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基于OpenCV的人体运动检测与跟踪系统的设计与实现

作　者: 张锐
导　师: 麻友良
学　校: 武汉科技大学
专　业: 控制工程
关键词: 运动人体检测运动人体跟踪 OpenCV 背景减法 Camshift算法
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2011年
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内容摘要

在当今社会,安全问题越来越受到人们的关注,而视频监控是保障人民群众生命财产安全的重要技术手段,同时也是目前计算机视觉与模式识别领域的研究热点之一。本文以设计一个实时的人体检测与跟踪系统为目的,从实际出发,以OpenCV为工具,进行了大量的实验,并在实验中通过多次改进系统的结构和相关的算法,达到了提高系统实时性的目的。本文的主要工作包括:在运动目标检测阶段,本文采用了目前处于主流地位的背景减法,并通过实验对其进行了多次改进。在最后的实验中,还大胆采用了直接通过HSV图像对目标进行检测与分割的方法,即达到了去除阴影的效果,又通过优化系统流程图达到了提高系统实时性的目的;在目标识别阶段,本文利用了颜色范围和面积大小这两个简单的特性来识别目标,在满足了识别要求的前提下,大大提高了识别的速度,再一次提升了系统的实时性;在目标跟踪阶段采用Meanshift的改进算法Camshift。并针对该算法容易误判的特点,对用于跟踪的原图进行了针对性处理。并在文中提出了利用目标检测算法和目标跟踪算法相配合可以减少计算量、增加系统实时性的理论。为今后的研究工作提出了指导思想。

全文目录

摘要  4-5
Abstract  5-8
第一章绪论  8-13
  1.1 课题研究的背景和意义  8-9
  1.2 国内外研究现状和相关技术的发展动态  9-12
    1.2.1 国内外研究现状  9-10
    1.2.2 目标检测及跟踪的相关技术  10-11
    1.2.3 技术发展难点与趋势  11-12
  1.3 本文的研究内容和特点  12-13
第二章系统实现  13-16
  2.1 系统使用的软硬件工具简介  13
    2.1.1 硬件工具简介  13
    2.1.2 软件工具简介  13
  2.2 系统流程  13-14
  2.3 系统流程图说明  14-16
第三章视频获取与视频预处理  16-20
  3.1 视频获取  16-17
    3.1.1 视频获取与硬件  16-17
    3.1.2 图像获取与软件  17
  3.2 图像预处理  17-20
    3.2.1 高斯滤波  17-19
    3.2.2 中值滤波  19
    3.2.3 对比分析  19-20
第四章运动检测与分割  20-38
  4.1 常用颜色模型  20-22
    4.1.1 RGB 模型  20-21
    4.1.2 HSV 模型  21-22
    4.1.3 RGB 模型转化为灰度图  22
  4.2 形态学操作  22-24
    4.2.1 膨胀  22-23
    4.2.2 腐蚀  23-24
    4.2.3 空洞填充  24
  4.3 运动检测与分割算法  24-38
    4.3.1 利用RGB图像转化来的灰度图像进行运动检测与分割  25-31
    4.3.2 利用RGB图像进行运动检测与分割  31-34
    4.3.3 利用HSV中的某一通道对图像进行运动检测与分割  34-38
第五章目标识别与跟踪  38-47
  5.1 目标识别  38-42
    5.1.1 目标识别简介  38-39
    5.1.2 目标识别流程图说明  39-42
  5.2 目标跟踪  42-47
    5.2.1 目标跟踪算法简介  42
    5.2.2 Camshift算法原理  42-44
    5.2.3 目标跟踪模块流程图说明  44-47
第六章全文总结与展望  47-50
  6.1 论文总结  47-48
  6.2 本文工作有待完善之处及展望  48
  6.3 个人体会  48-50
参考文献  50-52
致谢  52-53
详细摘要  53-57

基于OpenCV的人体运动检测与跟踪系统的设计与实现

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