視頻監(jiān)控中運動物體自動跟蹤技術(shù)的研究.pdf

1、本課題研究視頻監(jiān)控系統(tǒng)中運動物體自動跟蹤技術(shù)，在研究運動物體檢測跟蹤算法基礎(chǔ)上，設(shè)計成本低、資源精簡的自動監(jiān)控系統(tǒng)，達到實時監(jiān)控的目的。
　　采用ARM S3C2410微處理器作為主控制器，其上運行Linux實時操作系統(tǒng)構(gòu)成嵌入式開發(fā)平臺，進行系統(tǒng)中信號采集、數(shù)據(jù)傳輸、圖像處理等操作。
　　在對運動物體檢測和自動跟蹤的實現(xiàn)算法的研究上，分析運動檢測常用方法和檢測流程，改進背景差法對運動物體進行檢測，融入幀差法思想，采用連續(xù)兩

2、幀圖像與背景的差值圖像做差值運算，對差值圖像選取閾值為50進行二值處理。
　　實驗表明改進后的背景差法在檢測運動物體時能消除一定的噪聲影響，提高檢測的精度。提取運動區(qū)域的質(zhì)心作為運動物體的參考位置，研究卡爾曼濾波器預(yù)測估計其下一步的運動狀態(tài)，其計算方便、實現(xiàn)效果較好。在利用攝像頭跟蹤運動物體時，考慮到實際情況，在攝像頭隨運動物體一起轉(zhuǎn)動的時候，攝像頭停止采集圖像，當攝像頭轉(zhuǎn)動一定角度后，暫停攝像頭轉(zhuǎn)動采集連續(xù)的視頻圖像進行分析。<

3、br>　　以ARM微處理器 S3C2410為控制核心，設(shè)計 S3C2410系統(tǒng)控制電路， SDRAM、Flash存儲電路，USB通信電路和無線通信模塊等電路?；贚inux實時操作系統(tǒng)，修改并移植vivi及Linux內(nèi)核到開發(fā)平臺上，并基于Video4Linux內(nèi)核，完成視頻信號采集、USB攝像頭驅(qū)動程序設(shè)計，運動物體檢測跟蹤算法的程序設(shè)計。
　　本課題研究簡易可行的運動物體檢測跟蹤算法，設(shè)計系統(tǒng)軟硬件平臺，實現(xiàn)在簡單場景下，對運