基于DSP的目標檢測與跟蹤系統(tǒng)的研究與設(shè)計.pdf

1、智能視頻監(jiān)控已經(jīng)在諸多場合，比如車站、碼頭、學校、金融機構(gòu)和軍事管制區(qū)域等的安全保衛(wèi)中發(fā)揮了非常重要的作用。智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)中運動目標的檢測與跟蹤是系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)，關(guān)系到整個系統(tǒng)的性能?，F(xiàn)今的智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)主要依賴計算機，成本高，實時性差且不易小型化，而以數(shù)字信號處理器(DSP)為核心的嵌入式設(shè)備在智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)應(yīng)用中顯示出成本低，性能好，靈活性高的特點，為此本文設(shè)計實現(xiàn)了基于DSP的目標檢測與跟蹤系統(tǒng)。具體研究內(nèi)容如下：
　

2、　首先，介紹了國內(nèi)外運動目標檢測與目標跟蹤理論的研究現(xiàn)狀以及相關(guān)機構(gòu)和高校取得的一些具體的工程應(yīng)用成果。并對目標檢測與跟蹤中的主要問題進行簡要歸納和分析。
　　其次，利用 Harris算子提取特征點，使用基于三步搜索法的搜索匹配準則完成特征點匹配，引入隨機抽樣一致性方法對仿射運動模型參數(shù)進行估計。在Matlab上完成對運動估計與補償算法的仿真驗證。
　　再次，研究和比較了光流、背景差和幀間差分三種運動檢測算法，采用幀間差分法

3、對運動目標進行檢測，對差分圖像進行二值化處理，再進行形態(tài)學濾波，完成運動目標與背景的分割，在Matlab上對運動目標檢測算法進行仿真測試。
　　然后，研究了經(jīng)典的基于特征模板的目標匹配算法，采用兩次計算互相關(guān)系數(shù)的方法提高匹配速度。利用卡爾曼濾波器對目標運動軌跡進行預測。在Matlab上完成了目標匹配和目標運動估計算法仿真測試。
　　最后，構(gòu)建了基于DSP的目標檢測與跟蹤系統(tǒng)。實現(xiàn)了目標檢測與目標跟蹤算法從Matlab到DS