基于改进光流法的运动目标检测
运动目标检测光流法
运动目标检测光流法一、引言在计算机视觉领域中，运动目标检测是一个重要研究方向，其目的在于从视频序列中分离出运动的目标。
光流法作为其中的一种方法，通过估计像素点的运动矢量来检测运动目标。
本文将详细介绍光流法在运动目标检测中的应用。
二、光流法的基本原理光流法是一种基于像素点运动估计的方法，其基本原理是通过计算图像序列中每个像素点的运动矢量，从而得到运动目标的信息。
光流场是光流法在图像上的表现形式，它反映了图像中每个像素点的运动状态。
光流场的计算可以通过多种方法实现，如基于梯度的方法、基于匹配的方法等。
三、光流法在运动目标检测中的应用在运动目标检测中，光流法的主要应用包括以下几个方面：运动目标的分割：通过计算光流场，可以将运动目标与背景进行分割。
由于运动目标与背景的光流矢量存在差异，因此可以通过设定阈值将运动目标从背景中分离出来。
运动目标的跟踪：利用光流场可以实现对运动目标的跟踪。
通过计算连续帧之间光流矢量的变化，可以估计出运动目标的运动轨迹，从而实现目标的跟踪。
运动目标的识别：通过对光流场的分析，可以提取出运动目标的特征信息，如形状、大小、速度等。
这些特征信息可以用于运动目标的识别，如行人、车辆等。
四、光流法的优缺点分析光流法在运动目标检测中具有以下优点：可以处理复杂背景下的运动目标检测问题；可以实现对运动目标的精确分割和跟踪；可以提取出丰富的运动目标特征信息。
然而，光流法也存在一些缺点：对光照变化敏感：当光照条件发生变化时，光流场的计算结果可能会受到影响，从而导致检测精度的下降；计算复杂度高：光流场的计算涉及到大量的数学运算，因此其计算复杂度较高，难以实现实时处理；对噪声敏感：当图像中存在噪声时，光流场的计算结果可能会受到影响，从而导致检测精度的下降。
为了克服这些缺点，研究者们提出了许多改进方法，如基于深度学习的方法、基于滤波的方法等。
五、结论与展望光流法作为一种基于像素点运动估计的方法，在运动目标检测中具有广泛的应用前景。
基于光流的运动目标实时检测方法研究
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空间光滑性约束
由于光流约束方程 （! ）是含有 % ， & 两个未知量的线性方
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程， 所以必须附加其它的约束条件才能求解。 在许多情况下物体的运动速度是局部光滑的， 和随着点的 改变而缓慢变化， 在局部区域变化非常小。 特别是， 在目标作无 变形刚体运动时， 各相邻像素点具有相同的运动速度， 即相邻 点速度的空间变化率为零。当采用最小二乘准则时， 有： （ "% ）&
时速度场， 包含了物体 &’ 表面结 构 和 动 态 行 为 的 重 要 信 息 (%)。 一般情况下， 光流由相机运动、 场景中目标运动， 或两者的运动 产生。当场景中有独立的运动目标时， 通过光流分析可以确定 运动目标的数目、 运动速度、 目标距离和目标的表面结构。 光流 研究已经在环境建模、 目标检测与跟踪、 自动导航及视频事件 分析中得到了广泛的应用 (!)(&)。 光流计算方法大致可分为三类： 基于匹配的、 频域的或梯 度的方法。 基于匹配的光流计算方法包括基于特征和区域的两种。 基 于特征的方法不断地对目标主要特征进行定位和跟踪， 对目标 大的运动和亮度变化具有鲁棒性 （*+,-./01..） 。存在的问题是 光流通常很稀疏， 而且特征提取和精确匹配也十分困难。基于 区域的方法先对类似的区域进行定位， 然后通过相似区域的位 移计算光流。 这种方法在视频编码中得到了广泛的应用。 然而， 它计算的光流仍不稠密。另外， 这两种方法估计亚像素精度的 光流也有困难， 计算量很大。 在考虑光流精度和稠密性时， 基于 匹配的方法不如基于频域和梯度的方法。 基于频域的方法利用速度可调的滤波组输出的频率或相 位信息。虽然能获得很高精度的初始光流估计， 但往往涉及复 杂的计算。另外， 进行可靠性评价也十分困难 (#)。 基 于 梯 度 的 方 法 利 用 图 像 序 列 的 时 空 微 分 计 算 !’ 速 度 场 （光流） 。由于计算简单和较好的实验结果， 基于梯度的方法
运动目标检测方法
运动目标检测方法
运动目标检测是计算机视觉领域中的一个重要任务，旨在识别图像或视频中的运动目标并将其从背景中分割出来。
以下是几种常见的运动目标检测方法：
1. 基于背景差分的方法：该方法通过建立静态背景模型并通过计算当前帧与背景之间的差异来检测运动目标。
常见的背景差分算法有帧差法、高斯混合模型（GMM）法等。
2. 基于光流的方法：光流是描述图像中像素运动方向和速度的一种方法。
基于光流的运动目标检测方法通过计算两个相邻帧之间的光流场，并根据光流的一致性来检测运动目标。
常见的光流算法有Lucas-Kanade算法、Horn-Schunck 算法等。
3. 基于运动轨迹的方法：该方法通过跟踪目标的运动轨迹来检测运动目标。
常见的运动目标跟踪算法有卡尔曼滤波算法、粒子滤波算法等。
4. 基于深度学习的方法：近年来，深度学习技术在计算机视觉领域取得了显著的进展。
基于深度学习的运动目标检测方法通过使用深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）或循环神经网络（RNN），来学习图像或视频中的运动目标特征，并进行目标检测。
5. 基于多目标跟踪的方法：运动目标检测通常是多目标跟踪的前置任务。
基于
多目标跟踪的方法可以通过结合目标检测和目标跟踪的技术，实现对连续帧中的多个目标进行准确的检测。
这些方法各有特点和适用领域，选择适合任务需求的方法能够提高运动目标检测的效果。
《2024年基于光流法的运动目标检测与跟踪技术》范文
《基于光流法的运动目标检测与跟踪技术》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技术在智能监控、自动驾驶、人机交互等领域得到了广泛应用。
其中，光流法作为一种重要的运动目标检测与跟踪技术，因其能实时、准确地捕捉运动目标的轨迹和位置信息，被广泛地应用于各种实际应用场景中。
本文将介绍基于光流法的运动目标检测与跟踪技术的基本原理、方法及最新进展。
二、光流法基本原理光流法是利用图像序列中像素强度变化信息来检测运动目标的一种方法。
它通过分析图像序列中像素点的亮度变化情况，从而确定各像素点的运动矢量，即光流。
根据光流的大小和方向，可以确定图像中运动目标的轨迹和位置信息。
光流法具有计算简单、实时性较好等优点，在运动目标检测与跟踪中得到了广泛应用。
三、光流法在运动目标检测中的应用1. 背景建模与去除：通过光流法对图像序列进行背景建模，将背景与前景分离，从而实现对运动目标的检测。
该方法可以有效地去除背景噪声，提高运动目标检测的准确性。
2. 动态阈值设定：根据图像序列中像素点的光流大小和方向，设定动态阈值来区分运动目标和背景。
这种方法能够根据实际情况自动调整阈值，从而提高运动目标检测的鲁棒性。
3. 轮廓提取：利用光流矢量场对图像进行分割，提取出运动目标的轮廓信息。
这种方法可以有效地提取出运动目标的形状特征，为后续的跟踪和识别提供基础。
四、光流法在运动目标跟踪中的应用1. 特征点匹配：通过光流法计算的特征点与已知的特征点进行匹配，实现运动目标的跟踪。
该方法具有较好的鲁棒性，适用于复杂的场景和光照条件变化。
2. 基于区域的跟踪：利用光流场估计的区域内像素点的动态信息，对运动目标进行区域性跟踪。
该方法能够提高跟踪的准确性和稳定性，减少因噪声和遮挡等因素导致的跟踪失败。
3. 多线索融合：将光流法与其他传感器数据（如深度信息、声音信息等）进行多线索融合，实现多模态的跟踪方法。
这种方法能够提高跟踪的准确性和可靠性，适用于多种复杂场景。
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《基于光流法的运动目标检测与跟踪技术》篇一一、引言在计算机视觉和智能监控领域，运动目标检测与跟踪技术是一项至关重要的技术。
该技术通过实时获取并分析视频序列中的图像信息，对运动目标进行准确检测与跟踪，进而实现目标识别、行为分析、异常检测等功能。
光流法作为一种经典的运动目标检测与跟踪方法，具有广泛的应用前景。
本文将重点介绍基于光流法的运动目标检测与跟踪技术，分析其原理、方法及优缺点，并探讨其在实际应用中的发展前景。
二、光流法原理光流是指图像中像素点在单位时间内运动的速度和方向。
光流法基于图像序列中像素强度的变化来计算光流，从而实现对运动目标的检测与跟踪。
其基本原理是：在连续的视频帧之间，如果某个区域发生运动，那么该区域的像素强度变化将与周围区域产生差异。
通过分析这些差异，可以确定运动目标的轨迹和位置。
三、光流法在运动目标检测中的应用基于光流法的运动目标检测方法主要包括以下步骤：首先，通过计算图像序列中像素的光流，得到每个像素的运动矢量场；然后，根据预设的阈值或其他条件，从运动矢量场中提取出运动目标的轮廓信息；最后，通过形态学处理等手段对提取出的轮廓信息进行优化和整合，得到完整的运动目标区域。
该方法可以有效地从背景中分离出运动目标，为后续的跟踪和分析提供基础。
四、光流法在运动目标跟踪中的应用基于光流法的运动目标跟踪方法主要利用光流信息对运动目标进行连续的定位和跟踪。
具体而言，首先在初始帧中检测并确定运动目标的初始位置；然后根据后续帧中的光流信息，计算目标在连续帧之间的位置变化；最后通过一定的算法对目标的轨迹进行预测和更新，实现目标的跟踪。
该方法可以有效地解决因背景干扰、光照变化等因素导致的跟踪问题。
五、光流法的优缺点及改进方向优点：1. 适用于各种类型的运动目标，包括刚性物体和非刚性物体；2. 可以处理背景动态变化的情况；3. 在没有先验知识的情况下，能够自主地检测和跟踪运动目标。
缺点：1. 计算量大，实时性较差；2. 对光照变化和噪声较为敏感；3. 在复杂场景下，容易出现误检和漏检的情况。
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《基于光流法的运动目标检测与跟踪技术》篇一一、引言在计算机视觉和智能监控领域，运动目标检测与跟踪技术是研究热点之一。
其中，基于光流法的运动目标检测与跟踪技术因其高效、实时和准确的特性而备受关注。
本文将详细介绍基于光流法的运动目标检测与跟踪技术的原理、方法及其应用。
二、光流法的基本原理光流是一种描述图像序列中像素点强度变化的技术。
在运动场景中，光流反映了像素点在时间维度上的运动轨迹。
基于光流法的运动目标检测与跟踪技术，主要是通过计算图像序列中像素点的光流信息，进而确定运动目标的轨迹和位置。
三、光流法的计算方法光流法计算的基本思想是假设在相邻两帧图像中，像素点的运动速度是连续的。
根据这个假设，可以计算出每个像素点的速度矢量，即光流。
常用的光流计算方法包括稀疏光流法和稠密光流法。
稀疏光流法主要关注图像中的特征点，通过匹配特征点来计算光流；而稠密光流法则计算图像中每个像素点的光流信息。
四、运动目标检测与跟踪技术基于光流法的运动目标检测与跟踪技术主要包括以下步骤：首先，通过计算图像序列中每个像素点的光流信息，得到图像的运动场；然后，根据运动场的分布和特性，检测出运动目标的位置和轨迹；最后，利用一定的跟踪算法，对运动目标进行持续跟踪和轨迹预测。
五、技术应用及优势基于光流法的运动目标检测与跟踪技术在智能监控、智能交通、人机交互等领域有着广泛的应用。
其优势在于能够实时、准确地检测和跟踪运动目标，对光照变化、遮挡等复杂场景具有较强的适应性。
此外，该技术还能为后续的目标识别、行为分析等提供可靠的数据支持。
六、技术挑战与展望尽管基于光流法的运动目标检测与跟踪技术取得了显著的成果，但仍面临一些挑战。
例如，在处理高动态场景、多目标交互等复杂情况时，算法的实时性和准确性有待提高。
未来，该领域的研究将围绕提高算法的鲁棒性、降低计算复杂度、融合多源信息等方面展开。
同时，随着深度学习、机器学习等技术的发展，基于光流法的运动目标检测与跟踪技术将更加智能化和自动化。
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《基于光流法的运动目标检测与跟踪技术》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技术在智能监控、自动驾驶、人机交互等领域得到了广泛应用。
其中，光流法作为一种重要的运动目标检测与跟踪技术，因其能够实时准确地估计运动目标的运动状态而备受关注。
本文将详细介绍基于光流法的运动目标检测与跟踪技术，包括其原理、实现方法、应用场景以及未来发展趋势。
二、光流法原理光流是指图像中像素点在单位时间内运动的瞬时速度。
光流法基于这一概念，通过分析连续两帧图像中像素点的变化，计算图像中运动物体的速度和方向。
在光流法中，每个像素点都被赋予一个速度向量，形成光流场。
通过分析光流场的变化，可以检测出图像中的运动目标并实现跟踪。
三、光流法的实现方法1. 稀疏光流法：稀疏光流法仅对图像中的部分特征点进行光流计算，如角点、边缘等。
该方法计算量较小，适用于实时性要求较高的场景。
2. 密集光流法：密集光流法对图像中的每个像素点都进行光流计算，能够更准确地描述运动目标的运动状态。
但该方法计算量较大，需要较高的计算资源。
3. 基于匹配的光流法：该方法通过在连续两帧图像中寻找对应像素点的匹配关系来计算光流。
其中，特征匹配、区域匹配等方法被广泛应用。
4. 基于能量的光流法：该方法通过分析图像中的能量变化来计算光流。
能量变化与运动目标的运动状态密切相关，因此可以有效地检测和跟踪运动目标。
四、应用场景1. 智能监控：基于光流法的运动目标检测与跟踪技术可以实时监测监控画面中的运动目标，如行人、车辆等。
通过分析这些目标的运动状态，可以实现智能报警、行为分析等功能。
2. 自动驾驶：在自动驾驶领域，基于光流法的运动目标检测与跟踪技术可以实时检测道路上的行人、车辆等障碍物，为自动驾驶系统提供决策支持。
3. 人机交互：在虚拟现实、增强现实等应用中，基于光流法的运动目标检测与跟踪技术可以实现自然的人机交互，提高用户体验。
五、未来发展趋势1. 算法优化：随着计算机性能的不断提升，未来光流法将更加注重算法的优化，以提高运动目标检测与跟踪的准确性和实时性。
基于光流的运动目标检测跟踪快速算法
邮局订阅号：82-946120元/年技术创新软件时空《PLC 技术应用200例》您的论文得到两院院士关注基于光流的运动目标检测跟踪快速算法The Fast Algorithm Based on Optical Flow for Tracking Moving Targets(装甲兵工程学院)关兴来谢晓竹GUAN Xing-lai XIE Xiao-zhu摘要:采用光流算法对运动目标进行识别跟踪,其优点是能够适应复杂的背景条件,并且能保证目标分割的完整性,但现有的按照光流矢量对目标进行跟踪的算法有明显的局限性:运算量过大,并且不适用与运动特征复杂的目标。
对现有算法进行改进,采用均值平滑算法和基于光流绝对值的区域分割算法,可以有效解决这两个问题。
关键词:光流;运动目标;图像分割中图分类号:TP391.4文献标识码:AAbstract:Using optical flow algorithm for identification and tracking moving targets,the advantage is the ability to adapt to the com -plex background conditions,and can ensure the integrity of the target partition,but the existing target tracking algorithm based on op -tical flow vector has obvious limitations:excessive operation,and does not apply and movement characteristics of complex targets.Im -provements to existing algorithms,using the pyramid optical flow-based smoothing algorithm and the absolute value of the region seg -mentation algorithm can effectively solve these two problems.Key word:Optical flow;Kinetic target;Image segmentation 文章编号:1008-0570(2012)10-0421-03图像序列中的运动目标检测跟踪是指在图像序列中将前景运动区域从背景中提取出来。
基于光流法的运动目标检测与跟踪技术
基于光流法的运动目标检测与跟踪技术基于光流法的运动目标检测与跟踪技术摘要：本文针对运动目标检测与跟踪问题，提出了一种基于光流法的新型技术。
通过对光流场的计算和分析，可以实现对视频图像中的运动目标进行准确检测和跟踪。
本文首先介绍光流法的基本原理和常用算法，然后提出了一种改进的光流法算法，包括光流计算、光流场分析和目标检测与跟踪过程。
最后，通过实验验证了该方法的有效性和准确性。
一、绪论运动目标的检测和跟踪是计算机视觉领域的重要研究方向之一。
在许多实际应用中，如视频监控、自动驾驶等，准确地检测和跟踪运动目标对于实现自动化和智能化具有重要意义。
光流法作为一种经典的运动目标检测和跟踪方法，已经被广泛应用于计算机视觉领域。
二、光流法的基本原理光流法是通过分析图像中的像素在时间上的变化来计算出运动场的一种方法。
其基本原理是基于一个假设：在连续帧之间，邻近的像素之间有相似的运动。
因此，通过计算相邻帧之间像素的灰度值差异，可以推导出运动场的信息。
三、光流法的常用算法1. Horn-Schunck 算法：该算法是光流法中最经典的方法之一。
它假设了连续图像之间的亮度恒定，并通过最小化光流误差方程求解运动场。
2. Lucas-Kanade 算法：该算法是利用局部邻域的光流约束，求解光流方程组的一个最小二乘解。
相比于 Horn-Schunck 算法，该算法对亮度变化敏感度较低。
四、改进的光流法算法为了提高光流法在运动目标检测和跟踪中的准确性和鲁棒性，本文提出了一种改进的光流法算法。
该算法主要包括以下几个步骤：1. 基于稀疏光流法计算光流：在计算光流时，为了降低计算复杂度，采用了稀疏光流法，选择了一部分具有代表性的像素进行光流计算。
2. 光流场分析：通过对光流场的统计分析，提取出关键信息，如目标的位置、速度和方向等。
同时，为了减少运动目标检测中的误检，对光流场进行滤波和优化处理。
3. 运动目标检测：基于光流场分析的结果，通过设定一定的阈值和规则，将光流场中的运动目标提取出来。
光流法运动目标检测
光流法运动目标检测光流法是一种计算机视觉的方法，用于检测视频中的目标运动。
它通过分析连续帧之间的像素变化，获得目标在时间上的位移信息。
本文将介绍光流法的原理、优缺点以及在目标检测中的应用。
光流法基于一个假设：相邻帧之间的像素强度保持不变。
根据这个假设，光流法找出当前帧中的每个像素，在下一帧中的对应位置。
这个对应位置的偏移量就是该像素的光流向量。
在光流法中，最常用的算法是Lucas-Kanade算法。
该算法基于最小二乘法，使用了窗口特征和局部性质。
首先，选择一个窗口大小，在当前帧和下一帧中找到窗口内的特征点，并计算它们的灰度差。
然后，根据灰度差和窗口的局部性质，用最小二乘法求解光流向量。
光流法有许多优点，使其成为目标检测中常用的技术之一。
首先，光流法只需要计算相邻帧之间的像素变化，不需要额外的训练过程，因此计算速度较快。
其次，光流法对目标运动的估计较为准确，能够捕捉到细微的移动，例如运动模糊或者快速的目标运动。
此外，光流法还具有较好的鲁棒性，对光照条件的变化和背景杂乱的情况具有一定的容忍度。
然而，光流法也有一些限制。
首先，光流法假设相邻帧之间的像素强度保持不变，这个假设在一些情况下并不成立，例如光照变化或者背景混杂的情况下。
此外，想要获得准确的光流向量需要选择合适的窗口大小和特征点，这个过程对于不同的视频可能需要调整参数，不够智能化。
在目标检测中，光流法常被用于场景分析、目标跟踪和行为识别等任务中。
在场景分析中，光流法可以根据目标的运动信息，进行场景的聚类和分割，帮助检测出不同的目标区域。
在目标跟踪中，光流法可以追踪目标的运动轨迹，提供目标位置的估计。
在行为识别中，光流法可以提取目标的动作特征，用于动作识别和行为分析。
综上所述，光流法作为一种计算机视觉的方法，在目标检测中具有重要的应用。
它能够根据连续帧之间的像素变化，获得目标的运动信息，用于场景分析、目标跟踪和行为识别等任务中。
虽然光流法存在一些限制，但其优点使其成为目标检测中常用的技术之一。
基于改进的光流场算法对运动目标的检测与跟踪技术研究.pdf
２。
２典鍪酌毙浚场鹜２．４燕一个嚣檬黪楚串酌穗邻秘羧翟绦。
～黎在旋转，蠹这嚣褴巍豫计算出来瓣光滤整图２，５。
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蠢滠黼橡上每～点是国一个繁关缀戚麓，装头鹣方向代表涎滚趣方向，长度代表了光流酌大小。
２。
３光流的计算蚕２．４旋转蕊枣球图２，５计爨的巍流兆流约诗冀方法一般分或蹬类：１）基于梯凌静方法咚２）鏊－Ｔ匿配的方法鼎Ｈ帅；３）基于能餐的方法ｆｌｌｌ；４）莲予相位的方法ｆｊ２ｌ。
将在第四鬻重点讨论鏊予梯魔的方法和基予题配的方法，下飚简介一下这两种方法鼢基本思想。
（ａ）（ｂ）（ｃ）序列图像１的原始图像（ｂ）：Ｈｏｒｎ＆Ｓｃｈｕｎｃｋ算法（基于全局的算法）（Ｃ）：Ｌｕｃａｓ＆Ｋａｎａｄｅ算法（基于局部的算法）各算法的仿真条件，即实验参数如下：表４．１序列１的仿真条件算法条件ＨＯｍ＆Ｓｃｈｕｎｃｋ拉格朗日因子丑＝Ｏ．５，迭代次数七＝２０，对于梯度图像使用域值Ｔ＝Ｉ．０Ｌｕｃａｓ＆Ｋａｎａｄｅ特征值阈值ｆ＝１．０仿真得到的结果如下：表４．２序列１的仿真结果算法平均角误差（。
）标准误差（。
）耗时（Ｓ）Ｈｏｒｎ＆Ｓｃｈｕｎｃｋ２６．７１１．８２８Ｌｕｃａｓ＆Ｋａｎａｄｅ４．３６．５１２晗自；滨王程大学磺士学位论文扶仿真结采可黻看涪Ｌｕｃａｓ＆Ｋａｎａｄｅ算法韵平均角误差最，ｊ、，扶运算耗时的角度来说，Ｌｕｃａｓ＆Ｋａｎａｄｅ算法耗辩氇箍少，戮馥，Ｌｕｃａｓ＆Ｋａｎａｄｅ是一种眈较好的算法，在下蔼｝豹仿真串，主要是嘏据平均角误差米判断一令算法的优劣。
２．合痨￡＿亭列国像２图像魏国４．８所示，图像大，ｊ、菇３００ｘ２００，班每桉ｖ《２，２）象索豹速度运动，采用离袈平涛。
（ｂ）图４．８（ａ）：序列图像２的原始图像（ｂ）：Ｈｏｒｎ｛ｔＳｃｈｕｎｃｋ算法（基于全局的算法）（ｃ）：Ｌｕｃａｓ＆Ｉ【｛ａａａｄｅ算法（基于局部的算法）∥州班Ａ需１Ｉ‘ｗ∽，４，哈尔滨工程大学硕士学位论文∥州≯’一＾船≯㈣＋五（，：＋！）１＋五ｆ，：＋，！）这样做的结果是提高了准确度。
基于光流法的运动目标检测算法研究
码管就能实时显示压力的数值。
其原理图如图4所示。
2.6 单片机称重AD模块-HX711HX711是一款高精度的24位A/D转换器芯片,是一款专为高精度电子称而设计、具有两路模拟通道输入、内部集成128倍增益的可编程放大器。
输入电路可配置为提供桥压的电桥式（如压力、称重）传感器模式，是一款理想的高精度、低成本采样前端模块。
管脚说明如表2所示。
3 软件设计方案如图5、6所示，软件部分主要由手机客户端App、远程控制端单片机软件控制系统组成。
本文主要介绍软件的主要工作流程。
3.1 手机客户端的软件设计移动终端（解皓程，基于移动智能终端的分布式外设控制系统设计与实现：电子科技大学，2018）应用程序的主要功能有：趴枕工作状态查询、趴枕远程模式切换控制开关。
手机客户端软件工作流程图如图5。
打开手机App后，查找设备并输入密码，等待手机App与单片机建立连接，验证是否成功，如若成功，则询问是否开启趴枕，如若不成功则重新输入。
当验证成功并且确认启动时趴枕启动。
3.2 硬件控制系统的软件设计嵌人式硬件控制系统实现的主要功能有：与单片机系统建立连接，接收手机APP发送的控制码指令，执行信息内容指令；若接收到单片机开机指令，启动电源，压力传感器，蓝牙模块，计时模块，语音模块，并完成与手机的数据互通。
软件流程如图6。
综上所述：本产品外形基于人体学原理设计。
内部采用stc89c52芯片、计时模块、蓝牙模块、语音模块、数码管显示模块、单片机称重AD模块-HX711等。
外部有耳机接口，可播放音乐。
利用蓝牙与手机相连，可以控制趴枕的开机与模式的切换。
本产品长期使用能有效保护手肘，预防腕骨综合征的产生，设计智能化、人性化。
下一步的改进：增加睡眠曲线记录入睡和起床时间，绘制入睡时间曲线，起床时间曲线，睡眠时间。
蓝牙播放音乐，单片机通过蓝牙发送信号至APP,记录起床时间，绘制一周起床时间折线图，入睡时间折线图，睡眠时间折线图。
最终通过大数据分析给出人们较为合理的睡眠建议。
一种改进的基于光流的运动目标检测方法
一种改进的基于光流的运动目标检测方法
黄士科;陶琳;张天序
【期刊名称】《华中科技大学学报：自然科学版》
【年(卷),期】2005(33)5
【摘要】针对传统的基于梯度的光流方法一般不能检测出帧间位移小于1个像素的运动目标,提出一种改进的基于梯度的光流计算方法.该方法使用了一种新的
3DSobel算子计算像素的时空梯度,并增加置信判断算子来确定每个像素对应的光流场,改进的梯度计算过程需要5帧图像.实验结果表明在静止背景的图像序列中,该方法比传统方法能更好地检测出以不同速度运动的目标.
【总页数】3页(P39-41)
【关键词】图像;目标检测;光流;梯度;3D-Sobel算子
【作者】黄士科;陶琳;张天序
【作者单位】华中科技大学图像识别与人工智能研究所;华中科技大学图像信息处理与智能控制教育部重点实验室
【正文语种】中文
【中图分类】TP751
【相关文献】
1.基于改进差分和光流的新型运动目标检测方法 [J], 吕非;季鸣;姜海
2.基于改进光流算法的运动目标检测技术研究 [J], 张艳艳;娄莉;梁硕;
3.基于改进光流算法的运动目标检测技术研究 [J], 张艳艳;娄莉;梁硕
4.基于改进差分和光流的新型运动目标检测方法 [J], 季鸣;王红茹;童伟
5.一种持续光流跟踪的运动目标检测方法 [J], 石祥滨;王萌;张德园;黄小水
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运动目标检测光流法
摘要运动目标检测方法是研究如何完成对视频图像序列中感兴趣的运动目标区域的“准确定位”问题。
光流场指图像灰度模式的表面运动，它可以反映视频相邻帧之间的运动信息，因而可以用于运动目标的检测。
MATLAB这种语言可移植性好、可扩展性强，再加上其中有丰富的图像处理函数，所以利用MATLAB 软件来用光流法对运动目标的检测中具有很大的优势。
本设计主要可以借助matlab软件编写程序，运用Horn-Schunck算法对图像前后两帧进行处理，画出图像的光流场。
而图像的光流场每个像素都有一个运动矢量，因此可以反映相邻帧之间的运动，分析图像的光流场就可以得出图像中的运动目标的运动情况。
关键字：光流法；Horn-Schunck算法；matlab目录1光流法的设计目的 (1)2光流法的原理 (1)2.1光流法的介绍 (1)2.1.1光流与光流场的概念 (1)2.1光流法检测运动目标的原理 (2)2.1.1光流场计算的基本原理 (2)2.2.2基于梯度的光流场算法 (2)2.2.3Horn-Schunck算法 (3)2.2.4光流法检测运动目标物体的基本原理概述 (5)3光流法的程序具体实现 (6)3.1源代码 (6)3.1.1求解光流场函数 (6)3.1.2求导函数 (9)3.1.3高斯滤波函数 (9)3.1.4平滑性约束条件函数 (10)3.1.5画图函数 (10)4仿真图及分析 (12)结论 (13)参考文献 (14)1 光流法的设计目的数字图像处理，就是用数字计算机及其他有关数字技术，对图像进行处理，以达到预期的目的。
随着计算机的发展，图像处理技术在许多领域得到了广泛应用，数字图像处理已成为电子信息、通信、计算机、自动化、信号处理等专业的重要课程。
数字图像处理课程设计是在学习完数字图像处理的相关理论后，进行的综合性训练课程，其目的是：使学生进一步巩固数字图像处理的基本概念、理论、分析方法和实现方法；增强学生应用Matlab编写数字图像处理的应用程序及分析、解决实际问题的能力；尝试所学的内容解决实际工程问题，培养学生的工程实践能力。
基于光流的运动目标检测与跟踪
总第 60 期 Sum60
基于光流的运动目标检测与跟踪
卜凡亮 , 王 蓉, 金 华, 李丽华
dI =0 dt ( 1)
SIZE 。 2 实验与分析
从一段真实图像序列中选取参考帧 ( 15 ～ 16 ) , 图像为 256 × 256 的图像 , 序列中背景是两边长有树 的大街 , 且树枝在摇动 , 马路上有往返的车辆和行 人 , 该图像序列的背景是非常复杂的 。用亮度恒常 性算法对其求光流场 , 迭代次数 k 取 30 , 邻域尺寸 为5× 5 , 正则系数 α取 40 , 其检测结果如图 3 所示 。 其参数的取值对光流场主要有以下的影响 。邻 域尺寸取 5 × 5 , 迭代次数 k 取 30 , 光流场已经相当 平滑 , 能够满足光流场计算的需要 , 正则系数 α 取 40 , 计算结果图和实际图相符 。
可以推出光流约束方程
I x u + Iy u + It = 0 ( 2)
式中
Ix =
5I 5I 5I ,I = ,I = 5x y 5y t 5t
u= dx dy ,v= dt dt
( 3)
光流分量
( 4)
光流约束方程式 ( 2 ) 含两个未知量 , 求解光流
( u , v ) 尚需加上其他的约束条件 , 假定光流在整个
and Monitoring) ,主要研究用于战场及普通民用场
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
运动目标检测与跟踪把图像处理、 自动控制 、 信 息科学有机结合起来 , 形成了一种能从图像信号中 实时地自动识别目标 ,提取目标位置信息 ,自动跟踪 目标运动的技术 。对序列图像中的目标进行实时检 测与跟踪技术越来越具有实用性 ,它在智能监控 、 交 通监视 、 流量统计等领域有非常重要的实用价值 ,具 有广阔的发展前景 ,在军事 、 工业 、 安防 、 智能交通和 科学研究等方面都具有重要的意义 。随着目标检测 与跟踪系统进入数字化时代 , 数字图像处理方法亦 广泛应用于目标跟踪系统中 , 形成了数字视频跟踪 技术
一种改进的基于光流的运动目标的检测算法
运动对象检测是数字图像处理技术的一个重要 组成部分， 它是计算机视觉、 模式识别、 目标识别与 跟踪、 运动图像编码、 安全监控等研究领域的重点和 难点， 在军事、 国防和工业等领域有着广泛的应用前 景。序列图像的运动分析因其巨大的应用价值而受 到广泛的重视。它的基本任务是从图像序列中检测 出运动信息， 简化图像处理过程， 得到所需的运动矢 量， 从而能够识别与跟踪物体。众多学者及科研人 员对序列图像的检测进行了大量的研究。现有的序 列图像的运动目标检测可以归纳为运动能量法、 背 景减法、 光流法和差图像法等四种。运动能量检测 法适合于复杂变化的环境， 能消除背景中振动的像 素， 使按某一个方向运动的对象能更加突出地显现 出来， 但运动能量检测法不能精确地分割出对象； 背 景减法实现简单， 并且能够完整地分割出运动对象， 对背景已知的应用， 背景减法是一种有效的运动对 象检测算法， 但在背景变化或复杂的情况下， 这种方 法很不完善； 差图像法利用了时空图像的灰度和梯 度信息， 通过逐像素点灰度值的比较， 直接求取前后 两帧图像之间的差， 进而提取运动信息。假设照明 条件在多帧图像间基本不变化， 那么差图像的不为 零处表明该处的像素发生了移动， 即可以将图像中 目标的位置和形状的变化表现出来， 但它不能够完 整地分割出运动对象， 不利于进一步的对象分析与 识别； 光流法的优点在于光流不仅携带了运动目标 的运动信息， 而且还携带了有关景物三维结构的丰 富信息， 它能够在不知道场景的任何信息的情况下，
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光流场的基本方程及改进算法
基本方程 光流场的计算最初是由 ;/:* 和 15<4*5= 提出 的。记时刻 ! 时图像上的点 （ %， 处的灰度值为 , &）
（ % ，& ，! ） ；在 时 刻 ! > !! 时，这 一 点 运 动 到 （ % > !% ， ， 于是 ! > !! 时图像上点的灰度值 & > !& ） 可记 为 , （ % > !% ，& > !& ，! > !! ） ， 假定它与 （ %， 相等， 即 , &， !） （ % + !% ， （ %， , & + !& ， ! + !! ）’ , &， !） 将左边在 （ %， 点用泰勒公式展开， 经化简和略 &， !） 去二次项， 得： !, ・!% + !, ・!& + !, ’ " !% !! !& !! !! 记 % （ %， &， ! ）’ ! ’ !! & （ . %， &， ! ）’ ! ’ 万方数据 !! ?% ； ?! ?& ?!
基于改进光流算法的视频目标跟踪研究
基于改进光流算法的视频目标跟踪研究随着智能化技术的发展和应用，视频目标跟踪技术被广泛应用于视频监控、安防检测等领域。
但是，由于光照变化、物体遮挡等问题的存在，目标跟踪技术存在一定的局限性，所以如何提高目标跟踪的准确率和稳定性一直是研究人员关注的问题。
本文将对基于改进光流算法的视频目标跟踪技术进行研究。
一、光流算法的基本原理视频中的光流指的是由于物体的运动而引起的像素点在不同帧之间的位置变化。
光流算法是用来解决视频目标跟踪中像素点位移的估计问题的技术。
它主要基于两帧图像之间像素的亮度变化，来计算像素点的速度和方向。
二、光流算法的局限性光流算法主要应用于短范围目标跟踪，即物体的移动不超过一个像素时，光流算法的效果比较好。
但是，当物体的移动超过一个像素时，由于物体纹理的改变等问题，会导致光流计算的误差增加，从而影响跟踪效果。
此外，光照和遮挡等环境因素也会影响光流的计算结果，从而影响跟踪效果。
三、改进的光流算法为了解决光流算法的局限性问题，研究人员提出了不少改进算法，例如：金字塔法、LK算法、FlowNet等。
本文将以LK算法为例，介绍其改进思路。
LK算法是一种基于最小二乘法的光流估计算法，其基本思想是利用局部像素集合的均值等变差信息来计算像素点的速度和方向。
但是，由于其假设了像素点的位移在一个小区域内是一个简单的平移过程，因此易受到噪声的影响。
为了解决这个问题，研究人员提出了基于对偶优化的LK算法来提高其鲁棒性。
对偶优化的LK算法是将原来的光流问题转化成一个最小二乘问题，并通过对偶求解的方式来使其更加稳定。
具体来说，它将变差信息的计算转化成了一个对偶形式的问题，通过最小化改进后的代价函数来得到更为准确的像素位移。
实验结果表明，对偶优化的LK算法不仅可以提高原算法的鲁棒性，而且可以更好地解决大位移和光照变化等问题。
四、基于改进光流算法的视频目标跟踪技术基于改进光流算法的视频目标跟踪技术主要有三个步骤。
首先，通过对偶LK算法计算两帧图像之间的光流场，得到像素点的速度和方向。
基于光流法的运动目标检测与跟踪技术
基于光流法的运动目标检测与跟踪技术随着计算机视觉技术的快速发展，运动目标检测与跟踪成为了计算机视觉领域的研究热点之一。
其中，基于光流法的运动目标检测与跟踪技术凭借其高效、准确的特点，受到了广泛关注。
光流法是一种计算运动物体在图像序列中运动速度与方向的技术。
其基本思想是通过分析目标在连续帧图像中的像素变化来推断物体的运动情况。
光流法可以用于运动目标的检测和跟踪。
在检测方面，光流法可以提取目标的运动轨迹信息，从而判断目标是否存在。
在跟踪方面，光流法可以根据目标的运动信息，预测目标在下一帧图像中的位置，从而实现目标的跟踪。
基于光流法的运动目标检测与跟踪技术具有以下优势。
首先，光流法可以通过分析像素的运动来获取目标的运动信息，无需复杂的模型和计算，从而可以实时处理大量图像数据。
其次，光流法对目标的运动速度和方向都有很高的测量精度，能够准确地捕捉目标的运动轨迹。
此外，光流法对于目标的形状和尺寸变化不敏感，适用于不同尺度和形状的目标。
然而，基于光流法的运动目标检测与跟踪技术也存在一些挑战。
首先，光流法对于光照变化和阴影的敏感性较高，这可能导致误检和漏检的问题。
其次，光流法在处理目标的快速运动和目标与背景颜色相似的情况下，容易出现跟踪丢失的情况。
此外，光流法还受到图像噪声和运动模糊的影响，可能导致精度下降。
为了克服这些挑战，研究者们提出了许多改进的光流法算法。
例如，基于多尺度的光流法可以提高对不同尺度目标的检测和跟踪精度。
基于稠密光流法可以提供更多的像素级运动信息，提高跟踪的准确性。
同时，结合深度学习和光流法的方法也得到了广泛应用，通过学习目标的特征表示，进一步提高了检测和跟踪的效果。
基于光流法的运动目标检测与跟踪技术在计算机视觉领域具有广泛的应用前景。
它可以在视频监控、自动驾驶、虚拟现实等领域中发挥重要作用。
未来，我们可以进一步改进光流法算法，提高其对复杂场景和快速运动目标的适应能力，以实现更准确、稳定的运动目标检测与跟踪。
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１ 引 言
近年来 ， 动态 目标 的识 别跟 踪 是 图像 处理 与 计 算 机视 觉领 域 中的一个 非 常活 跃 的分 支 ， 对它 的研 究引起 国外 学者 的重 视 ， 多研 究 所 已经 开 始着 手 许 有关 的基 础研 究 和 开 发 研 究 。运 动 目标 跟 踪 算 法 的优 劣直 接影 响 着运 动 目标 跟 踪 的稳 定 性 和 精 确 度 ， 然对 运 动 目标 跟 踪 理 论 的研 究 进 行 了很 多 虽 年， 但是 现有 的 目标跟 踪算 法 能够 完成 对 运动 目标 的可靠 跟踪 ， 多 数 却 都存 在 处理 数 据量 大 、 算 大 运
精度且运算简单的实时 目标检测与跟踪算法是图
形 跟踪 迫切 需要解 决 的 问题 ， 目前 基 于特 征 和光 流 的 图像 跟踪 方法 受 到 了极 大 的关注 。
ｆ Ｈ 褥ｌ 繁 Ｈ 霁鉴 蒿Ｈ
图 １ 基 于改进光流法的运动 目标检测基本流程
ａ ｐ ｏ ｃ ｓｄ ｓ ｕ ｓ ｄ ｎ ｈ ａ ｔ ｒｐ ｏ ｏ ｅ ｎ ｉ ｐ ｏ ｅ ｌ ｏ ｉ ｍ ｆｏ ｔｃ ｌ ｌ ｗ ｉｈ ｉ ｂ ｓ ｄ ｏ ｕ ｓａ ｙ ａ ｄ ｔ ｐ ｒ ａ ｈ ｉ ｉｃ ｓ ｅ ，ａ ｄ ｔ ｅ ｌ ｔｅ ｒ ｐ ｓ ｄ ａ ｍ ｒ ｖ ｄ ａｇ ｒｔ ｈ ｏ ｐ ｉａ ｏ ｗｈ ｃ ｓ ａ ｅ ｎ Ｇａ ｓ ｉｎ ｐ ｒ ｍｉ ｏ ｆ
ｇ ｔｍｏ ｉｇ ｔ ｒ ｅ ｒ ａ ｐ ｅ ｉｅｙ ａ ｄ ｍｏ ｅ ｔ － ａ ｉ ｇ ｅ ｖ ｎ ａ ｇ ｔａ ｅ ｒ ｃｓ ｌ ｎ ｒ ｉ ｓ ｖ ｎ ． ｍｅ ．
Ｋ ｙ Ｗｏ ｄ ｔ ｅ ｖｎ ｂｅ ｔ ｔａｋｎ ， ｒ ＆ Ｓ ｈ ｎ ｋ ｇ ｕ ｓ ｎ ｐ ｒｍｉ ， ｐ ｉ ｌ ｌ ｅ ｒｓ ｈ ｍｏ ｉ ｏ ｊｃｓ ｒ ｃ ｉｇ Ｈｏｎ ｇ ｃ ｕ ｃ ， ａ ｓｉ ｙ ａ ｄ ｏ ｔ ａ ｆ ｗｓ ａ ｃ ｏ
割［ 并 采 用 形态 学 滤 波 中的 开 、 运 算 滤 除孤 立 ， 闭
噪声 点 ， 到 清 晰 的运 动 目标 区域 ， 后 经 过 区域 得 最 连通 便可 识别 出 目标 区域 并 统 计 其 特 征 信 息 。其
运 动 目标 检测 流程 如 图 １ 所示 。
复杂 ， 难 满足 实时 跟踪 的 问题 。 因此 研 究具 有 高 很
总第 ２ ３ ６ 期
２ １ 年第 ９ ０１ 期
计算机 与数 字工 程
Ｃ ｍｐ ｔｒ＆ Ｄｉｉ ｌＥｎ ｉｅ ｒ ｇ ｏ． ９ Ｎｏ ９ Ｉ３ ．
ｌ Ｏ８
基 于 改 进 光 流 法 的 运 动 目标 检 测
杨 叶梅
（ 建 师 范 大学 协 和 学 院 福 福 州 ３０ ０ ） ５ ０ ２
２ 运 动 目标 检 测 流 程
运动 目标 检测 是 在对 摄 像 机 采 集 到 的 图像 序
列进行 重 采样 和去 噪预处 理后 ， 用 金字 塔 改进 光 利 流法 计算 出各 点 的光流 值 ， 出各点 的光 流场 。然 得
后对 光 流 场 利 用 最 大 类 间 方 差 ［ 进 行 阈 值 分 １
Ａｂ ｔａ ｔ Ｉ ｈｓｐ ｐ ｒ ｎ ｏ ｄ ｒｔ ｃ ｉｖ ｈ ｅｅ ｔ ｎ ｏ ｖｎ ａｇ ｔ ，ｔ ｅｏ ｔ ａ ｌｗ ａ ｅ ｏｎ ８ ｃ ｕ ｃ ｓ ｒ ｃ ｎ ｔ ｉ ａ ｅ ，ｉ ｒｅ Ｏ ａ ｈｅ ｅ ｔｅｄ ｔｃｉ ｆｍｏ ｉｇ ｔｒ ｅｓ ｈ ｐ ｉ ｌｆ ｏ ｃ ｏ ｂ ｓ ｄ Ｈ ｒ Ｓ ｈ ｎ ｋ
Ｔ ３１ Ｐ ９ 中图分类号
Ｍｏ ｉｇ０ｂｅ ｔ ａ ｋｎ ａ ｅ ｎ Ｉ ｒ ｖ ｄＯｐ ｉａ ｌｗ Ｍｅｈ ｄ ｖｎ ｊｃｓＴｒ ｃ ｉｇＢ ｓｄｏ ｍｐ ｏ ｅ ｔｃ ｌ ｏ ｔ ｏ Ｆ
Ｙａ ｇ Ｙｅ ｉ ｎ ｍｅ
（ ｏ ｃ ｒ ｉｅｓ ｙ Ｃ ｌ ｇ ｕｉｎＮｏ ｍａ Ｕｎｖ ｒｉ ， ｕ ｈ ｕ ３ ０ ０ ） Ｃ ｎ ｏ ｄＵｎ ｒｉ ， ｌ ｅＦ ｊ ｒ ｌ ｉｅｓ ｙ Ｆ ｚ ｏ ５ ０ ２ ｖ ｔ ｏ ｅ ａ ｔ
摘
要
该 文 为 了 实 现 对运 动 目标 的 检 测 ， 点 研 究 了基 于梯 度 的 Ｈｏ ｎ ｃ ｕ ｃ 流 算 法 ， 后 提 出一 种 高 斯 金 字 重 ｒ ＆Ｓｈ ｎｋ光 然
塔 的改进 光流法 ， 并结合最大类间方差 的图像分割法 和形态学滤波 中的开 、 闭运算 ， 完成运 动区域 的提取 。实验仿 真结果 和 数据表 明改进 的光 流算 法能准确获取运动 目标区域 ， 并更加省 时。 关键 词 运动 目标 追踪 ； ｒ Ｈｏｎ＆ Ｓｈ ｎｋ 金字塔 ；光流 ｃｕ ｃ ；
ｆ ｉｈ ｔｅｅ ｔａ ｔ ｎｏ ｖｎ ｅ ｉｎ ，ｃ ｍ ｂｎｎ ｔ ｈ ｉ ｓ ｈ ｘ ｒｃｉ ｆ ｎ ｏ ｍｏ ｉｇｒ ｇｏ ｓ ｏ ｉｉｇｗｉ ｔ ｅＯＴＳ ａｇ ｒｔｍ ｎ ｈ ｐ ｎｎ ｐ ｒｔ ｎａ ｄｃｏ ｉｇ ｏ ｅａｉｎ ｈ Ｕ ｌｏ ｉ ｈ ａ ｄ ｔｅｏ ｅ ｉｇｏ ｅａｉ ｎ ｌｓｎ ｐ ｒｔ ｏ ｏ ｏ ｒ ｈ ｌｇｃｌｆｔｒｎ ．Ｔｈ ｉ ｌｔｏ ｅ ｕｔ ｎ ｘ ｅ ｉ ｎａ ａａｓ ｏ ｔ ａ ｈ ｒｖ ｄａｇ ｒｔ ｍ ｆｏ ｔ ａ ｌｗ ａ ｆｍｏ ｐ ｏｏ ｉａ ｉ ｅｉｇ ｌ ｅｓｍｕａ ｉｎ ｒｓ ｌｓａ ｄｅ ｐ ｒｍｅ ｔ ｌ ｔ ｈ ｗ ｈ ｔ ｅｉ ｏ ｅ ｌｏ ｉ ｄ ｔ ｍｐ ｈ ｏ ｐ ｉ ｌ ｏ ｃ ｎ ｃ ｆ