection and t

1.引言

1.1课题研究背景及意义

近年来,视频分析技术由安全管理部门,国防科技学院、大学和其他相关学者、工程技术人员的广泛关注,在图像导航、地形匹配,反恐反恐、施工安全的城市,城市交通、日常生活等各个方面的应用。基于视频监控的运动物体的检测分析技术可对感兴趣的区域进行目标分析，如目标识别检测、跟踪、分类、背景理解、识别等。在生活方面极大的提高了生活的品质如超市的监控识别、办公场所的人脸识别、铁路部门安检时的人脸识别等。

这项技术还可以广泛地运用于人机交互、动画视频的制作、多媒体数据库检索和恢复、智能视频监控、数字城市等。这些场景中都体现出了目标检测跟踪这项技术在当前社会的重大运用，显示出了视频目标跟踪的重要性，同时也将继续更加努力的发展下去。

剩余内容已隐藏，请支付后下载全文，论文总字数：21236字