基于opencv的运动目标检测和跟踪

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基于OpenCV的运动目标检测与跟踪

基于OpenCV的运动目标检测与跟踪基于OpenCV的运动目标检测与跟踪摘要：运动目标检测与跟踪在计算机视觉和图像处理领域中具有重要的应用价值。

它可以应用于视频监控、自动驾驶、行人识别等多个领域。

本文将介绍如何使用OpenCV库实现运动目标的检测与跟踪，并通过实例演示其应用。

其中包括运动物体检测、运动轨迹跟踪和背景建模等关键技术。

通过对运动目标的检测和跟踪，可以提供实时的监控和追踪能力，为各种应用场景提供技术支持。

1. 引言运动目标检测与跟踪是计算机视觉领域的一个重要研究方向，它的核心任务是从图像序列中提取有意义的运动目标，并对其进行跟踪和分析。

运动目标检测与跟踪在实际应用中有着广泛的需求和应用场景。

例如，在视频监控系统中，可以通过运动目标的检测和跟踪来提供实时的监控和报警能力。

在自动驾驶系统中，可以通过识别和跟踪其他车辆和行人来实现智能的行车决策。

因此，研究和实现高效准确的运动目标检测与跟踪技术对于提升计算机视觉系统的性能和可靠性具有重要意义。

2. 基于OpenCV的运动目标检测与跟踪方法2.1 运动物体检测运动物体检测是运动目标检测与跟踪的第一步，其目标是从图像序列中分离出具有运动的物体。

在OpenCV中，可以使用背景差分法实现运动物体的检测。

背景差分法基于假设每一帧图像中静止部分为背景，通过对当前帧图像与历史帧图像之间的差异进行比较，提取出具有运动的前景物体。

这种方法简单有效，在实际应用中具有广泛的应用场景。

2.2 运动轨迹跟踪运动轨迹跟踪是对运动目标进行持续追踪的技术，其目标是实时获取目标物体在图像序列中的位置和运动情况。

在OpenCV中，可以使用卡尔曼滤波器实现运动轨迹的跟踪。

卡尔曼滤波器是一种能够根据过去的位置和速度信息来预测当前物体位置的滤波器。

通过不断更新目标物体的位置和速度信息，可以实现准确的运动轨迹跟踪。

2.3 背景建模背景建模是用于建立背景模型的方法，用于对比和识别运动目标。

基于opencV的动态背景下运动目标检测及跟踪(修改版)

基于openCV的动态背景下的运动目标检测摘要：介绍在动态背景下对视频图像序列进行运动目标的检测，主要包括三个步骤，分别是运动估计，运动补偿和目标检测。

在运动估计中采用的主要是基于特征点匹配算法。

这种算法与传统的块匹配算法最大的好处在于它的数据量少，计算简单迅速而且图像的匹配可靠性更高。

最后用计算机视觉类库openCV进行实现。

关键词：运动目标检测；openCV；特征点匹配Moving Object Detection in theDynamic Background Based on openCVAbstract：Introducing a moving object detection algorithm of the dynamic background in the video image sequence，which includes three steps. They are motion estimation, motion compensation and object detection. At the motion estimation, we take an algorithm based onthe feature points matching. The advantages of this algorithm is that it needs fewer data and indicates faster calculating speed compared to the block matching algorithm. What’s more, the matching of the video image sequence is more reliable. Then used openCV realized the algorithm.Keywords: moving object detection; openCV; feature points matching引言在生活中摄像头可以说随处可见，我们经常需要对视频中的运动目标进行相关操作，这就设涉及到了对运动目标的检测及跟踪。

《2024年基于OpenCV的运动目标检测与跟踪》范文

《基于OpenCV的运动目标检测与跟踪》篇一一、引言运动目标检测与跟踪作为计算机视觉的重要研究领域，其广泛应用于视频监控、智能交通、人机交互等多个领域。

随着计算机视觉技术的不断发展，基于OpenCV的运动目标检测与跟踪技术因其高效、准确的特点，逐渐成为研究热点。

本文旨在介绍基于OpenCV的运动目标检测与跟踪方法，分析其原理、应用及优化方法，以提高目标检测与跟踪的准确性和实时性。

二、OpenCV简介OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库，包含了大量用于图像处理和计算机视觉的算法。

OpenCV提供了丰富的API接口，方便开发者快速实现各种计算机视觉算法。

在运动目标检测与跟踪方面，OpenCV提供了多种方法，如背景减除法、光流法、特征匹配法等。

三、运动目标检测运动目标检测是从视频序列中提取出运动目标的过程。

基于OpenCV的运动目标检测方法主要包括背景减除法和帧间差分法。

1. 背景减除法：通过将当前帧与背景帧进行差分，得到前景目标。

该方法可以有效地提取出运动目标，但对背景的更新和模型的适应性要求较高。

OpenCV提供了多种背景减除算法，如MOG2、KNN等。

2. 帧间差分法：通过比较相邻两帧的差异来检测运动目标。

该方法对光照变化和背景干扰具有一定的鲁棒性，但可能会产生“鬼影”现象。

四、运动目标跟踪运动目标跟踪是在检测出运动目标的基础上，对目标进行持续跟踪的过程。

基于OpenCV的运动目标跟踪方法主要包括特征匹配法和光流法。

1. 特征匹配法：通过提取目标的特征，在后续帧中寻找与该特征相似的区域来实现跟踪。

该方法对目标的形变和部分遮挡具有一定的鲁棒性，但当目标与周围环境相似时，容易产生误匹配。

2. 光流法：利用光流信息来实现目标的跟踪。

光流表示了图像中像素点的运动信息，通过计算相邻帧的光流场，可以估计出目标的运动轨迹。

基于OpenCV的运动目标检测与跟踪的开题报告

基于OpenCV的运动目标检测与跟踪的开题报告1.问题描述动态目标检测与跟踪是计算机视觉领域的重要研究方向之一，其应用范围涉及视频监控、智能交通、人机交互等领域。

然而，传统方法对于场景复杂、目标运动快速、遮挡等情况处理效果不佳，需要更高精度、更高效率的算法解决这些问题。

2.研究目标本研究拟使用OpenCV库，运用图像处理、计算机视觉、机器学习等方法，实现运动目标的检测与跟踪，达到以下目标：（1）快速准确地检测运动目标，识别目标的运动轨迹；（2）针对遮挡、光照变化等问题，采用定位、成像、跟踪等多种策略，提高目标检测的精度；（3）针对运动目标的运动速度、方向等多种属性，进行多角度、综合性的分析和研究，建立适用于实际应用的算法。

3.研究方法和技术路线（1）建立视频采集平台。

使用摄像机获取实时视频流，并对数据进行采集、预处理，并应用OpenCV库实现视频流后处理。

（2）建立运动目标检测算法。

运用图像处理算法进行前景/背景分类、形态学滤波等操作，采用一系列特征提取的方法刻画像素点的特征，采用分类器实现目标检测。

（3）针对复杂场景、遮挡等问题，采用多特征、多分类器等方法进行重新整合，进一步提高算法准确度。

（4）建立运动目标跟踪算法。

根据检测结果，利用卡尔曼滤波、粒子滤波等跟踪方法对运动目标进行跟踪。

（5）建立性能评估体系，基于指标和实际应用场景对所研发算法进行综合性评估。

4.预期结果基于OpenCV库进行运动目标检测与跟踪，在实验室实现的基础上，进行测试、优化，结合现有开源算法，最终达到高精度、高效率的运动目标检测与跟踪效果，具体评估指标包括精度、召回率、信噪比等。

同时，根据实际应用场景，通过算法参数的调整，进一步将算法实现优化，使其适用于各种应用场景。

《2024年基于OPENCV的运动目标检测与跟踪技术研究》范文

《基于OPENCV的运动目标检测与跟踪技术研究》篇一一、引言随着计算机视觉技术的快速发展，运动目标检测与跟踪技术在众多领域中得到了广泛应用，如智能监控、交通流量分析、人机交互等。

作为计算机视觉的重要组成部分，基于OPENCV的运动目标检测与跟踪技术正受到越来越多的关注。

本文将介绍基于OPENCV的运动目标检测与跟踪技术的研究现状及挑战，同时深入探讨相关方法、应用领域以及前景展望。

二、相关技术研究概述OPENCV是一个开源的计算机视觉库，为运动目标检测与跟踪提供了强大的技术支持。

本文所研究的内容主要包括背景建模、目标检测和目标跟踪三个方面。

背景建模通过构建动态背景模型来分离出运动目标；目标检测是在视频序列中准确识别出感兴趣的目标；而目标跟踪则是利用各种算法实现目标在连续帧间的定位。

三、背景建模技术研究背景建模是运动目标检测的关键步骤。

常用的背景建模方法包括高斯混合模型（GMM）和代码本算法等。

高斯混合模型通过建立背景的统计模型来区分前景和背景，适用于动态背景环境。

代码本算法则根据像素的时空特性进行背景建模，具有较好的实时性。

本文将详细介绍这两种方法的原理、实现过程及优缺点。

四、目标检测技术研究目标检测是运动目标跟踪的前提。

基于OPENCV的目标检测方法主要包括基于帧间差分法、光流法、基于深度学习的目标检测等。

帧间差分法通过比较连续帧间的差异来检测运动目标；光流法利用图像序列中像素的光流信息来检测运动目标；而基于深度学习的目标检测方法则通过训练神经网络模型实现高精度的目标检测。

本文将详细比较这些方法的性能，并分析其在实际应用中的优劣。

五、目标跟踪技术研究目标跟踪是实现运动目标持续监测的关键技术。

常用的目标跟踪方法包括基于特征的方法、基于模型的方法和基于深度学习的方法等。

基于特征的方法通过提取目标的特征进行匹配实现跟踪；基于模型的方法则根据目标的形状、大小等先验信息建立模型进行跟踪；而基于深度学习的方法则利用神经网络模型实现高精度的目标跟踪。

基于OpenCV的运动目标检测与跟踪算法的研究

基于OpenCV的运动目标检测与跟踪算法的探究摘要：随着计算机视觉技术的提升，运动目标检测与跟踪成为了热门探究领域之一。

本文基于OpenCV库，对运动目标检测与跟踪算法进行了探究。

起首，介绍了OpenCV库及其在计算机视觉领域的广泛应用。

接着，分析了运动目标检测与跟踪的基本观点和相关技术。

随后，详尽介绍了OpenCV中常用的运动目标检测算法，包括背景减除法、帧差法和光流预估法，并对它们的原理进行了深度探讨。

最后，给出了运动目标跟踪算法在OpenCV中的实现方法，并通过试验结果验证了算法的有效性与稳定性。

1. 引言随着计算机视觉技术的不息进步，运动目标检测与跟踪成为了计算机视觉领域的重要探究方向之一。

运动目标检测与跟踪技术可以应用于许多领域，如智能监控、自动驾驶、智能机器人等，具有宽广的应用前景。

OpenCV作为一个开源的计算机视觉库，在图像处理与分析中有着广泛的应用，为开发者提供了丰富的函数库和工具，便利了运动目标检测与跟踪算法的实现。

2. OpenCV库的介绍OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉库，最早由Intel公司开发并在BSD许可下发布。

它提供了丰富的函数库和工具，包含了多种计算机视觉算法和工具，可用于处理、分析和识别图像与视频。

OpenCV是跨平台的，支持多种操作系统，如Windows、Linux等。

它的主要特点包括：易于使用、高性能、灵活性、扩展性强等。

3. 运动目标检测与跟踪的基本观点和相关技术3.1 运动目标检测的基本观点运动目标检测是指在图像或视频序列中检测出具有某种运动特征的目标。

运动目标检测的基本观点包括：目标模型、背景模型和运动检测方法等。

目标模型是指对目标的外形、外观、运动特征等进行建模的过程。

背景模型是指对于每一帧图像的背景进行建模的过程。

运动检测方法是指依据目标模型和背景模型来裁定图像中是否存在运动目标的方法。

基于OpenCv的运动目标追踪与检测

• 156•随着信息科技的快速发展，视频监控等相关行业也逐渐成熟起来，作为一个独立的产业体系，视频资料不论种类还是数量都与日俱增。

但不正当的操作手段也使得视频资料鱼龙混杂，那么，如何在海量的视频资料中提取到符合要求的数据信息，是目前亟待解决的重要问题，因此基于海量视频资料信号为基础的目标追踪与检测应运而生。

本文主要基于OpenCV 并利用mean shift 算法来实现对视频中出现的多运动目标进行单目标追踪检测，实验表明该算法有较好的追踪效果。

科技革命以来，随着各类技术的不断更新发展，电子监控等相关领域也在越来越多的范围内使用。

如何及时有效的在视频中寻找出有用信息便显得尤为重要，于是对有用的特定目标的检测与跟踪的相关研究也就应运而生，并且成为了视觉领域的一大热点。

现在，一般的智能系统基本上都包括对特定有用目标的检测和跟踪，还有识别以及行为分析等功能。

运动目标检测，其锁定的是我们需要注意的区域，更是后续其他处理的基础，跟踪与识别作为图像高级语义处理的环节为后面行为分析提供依据。

基于C++的视觉库OpenCv 是可以在多系统进行操作的开源软件。

它容纳了计算机视觉的领域众多函数，包括工业产品、医学图像、安全保卫领域、交互操作、相机校正、双目视觉以及机器人学。

本文主要利用OpenCV 库来实现对视频中出现的多运动目标进行单目标追踪。

运动目标检测是指在摄像头监控界限内有活动的目标时，采用图像分割，将背景图像中的目标的运动区域提取出来。

视频分析的基础是移动目标的检测，因为与视频分析算法有关的图像处理都是以目标区域的像素点为基础来进行处理。

目标检测的结果直接影响视觉监控系统的整体性能。

科学技术突飞猛进，日新月异，运动目标的检测种类繁多，与日剧增。

运动目标的跟踪，简单说，就是在图像中对感兴趣的目标进行定位并且使用可视化的方式进行标记，一般来说，都是通过数学的方式，对目标的信息加以表示，然后整个图像中找到与建立的数学表达最为相似的待选区域在图像中具体位置的过程。

《2024年基于OPENCV的运动目标检测与跟踪技术研究》范文

《基于OPENCV的运动目标检测与跟踪技术研究》篇一一、引言随着计算机视觉技术的飞速发展，运动目标检测与跟踪技术已经成为计算机视觉领域研究的热点。

该技术广泛应用于智能监控、交通流量管理、人机交互等众多领域。

OpenCV作为一个强大的计算机视觉库，为运动目标检测与跟踪提供了有效的工具。

本文旨在研究基于OpenCV的运动目标检测与跟踪技术，探讨其原理、方法及实际应用。

二、运动目标检测技术研究1. 背景及原理运动目标检测是计算机视觉中的一项基本任务，其目的是从视频序列中提取出运动的目标。

OpenCV提供了多种运动目标检测方法，如背景减除法、光流法、帧间差分法等。

其中，背景减除法是一种常用的方法，其原理是将当前帧与背景模型进行比较，从而检测出运动目标。

2. 关键技术与方法（1）背景建模：背景建模是运动目标检测的关键步骤。

OpenCV提供了多种背景建模方法，如单高斯模型、混合高斯模型等。

其中，混合高斯模型能够更好地适应背景的动态变化。

（2）阈值设定：设定合适的阈值是运动目标检测的重要环节。

阈值过低可能导致误检，阈值过高则可能导致漏检。

OpenCV通过统计像素值分布，自动设定阈值，从而提高检测的准确性。

3. 实验与分析本文通过实验对比了不同背景建模方法和阈值设定对运动目标检测效果的影响。

实验结果表明，混合高斯模型结合合适的阈值设定能够获得较好的检测效果。

此外，本文还对不同场景下的运动目标检测进行了实验，验证了该方法的稳定性和泛化能力。

三、运动目标跟踪技术研究1. 背景及原理运动目标跟踪是指在视频序列中，对检测到的运动目标进行持续跟踪。

OpenCV提供了多种跟踪方法，如光流法、Meanshift 算法、KCF算法等。

这些方法各有优缺点，适用于不同的场景和需求。

2. 关键技术与方法（1）特征提取：特征提取是运动目标跟踪的关键步骤。

OpenCV可以通过提取目标的颜色、形状、纹理等特征，实现稳定的目标跟踪。

此外，还可以采用深度学习等方法，提取更高级的特征，提高跟踪的准确性。

基于opencv的运动物体跟踪实验报告

基于opencv的运动物体跟踪一、实验目的1.通过实验了解opencv运动物体跟踪的数据结构、函数以及基本框架；2.通过实验提高对于图像的认识；3.通过实验了解光流法、背景差分法、Camshift等主流视频跟踪算法；4.通过实验将理论和实践联系起来，提升对于理论知识的认识；二、实验要求1.调用基于intel 的开源视觉库opencv，实现视频或者摄像头的监控；2.编程实现对进入视觉范围内的运动物体实施监测与跟踪；3.统计出进入视觉范围内的物体个数，速度等；4.针对实际的监控效果，实现对算法的改进，完成复杂背景下物体跟踪问题三、实验环境PC机一台（VC++）、摄像头一个四、实验内容1.opencv相关信息：opencv是hite严开源计算机视觉库。

它由一系列c函数和少量c++类构成，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。

其重要重要特性包括:拥有包括300多个C函数的跨平台的中、高层API。

它不依赖于其它的外部库——尽管也可以使用某些外部库。

openCv的优势在于:（1）纯c代码，源代码开放；（2）丰富的函数功能，强大的图像和矩阵运算能力；（3）平台无关性；（4）程序运行的实时性；（5）方便灵活的用户接口；（6）交互性及强大的扩展功能；（7）可嵌入性。

可见，作为一个基本的图像处理、计算机视觉和模式识别的开源项目OpenCv可以直接应用于很多领域，作为二次开发的理想工具。

2.图像噪声的处理方面图像信号在产生、传输和记录过程中，经常会受到各种噪声的干扰，一般来说，现实中的图像都是带噪图像。

通常在图像处理工作中，在边缘检测、图像分割、特征提取、模式识别等高层次处理之前，选用适当的方法尽量地去除噪声干扰是一个非常重要的预处理步骤。

依据噪声产生的原因，将经常影响图像质量的噪声源分为三类:阻性元器件内部产生的高斯噪声;光电转换过程中的泊松噪声(椒盐噪声);感光过程中产生的颗粒噪声。

噪声的均值表明了图像中噪声的总体强度。

基于OpenCV的运动目标检测与跟踪

基于VC地运动图像跟踪算法设计学院自动化学院专业班级学号姓名指导教师负责教师沈阳航空航天大学2013年6月摘要运动目标检测与跟踪作为计算机视觉领域地一个重要分支与基础，在工业、医疗保健、航空航天、军事等各个领域具有广泛地应用前景，一直受到广泛地关注，并成为计算机视觉领域地一个研究热点.但是由于运动目标检测问题本身地复杂性，运动目标地检测与跟踪依然面临着诸多挑战.本文在现有研究成果地基础上，对静态场景下地运动目标检测跟踪进行了深入地讨论.本文首先对运动目标检测地基本方法----帧间差分法与背景差分法进行了深入地学习和探讨，然后，借助于OpenCV技术，在Visual C++ 6.0编程环境下开发了运动目标检测跟踪系统.该系统首先对采集地视频图像序列进行相关地预处理之后，将视频图像序列中地运动目标比较可靠地检测出来.通过系统地测试结果和数据可以得出结论：本文基于OpenCV设计地运动目标检测跟踪系统具有良好地实时性，能够正确地进行运动目标地实时检测与跟踪.关键词：运动目标检测；帧间差分法；视频图像；OpenCVAlgorithm Design of Image Motion Tracking Based on VCAbstractMoving target detection and tracking field of computer vision as an important branch of the foundation, in the industrial, healthcare, aerospace, military and other fields with a wide range of applications, has been widespread concern, and the field of computer vision to become a research hotspot. However, due to moving target detection complexity of the problem itself, moving target detection and tracking is still facing many challenges. In this paper, based on the results of existing research in static scenes of the moving target detection and tracking in-depth discussion.This article first basic method of moving target detection - frame difference method and background subtraction method conducted in-depth study and discussion, and then, by means of OpenCV technology, Visual C 6.0 programming environment developed a moving target detection and tracking system. The system and the collection of the associated video sequence after pretreatment, the video image of the moving target sequence comparison reliably detected. Through systematic test results and data can be concluded: Based on OpenCV design moving target detection and tracking system has good real-time, be able to properly carry out real-time moving target detection and tracking.Keywords: moving target detection。

基于OpenCV的运动目标检测与跟踪

基于OpenCV的运动目标检测与跟踪【摘要】OpenCV是一个基于（开源）发行的跨平台计算机视觉库，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。

本文主要简述了基于OPENCV开源代码库的运动目标的检测与跟踪的原理及算法实现。

在VC++6。

0编译环境下，用C++语言编写，利用USB摄像头作为视频采集器，实现了对可疑目标的持续跟踪。

【关键词】OPENCV 运动目标检测跟踪背景差分 CamShift算法Abstract：OpenCV is based on （open) issued a cross—platform computer vision library that implements many common algorithms of image processing and computer vision。

This paper outlines the principles and algorithms of OpenCV—based moving target detection and tracking。

Compiled under VC + +6。

0 environment， using C + + language,using USB camera as a video capture device， to achieve a continuous tracking of suspicious targets。

Keywords：OPENCV；Moving target；detection；tracking；Background difference； CamShift algorithm一、项目背景以往的监控系统要监视各厅室的所有角落，需要在多方位安装监控摄像头，随着防盗系统向着网络远程化、智能化和自动化方向的发展，设计一种室内监控摄像头自动跟踪目标的控制系统势在必行，可以通过分析摄像头所传输的图像信息，锁定可疑目标，然后带动步动电机转向,将可疑目标控制在摄像头范围内。

基于OpenCV的运动目标检测与跟踪算法仿真与分析毕业设计论文

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。

视频监控历经了普通监控、网络监控到现在的智能监控三个发展阶段。

近几年来，智能监控在交通、银行、博物馆等安全性要求比较高的场所发挥了举足轻重的作用。

但由于其应用范围的广泛性、应用场景的多样性，就其技术而言仍未达到人们所期望的要求。

其算法实时性、稳定性情况还不甚理想，受雨雪等恶劣天气的影响也比较大，还需要进一步研究出更好的算法，因此它是一个十分有意义的课题。

本文设计了基于ｏｐｅｎｃｖ的运动目标检测与跟踪系统。

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。

该系统能够打开视频文件，并对视频文件中的运动物体进行实时有效检测与跟踪。

本文的主要工作包括：在运动目标检测阶段，本文介绍了目前常用的背景差法、帧间差分法、光流法，并通过实验对其进行了多次改进，最终采用了自适应背景更新算法、以及最经典的混合高斯背景建模算法进行运动检测。

在运动目标跟踪阶段，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，并根据实验结果对算法中的优缺点进行分析。

关键词：运动目标检测，运动目标跟踪，ＯｐｅｎＣＶ，高斯背景建模算法，Ｃａｍｓｈｉｆｔ算法。

AbstractToday,security problems are becoming increasingly subject to people’s attention.Video surveillance is the most important technical means to protect people’s lives and property.It is also the most popular problems in the computer vision and pattern recognition research fields. Video Surveillance has developed three stages as the common surveillance,the network surveillance and the intelligent surveillance.In recent years,the intelligent video surveillance has played great importance in the field of Traffic,Bank,Museum and so on which have a high safety requirements.But because of the extensive and diversity of its application,as for the technology,it has not reached the expected requirements of the people.On the other hand,the stability and real-time performance of the algorithms are not so satisfied;the result is still affected by the bad weather as rain and snow.So,better algorithm is needed.Therefore,it is one of the most valuable topics.This article is designed based on the opencv moving target detection and tracking system. Done a lot of experiments and experiments through several improvements in the structure and related algorithms,to improve the system of real-time purposes.The system is able to open video files,and video files in real-time moving object detection and tracking effectively.The main work includes:the moving target detection phase,the paper describes the current common background subtraction,inter-frame difference method,optical flow,and through experiments carried out many improvements,finally adopted adaptive background updating algorithm,and the most classic Gaussian mixture background modeling algorithm for motion detection.In moving target tracking phase,the scope of this paper,the color and size of the size of these two simple features to identify the target,to meet the identification requirements under the premise,greatly improve the recognition rate,once again enhance the system in real time;in Meanshift tracking stage using the improved algorithm Camshift,and the experimental results of the algorithm to analyze the advantages and disadvantages.Key words：Moving target detection,target tracking,OpenCV,Gaussian background modelingalgorithm,Camshift algorithm.目录１绪论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．１１．１课题研究的背景和意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．１１．２国内外研究现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．１１．３技术发展难点与趋势．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．２１．４论文结构安排．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．３２编程工具介绍．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．４２．１ｏｐｅｎｃｖ２．４．３简介．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．４２．２ｏｐｅｎｃｖ视频处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．４２．２．１ＯｐｅｎＣＶ中处理图像Ｍａｔ类．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．５２．２．２ＯｐｅｎＣＶ中读取视频ＶｉｄｅｏＣａｐｔｕｒｅ类．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．６２．３ｏｐｅｎｃｖ编程环境配置．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．６２．３．１配置Ｗｉｎｄｏｗｓ环境变量．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．６２．３．２在ＶｉｓｕａｌＳｔｕｄｉｏ２０１０中建立ＭＦＣ对话框．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．７２．３．３配置ＯｐｅｎＣＶ函数库．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．７３运动目标检测．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．９３．１概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．９３．１．１帧间差分法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．９３．１．２背景差法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．９３．１．３光流法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．１０３．２自适应背景更新算法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．１１３．２．１原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．１１３．２．２流程．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．１１３．２．３核心代码．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．１２３．２．４实验结果及分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．１３３．３混合高斯背景建模算法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．１５３．３．１原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．１５３．３．２流程．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．１６３．３．３核心代码．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．１７３．３．４实验结果及分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．１７４运动目标跟踪．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．２１４．１概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．２１４．２均值漂移ＭｅａｎＳｈｉｆｔ算法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．２２４．２．１原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．２２４．２．２流程图．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．２３４．３Ｃａｍｓｈｉｆｔ算法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．２３４．３．１原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．２３４．３．２流程图．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．２５４．３．３核心代码．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．２５４．４实验结果及分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．２７５软件的设计与仿真．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．２９６全文总结与展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．３２参考文献．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．３３翻译部分．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．３５英文文献．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．３５中文译文．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．４５致谢．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．错误！未定义书签。

《2024年基于OPENCV的运动目标检测与跟踪技术研究》范文

《基于OPENCV的运动目标检测与跟踪技术研究》篇一一、引言随着计算机视觉技术的飞速发展，运动目标检测与跟踪技术逐渐成为该领域研究的重要方向之一。

作为一种具有广泛实际应用价值的图像处理技术，该技术在安防监控、智能交通、智能视频监控等众多领域都有重要的应用。

OPENCV作为一款优秀的开源计算机视觉库，其提供的各种图像处理算法和功能模块，为运动目标检测与跟踪技术的发展提供了强大的技术支持。

本文旨在探讨基于OPENCV的运动目标检测与跟踪技术的相关研究，为相关领域的研究和应用提供参考。

二、运动目标检测技术研究2.1 背景与意义运动目标检测是计算机视觉领域中的一个重要研究方向，其主要任务是在视频序列中检测出运动的目标。

该技术在安防监控、智能交通等领域具有广泛的应用价值。

基于OPENCV的运动目标检测技术，可以通过对视频序列中的图像进行处理和分析，实现运动目标的自动检测和识别。

2.2 算法原理基于OPENCV的运动目标检测技术主要采用背景减除法。

该方法首先通过学习视频序列中的背景信息，然后从当前帧中减去背景信息，得到前景运动目标。

其中，OPENCV提供的背景减除算法可以自动学习背景信息，并对动态背景进行适应性调整，从而实现对运动目标的准确检测。

2.3 实验与分析在实验部分，我们采用了一段实际场景的视频进行运动目标检测。

首先，我们使用OPENCV的背景减除算法对视频进行处理，得到前景运动目标。

然后，我们对检测结果进行评估和分析。

实验结果表明，基于OPENCV的背景减除法可以有效地检测出视频中的运动目标，且具有较高的准确性和实时性。

三、运动目标跟踪技术研究3.1 背景与意义运动目标跟踪是计算机视觉领域的另一个重要研究方向，其主要任务是在视频序列中对检测到的运动目标进行跟踪。

该技术在智能交通、智能监控等领域具有广泛的应用价值。

基于OPENCV的运动目标跟踪技术，可以通过对视频序列中的运动目标进行跟踪和分析，实现对目标的轨迹预测和行为分析。

基于OpenCV的运动目标检测与跟踪

基于OpenCV的运动目标检测与跟踪基于OpenCV的运动目标检测与跟踪摘要：近年来，随着计算机视觉技术的不断发展，运动目标检测和跟踪成为了研究的热点之一。

本文介绍了基于OpenCV的运动目标检测与跟踪的方法及其应用。

首先，我们简要介绍了计算机视觉和OpenCV的基本概念。

然后，详细介绍了运动目标检测的算法原理与实现过程，包括背景建模、运动检测和轮廓提取等。

接着，介绍了运动目标跟踪的算法原理与实现过程，包括卡尔曼滤波和相关滤波等。

最后，通过实验验证了提出的方法的有效性，并讨论了其应用前景与存在的问题。

关键词：计算机视觉；OpenCV；运动目标检测；运动目标跟踪；背景建模；轮廓提取；卡尔曼滤波；相关滤波1. 引言运动目标的检测与跟踪在许多领域中都具有重要的应用，如视频监控、自动驾驶、智能交通等。

随着计算机视觉技术的快速发展，基于图像和视频的运动目标检测与跟踪成为了研究的热点之一。

OpenCV是一个开源的计算机视觉库，提供了丰富的图像处理和计算机视觉算法，广泛应用于学术科研和工业应用中。

2. 计算机视觉与OpenCV基础2.1 计算机视觉概述计算机视觉是研究计算机系统如何从图像或视频中获取、分析和理解信息的一门学科。

它涉及图像处理、模式识别、计算机图形学和机器学习等领域。

2.2 OpenCV简介OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉库。

它提供了丰富的图像处理和计算机视觉算法，包括图像滤波、图像分割、特征提取和目标跟踪等。

3. 运动目标检测3.1 背景建模运动目标检测的第一步是建立一个背景模型，用于描述场景中没有目标存在时的情况。

常用的背景建模方法有基于高斯混合模型（Gaussian Mixture Model，GMM）和基于帧差法（Frame Difference）等。

3.2 运动检测运动检测是指在背景模型的基础上，通过对当前帧图像与背景模型的比较，找到可能的运动目标区域。

《2024年基于OpenCV的运动目标检测与跟踪》范文

《基于OpenCV的运动目标检测与跟踪》篇一一、引言随着计算机视觉技术的不断发展，运动目标检测与跟踪在许多领域得到了广泛应用，如智能监控、自动驾驶、人机交互等。

OpenCV（Open Source Computer Vision Library）作为一个强大的计算机视觉库，为运动目标检测与跟踪提供了丰富的工具和算法。

本文将介绍基于OpenCV的运动目标检测与跟踪的相关技术，并探讨其在实际应用中的高质量实现。

二、运动目标检测运动目标检测是计算机视觉中的一项基本任务，其主要目的是从视频序列中提取出感兴趣的运动目标。

基于OpenCV的运动目标检测方法主要包括光流法、背景减除法、帧间差分法等。

1. 光流法光流法是一种基于像素强度变化的方法，通过计算像素在时间上的变化来检测运动目标。

OpenCV提供了Lucas-Kanade光流法实现，可以有效地检测出视频中的运动目标。

2. 背景减除法背景减除法是一种常用的运动目标检测方法，其基本思想是将当前帧与背景模型进行差分，从而提取出运动目标。

OpenCV 提供了多种背景减除算法，如混合高斯模型、在线学习等。

3. 帧间差分法帧间差分法是一种简单的运动目标检测方法，其基本思想是计算相邻两帧图像的差异，从而提取出运动区域。

这种方法实现简单，但可能无法准确提取出所有运动目标。

三、运动目标跟踪运动目标跟踪是在检测出运动目标的基础上，进一步分析其运动轨迹和状态。

基于OpenCV的运动目标跟踪方法主要包括基于特征的方法、基于区域的方法和基于模型的方法。

1. 基于特征的方法基于特征的方法是通过提取目标的特征来进行跟踪。

OpenCV提供了多种特征提取和匹配算法，如SIFT、SURF、ORB等。

通过提取目标的特征并与其在后续帧中的匹配，可以实现目标的跟踪。

2. 基于区域的方法基于区域的方法是通过在视频中搜索与目标区域相似的区域来实现跟踪。

OpenCV提供了多种区域搜索算法，如光流法、均值漂移等。

基于Opencv的运动目标的检测和跟踪

基于Opencv的运动目标的检测和跟踪白瑞;姜明新【摘要】检测运动物体需要无运动物体的背景图像，所以，首先应用多帧像素平均值法提取了运动视频序列的背景图．从背景图像中分离目标像素，获取目标的质心坐标，并应用质心跟踪法以灰色图像序列为基础，对运动的目标进行实时检测和跟踪。

质心跟踪法的目标位置通过质点的中心来确定，该算法计算简单，计算量小，其稳定性与精度主要取决于序列图像的分割及其阀值的确定情况。

文中给出了用Opencv实现算法的具体过程和关键代码。

并且设计了跟踪运动车辆的控制界面，方便了实时监控。

实验结果表明，该方法可以实现视频序列中运动目标的识别，具有实时性、并能给出较好的识别效果。

%Detecting of moving object need stationary object as background image,so we should pick up the background picture of movement＇s video sequence with multi-frame pixel of average algorithm. Separating target pixels from background picture,we will get the target coordinates , and apply centroid tracking algorithm to detect and track the moving target based on gray image sequence.The target＇s position can be determined by the center of particle.This algorithm uses small amount of calculation and easy to work.Its stability and precision mainly depends on image segmentationand the value of threshold.The detailed process and the key code of Opencv algorithm had given in the article,also the system designs a control interface, so that the manager can monitor the movement of vehicles at anytime. Experimental results show that using this way can achieve identification of the moving target with real-time.【期刊名称】《电子设计工程》【年(卷),期】2012(020)012【总页数】3页(P126-128)【关键词】平均值法;质心跟踪;运动目标;Opencv【作者】白瑞;姜明新【作者单位】大连民族学院信息与通信工程学院,辽宁大连116600;大连民族学院信息与通信工程学院,辽宁大连116600【正文语种】中文【中图分类】TP273在图像序列中进行目标的跟踪一直是计算机视觉、图像处理和模式识别领域非常活跃的课题。

《2024年基于OpenCV的运动目标检测与跟踪》范文

《基于OpenCV的运动目标检测与跟踪》篇一一、引言在计算机视觉领域，运动目标检测与跟踪是一个重要且具有挑战性的研究课题。

OpenCV（开源计算机视觉库）作为一种强大的工具，被广泛应用于这一领域的研究。

本文将探讨基于OpenCV的运动目标检测与跟踪的方法、技术及其应用。

二、运动目标检测1. 背景减除法背景减除法是运动目标检测的常用方法之一。

该方法通过将当前帧与背景模型进行比较，从而检测出运动目标。

在OpenCV 中，可以使用内置的背景减除算法，如MOG2算法等。

这些算法能够有效地从视频流中提取出运动目标。

2. 光流法光流法是一种基于像素强度变化和运动场估计的检测方法。

它通过计算像素在连续帧之间的运动矢量，从而检测出运动目标。

OpenCV提供了光流法的基本实现，可以用于实时运动目标检测。

3. 基于深度学习的目标检测近年来，基于深度学习的目标检测方法在运动目标检测领域取得了显著的成果。

通过训练深度神经网络，可以实现对运动目标的精确检测和识别。

OpenCV支持多种深度学习框架，如TensorFlow和PyTorch等，可以方便地实现基于深度学习的运动目标检测。

三、运动目标跟踪1. 基于特征点的跟踪基于特征点的跟踪是一种常用的跟踪方法。

该方法通过提取视频帧中的特征点，并利用特征匹配算法实现跟踪。

OpenCV提供了多种特征提取和匹配算法，如SIFT、SURF和ORB等，可以用于实现基于特征点的运动目标跟踪。

2. 基于光流法的跟踪光流法不仅可以用于运动目标检测，还可以用于运动目标跟踪。

通过计算光流场，可以估计出运动目标的轨迹和速度等信息。

OpenCV的光流法实现可以用于实时跟踪运动目标。

3. 基于深度学习的跟踪算法随着深度学习的发展，基于深度学习的跟踪算法在运动目标跟踪领域取得了显著的成果。

这些算法通过训练深度神经网络来学习目标的外观和运动模式，从而实现精确的跟踪。

OpenCV支持多种深度学习框架，可以方便地实现基于深度学习的运动目标跟踪。

基于OPENCV的运动目标检测与跟踪技术研究

基于OPENCV的运动目标检测与跟踪技术探究摘要：随着计算机视觉领域的快速进步，运动目标检测与跟踪技术已经成为探究的热点问题之一。

本文以OPENCV为基础，对运动目标检测与跟踪技术进行了探究。

起首分析了运动目标检测和跟踪的重要性，然后介绍了OPENCV的基本原理和特点。

接着，详尽探讨了基于OPENCV的运动目标检测与跟踪方法，包括背景减除法、光流法和卡尔曼滤波法等。

最后，通过试验验证了基于OPENCV的运动目标检测与跟踪技术的有效性和好用性。

关键词：OPENCV；运动目标；检测；跟踪一、引言随着计算机视觉技术的进步，运动目标检测与跟踪技术逐渐引起了广泛的关注。

运动目标检测与跟踪是计算机视觉领域的重要探究内容，对于视频监控、行人检测、自动驾驶等领域具有重要意义。

近年来，OPENCV成为了计算机视觉领域中使用最广泛的开源库之一，具有强大的图像处理和分析能力。

于是，本文以OPENCV为基础，对运动目标检测与跟踪技术进行了探究。

二、OPENCV的基本原理和特点OPENCV是一个开源的计算机视觉库，提供了丰富的图像处理和分析功能。

它支持C++、Python等多种编程语言，并且具有跨平台的特点，可以在Windows、Linux等多个操作系统上运行。

OPENCV提供了许多图像处理算法和工具，包括图像读取、绘制、滤波、变换等功能，并且支持多种图像格式和视频格式。

三、基于OPENCV的运动目标检测方法1. 背景减除法背景减除法是一种常用且简易的运动目标检测方法。

它通过建立背景模型，然后将每帧图像与背景模型进行比较，通过像素间差异来确定是否存在运动目标。

在OPENCV中，可以使用BackgroundSubtractorMOG2类进行背景减除操作，该类提供了不同的参数设置，可以依据实际需求进行调整。

2. 光流法光流法是一种基于像素运动的运动目标检测方法。

它通过分析像素在连续帧之间的变化状况，得到运动目标的运动信息。

在OPENCV中，可以使用calcOpticalFlowPyrLK函数来实现光流法，该函数可以对连续帧之间的像素点进行追踪，并返回运动矢量。

基于OpenCV的运动目标检测与跟踪

３．４扫描当前帧图片
在上一步图像预处理时，由于红光窄带滤光片的使用，图像中仅存有亮度不同的红光，即Ｒ（Ｒｅｄ）Ｇ（Ｇｒｅｅｎ）Ｂ（Ｂｌｕｅ）三通道中的
Ｒ通道中的红光被摄像头捕获。根据红光亮度的不同，又分成Ｏ２５５
Ｆｏｒｉｆｒｏｍ１ｔｏｗｉｄｔｈｓｔｅｐ２／／以２个单位为间隔纵向依次扫描
Ｅｎｄｉｆ
２１视频图像的获取与预处理
考虑到本实验主要获取波长在６３５～６５０ｎｍ范围内的红色激光点的运动轨迹，为尽量减少噪音的干扰，可在摄像头前加盖红光窄带滤光
片，以达到红光高透而其他光截止的目的。２２设置预定务件与获得目标激光占 ’ 坐标
动的方方面面。譬如在进行多媒体教学时，由于受到鼠标、键盘等硬件
设备的限制，演示者无法远距离的在投影幕布上进行标画和涂改，只能借助激光笔进行简单的指示。基于此，本文采用运动目标检测的方法对
激光点这一目标进行检测和跟踪从而实现远距离标画这一功能。
１ＯｐｅｎＣＶ简介
公司支持的开源计算机视觉库。它高效而简洁，由一系列Ｃ函数和少量
Ｃ＋＋类构成，主要用于对视频图像进行高级处理，如人脸识别、运动跟踪、图像分割及人机互动Ｉ。
回图像上某点的ＲＧＢ值，并将这三个数值存入到初始化的ＣｖＳｃａｌａｒ
结构中。ＯｐｅｎＣＶ中具体函数的使用方法如下：ＣｖＳｃａｌａｒｓ＃声明一个用来存放４个ｄｏｕｂｌｅ类型数值的数组Ｓｓ＝ｃｖＧｅｔ２Ｄ（ｆｒａｍｅ，ｉ，ｊ） ∥ 获取ｆｒａｍｅ所指图像中坐标为０，ｉ）的像素点的ＲＧＢ值并存入到Ｓ数组里，其中ｉ代表ｙ轴（第ｉ行），ｉ代表ｘ

基于OpenCV运动目标检测与跟踪方法研究

摘要视频中运动目标检测和跟踪是计算机视觉和模式识别领域的研究热点，在智能视频监控系统、人工智能、视觉导航等方面有着广泛的应用。

本文以实际应用为背景，专注于目标检测与跟踪方法的研究。

针对在固定背景（摄像头固定）下检测出运动的目标并实时进行标记跟踪。

本文在对传统的跟踪算法深入研究的基础上，发现传统的方法存在着一些问题，不能满足在不同环境下对于检测跟踪的速度和精度上的要求。

尤其是在复杂环境和多目标环境下，跟踪效果较差。

因此，本文做了以下的工作：（1）在运动目标的检测部分，传统的检测算法主要有帧间差分法、背景减除法和光流法。

在充分分析对比了各种算法的优缺点后，发现传统的检测算法在不同的环境下都不能实现很好的检测效果。

因此，本文在基于传统的运动目标检测算法的基础上，实现了将背景减除法和背景建模相结合的目标检测算法进行运动目标的检测。

在不同的环境下，实现了对运动目标比较理想的检测效果。

（2）在运动目标的跟踪部分，如今使用最多的目标跟踪算法有MeanShift算法、粒子滤波算法以及Kalman算法。

由于背景干扰、混乱、遮挡以及目标快速移动，传统的跟踪算法存在着跟踪漂移现象。

因此，本文在深入研究粒子滤波跟踪算法的基础上，通过加入目标的空间位置分布信息，进行了改进，提出了基于空间位置--颜色直方图的粒子滤波跟踪算法。

最后，通过大量的实验对比分析了不同算法的处理效果，验证了改进后算法的有效性和鲁棒性。

对于现代智能化视频监控系统的发展及应用有着重要的意义和实用价值。

关键词：目标检测；目标跟踪；背景建模；粒子滤波；Kalman算法；MeanShiftAbstractMoving target detection and tracking is a new field of study. It combines control anddigital image processing, pattern recognition, computer vision, artificial intelligence, imagemorphology and automation control, and many other fields of advanced technology. It iswidely used in the visual warning, intelligent video surveillance, robot navigation andindustrial testing video analysis and video processing. Based on the practical application asthe background, focuses on the study of moving object detection and tracking method.Under the fixed background (camera fixed) ,detect moving targets and marked it in realtime tracking, after in-depth research based on traditional detection and tracking algorithm.The experiment shows that the traditional method has some flaws. it is difficult to meet the requirements of different environments for detection and tracking on speed and accuracy. Especially in complex environments and multiple target environments. It is proved poor tracking results. In view of this, this paper do the followings:(1) In the part of the moving target detection, traditional detection algorithm isinter-frame difference method, background subtraction method and optical flow method.With the full analysis of comparative advantages and disadvantages to the variousalgorithms, it shows that traditional detection algorithm cannot achieve very satisfactoryresults under different environment. Therefore, based on the moving object detectionalgorithm with the traditional method, using the background subtraction and backgroundmodeling target detection algorithm for moving object detection. In different circumstances,realize the ideal of moving target detection.(2) In the part of the moving object tracking, nowadays, the most popular movingtarget tracking algorithm is Mean Shift algorithm, Kalman algorithm and particle filteringalgorithm. Due to the background noise, clutter, occlusion and the fast-moving, classictracking methods are not enough, sometimes result in error trace. In view of this, based onthe particle filter tracking algorithm, improving proposed location--color histogram basedparticle filter tracking algorithm and improved algorithms at the same time.Finally, many experimental analysis of the effect of different algorithms, which verifythe improved effectiveness and robustness of the algorithm. It is of great significance andpractical value on modern intelligent video monitoring system development and application.Keywords: target detection；target tracking；background modeling；particle filter algorithm；Kalman algorithm；MeanShift algorithmIII目录第 1章绪论 (1)1.1课题研究背景和意义 (1)1.2国内外研究现状与存在的问题 (2)1.2.1国内外研究现状 (2)1.2.2目标检测存在的问题 (3)1.2.3目标跟踪存在的问题 (4)1.3本文研究内容和章节安排 (5)1.3.1文章主要研究内容 (5)1.3.2文章章节安排 (5)第 2章运动目标检测跟踪理论基础 (7)2.1目标检测跟踪总体流程 (7)2.2图像的预处理技术 (7)2.2.1图像中噪声的去除 (7)2.2.2图像的形态学处理 (9)2.3目标特征的提取 (10)2.4目标检测跟踪方法的分类 (12)2.4.1目标检测方法 (12)2.4.2目标跟踪方法 (12)2.5 OpenCV简介 (13)2.6 OpenCV的配置 (13)2.7本章小结 (14)第 3章基于背景建模的运动目标检测方法研究 (15)3.1引言 (15)3.2传统的运动目标检测方法 (15)3.2.1背景减除法 (15)3.2.2帧间差分法 (16)3.3基于背景建模改进的目标检测算法 (17)3.3.1建立背景模型 (17)3.3.2更新背景模型 (18)3.3.3动态阈值化分割 (19)3.3.4后处理 (21)3.3.5改进算法的总体流程图 (22)3.4实验结果与分析 (22)3.5本章小结 (25)第 4章基于外观模型的粒子滤波目标跟踪方法研究 (27)4.1引言 (27)4.2粒子滤波原理 (27)4.2.1动态空间模型 (27)4.2.2贝叶斯滤波 (28)4.2.3蒙特卡罗方法 (30)4.2.4序贯重要性采样 (31)4.2.5粒子退化现象 (32)4.2.6粒子重采样 (32)4.3基于外观模型改进的粒子滤波目标跟踪算法 (33)4.3.1采样空间位置--颜色直方图 (33)4.3.2空间位置--颜色直方图相似性测度 (34)4.3.3似然模型和粒子权值 (35)4.3.4粒子权值快速计算 (35)4.3.5目标运动模型 (37)4.3.6算法的总体实现步骤 (37)4.4实验结果与分析 (38)4.5本章小结 (41)结论 (42)参考文献 (44)致谢 (47)攻读硕士期间发表（含录用）的学术论文 (48)第 1章绪论1.1课题研究背景和意义近年来，随着我国的国民经济迅速发展起来，对于突发事件的预防和应对越来越受到了人们的重视，在此基础上发展起来的视频监控技术也成为人们关注的焦点。