运动目标检测研究意义及国内外现状
移动机械手运动目标检测与跟踪技术研究
移动机械手运动目标检测与跟踪技术研究一、内容概要随着科技的不断发展，移动机械手在工业生产中的应用越来越广泛。
然而由于环境复杂、目标多变以及机械手运动的特殊性，给移动机械手的运动目标检测与跟踪技术带来了很大的挑战。
为了提高移动机械手的自主性和智能化水平，本文对移动机械手运动目标检测与跟踪技术进行了深入研究。
本文首先介绍了移动机械手的基本概念和工作原理，分析了其在工业生产中的重要性和应用前景。
接着针对移动机械手运动目标检测与跟踪技术的现状，提出了一种基于深度学习的目标检测与跟踪方法。
该方法结合了传统目标检测算法和深度学习技术的优势，能够有效地识别和跟踪移动机械手运动过程中的各种目标。
为了验证所提出方法的有效性，本文通过实验对比分析了不同方法在移动机械手运动目标检测与跟踪任务上的表现。
实验结果表明，所提出的基于深度学习的目标检测与跟踪方法具有较高的检测率和跟踪精度，能够满足移动机械手在复杂环境下的实时监控需求。
1. 研究背景和意义随着科技的不断发展，移动机械手在工业生产、物流配送等领域的应用越来越广泛。
然而由于移动机械手的特殊性，如高度灵活、操作空间有限等，使得其在实际应用过程中面临着诸多挑战，如运动目标检测与跟踪技术的研究尤为重要。
本文旨在通过对移动机械手运动目标检测与跟踪技术研究，提高移动机械手的自动化水平，降低人工干预的需求，从而提高生产效率和质量。
近年来随着人工智能技术的快速发展，机器人技术在各个领域取得了显著的成果。
特别是在工业生产、物流配送等领域，机器人技术的应用已经逐渐成为一种趋势。
然而由于移动机械手的特殊性，如高度灵活、操作空间有限等，使得其在实际应用过程中面临着诸多挑战，如运动目标检测与跟踪技术的研究尤为重要。
本文通过对移动机械手运动目标检测与跟踪技术研究，具有以下几个方面的研究意义：提高移动机械手的自动化水平。
通过研究运动目标检测与跟踪技术，可以实现对移动机械手周围环境的实时感知和精确控制，从而提高移动机械手的自动化水平。
运动目标检测及运动轨迹分析的开题报告
运动目标检测及运动轨迹分析的开题报告一、研究背景运动目标检测及运动轨迹分析是机器视觉领域的一个热点研究方向。
它可以应用于各种场景下的目标跟踪、运动分析、行为识别等问题。
在物联网、智能家居、智慧城市等应用场景下，运动目标检测及运动轨迹分析可以为人们提供更智能、更高效的服务。
例如，在智能家居中，通过识别家中居民的运动轨迹，可以根据不同时间段、不同区域的人流情况来智能控制灯光、电器等设备的运行状态。
在公共安全领域，运动目标检测及运动轨迹分析也具有重要的应用价值。
例如，在安保监控中，通过运动目标检测及运动轨迹分析，可以及时发现、识别异常行为，从而避免或减少安全事件的发生。
二、研究内容本文将针对运动目标检测及运动轨迹分析问题展开深入研究，主要内容包括以下几个方面：1. 运动目标检测算法设计本文将设计基于深度学习的运动目标检测算法，包括单目标检测和多目标检测。
其中，单目标检测算法采用卷积神经网络架构，能够对单个运动目标进行精准识别。
多目标检测算法将采用YOLO、RCNN、SSD等现有框架为基础，将其与深度学习中的注意力机制、半监督学习等方法相结合，以提高多目标检测的精度和效率。
2. 运动轨迹分析算法设计本文将设计基于深度学习的运动轨迹分析算法，能够对目标的运动路径、速度、加速度等运动信息进行分析。
该算法将采用卷积神经网络架构，通过对目标运动轨迹进行序列建模，并结合先验知识，以提高运动轨迹分析的准确性和稳定性。
3. 算法实验及性能分析本文将在公共安全监控、智能家居等场景下测试算法的效果，并进行对比分析。
以公共安全监控为例，将利用已标注的数据集进行运动目标检测和运动轨迹分析，分析算法在不同场景、不同时间段的准确性和稳定性。
同时，本文也将对目标跟踪、行为识别等问题进行探究，以提高运动目标检测及运动轨迹分析在实际场景下的应用价值。
三、研究意义本文将对运动目标检测及运动轨迹分析算法进行研究，其意义主要如下：1. 在公共安全、智能家居等领域提供更智能、更高效的服务。
视频图像中运动目标检测与跟踪方法研究
视频图像中运动目标检测与跟踪方法研究视频图像中运动目标检测与跟踪方法研究目前，随着无人驾驶、智能监控系统、机器人等领域的发展，视频图像中运动目标检测与跟踪技术显得十分重要。
运动目标检测与跟踪是指在视频图像中，通过计算机视觉技术准确地识别和跟踪移动的目标物体。
本文将深入探讨视频图像中运动目标检测与跟踪的方法及其研究现状。
一、运动目标检测方法研究1. 光流法：光流法是一种基于像素的运动目标检测方法，通过计算相邻帧之间像素的位移，来估计目标物体的运动方向和速度。
该方法基于前提假设，即视频中的相邻帧之间的像素强度不会发生变化。
然而，在实际应用中，由于光照变化、遮挡等因素，光流法往往无法准确估计目标物体的运动。
2. 背景建模法：背景建模法是一种基于像素的运动目标检测方法，通过对视频图像中的背景进行建模，将与背景差异较大的像素判定为运动目标。
背景建模法可以通过统计学方法或者机器学习方法来建模背景，然后利用背景模型与当前帧进行比较，以得到运动目标。
然而，背景建模法对于光照变化、摄像机抖动等因素比较敏感，导致检测结果不够准确。
3. 全局运动目标检测法：全局运动目标检测法是一种基于区域的运动目标检测方法，通过将视频图像划分为多个小区域，对每个区域进行运动分析，以判定是否存在运动目标。
该方法可以克服背景建模法的不足，具有较好的适应性和准确性。
二、运动目标跟踪方法研究1. 卡尔曼滤波器：卡尔曼滤波器是一种常用的运动目标跟踪算法，通过对目标的状态进行估计和预测，来实现目标的跟踪。
卡尔曼滤波器通过动态模型和观测模型对目标的运动进行建模，然后通过观测数据对目标的状态进行更新。
然而，卡尔曼滤波器对于非线性问题的跟踪效果较差。
2. 粒子滤波器：粒子滤波器是一种基于蒙特卡洛采样的运动目标跟踪算法，在复杂背景和非线性目标跟踪中表现出较好的效果。
粒子滤波器通过随机采样的粒子对目标状态进行估计，并根据观测数据进行更新。
然而，粒子滤波器的计算复杂度较高，且对于目标缺失或者遮挡情况处理不佳。
视频数据中的运动物体检测研究
视频数据中的运动物体检测研究随着科技的飞速发展和数字化信息技术的不断进步，视频数据的规模和数量日益庞大。
运动物体检测作为视频数据处理中的关键环节，是了解运动物体的形态、行为习惯和动态变化的重要基础。
一、运动物体检测的研究意义运动物体检测在多个领域中发挥着重要作用。
例如在交通领域中，运动物体检测可以用于城市交通疏导、预警和控制等方面。
在智能监控和安防领域中，运动物体检测可以实现目标检测、行为识别和预测等功能。
在机器人技术中，运动物体检测可以实现机器人的控制和导航等功能。
在这些领域中，运动物体检测可以提高人们的生产力和效率，降低劳动强度，提高生活质量和安全性。
二、运动物体检测的方法与技术现有的运动物体检测方法主要分为基于前景检测和基于运动目标检测两种。
基于前景检测的运动物体检测方法主要是基于图像处理和运动物体跟踪技术，通过在视频帧之间的大量比较和图像分析，将视频序列中的前景和背景进行分离，进而检测运动物体。
这种方法的优点是能够对目标进行跟踪和预测，缺点是对背景复杂、光照变化较大的场景难以处理。
基于运动目标检测的运动物体检测方法主要是通过运动物体的动态特征对其进行检测和跟踪，包括目标的大小、形状、运动轨迹和速度等因素进行分析和处理。
这种方法优点是能够对目标的运动状态和轨迹进行高精度检测，缺点是检测速度较慢。
近年来，随着深度学习的技术的不断发展，基于深度学习的运动物体检测方法已成为了一个研究热点。
这种方法主要通过卷积神经网络（CNN）对运动目标进行检测和跟踪，在目标检测方面取得了很好的效果。
三、运动物体检测在实际应用中的问题尽管运动物体检测技术具有广泛的应用前景和较好的研究基础，但在实际应用中还存在一些问题：1、复杂背景干扰问题。
在城市环境中，背景复杂多变，易受到自然光影、干扰设备和人为因素的影响，会造成假阳性检测，影响检测的精度和准确率。
2、运动目标超出探测范围问题。
运动物体具有一定的运动能力和行动自由度，有可能超出探测范围，导致漏检和探测错误。
基于matlab的运动目标检测
1绪论1.1 课题研究背景及意义运动目标检测是图像处理与计算机视觉的一个分支，在理论和实践上都有重大意义，长久以来一直被国内外学者所关注。
在实际中，视频监控利用摄像机对某一特定区域进行监视，是一个细致和连续的过程，它可以由人来完成，但是人执行这种长期枯燥的例行监测是不可靠，而且费用也很高，因此引入运动监测非常有必要[1]。
它可以减轻人的负担，并且提高了可靠性。
概括起来运动监测主要包括三个内容[2]：运动目标检测，方向判断和图像跟踪。
运动目标检测是整个监测过程的基础，运动目标的提取准确与否，直接关系到后续高级过程的完成质量。
1.2 国内外研究现状运动目标检测在国外已经取得了一些的研究成果[3]，许多相关技术已经开始应用到实际系统中，但是国内研究相对落后 ,与国外还有较大差距。
传统的视频目标提取大致可以分两类 ,一类以空间同性为准则 ,先用形态学滤波器或其他滤波器对图像作预处理;然后对该图像的亮度、色度或其他信息作空间上的分割以对区域作边缘检测;之后作运动估计,并合并相似的运动区域以得到最终的提取结果。
如光流算法、主动轮廓模型算法。
此类方法结果较为准确但是运算量相对较大。
另一类算法主要以时间变化检测作为准则 ,这类算法主要通过帧差检测图像上的变化区域和不变区域 ,将运动物体与静止背景进行分割。
此类方法运算量小,提取结果不如前类方法准确。
此外,还有时空结合方法、时空亮度梯度信息结合的方法等等[4]。
本文将围绕以时间变化监测为基础的方法展开分析和讨论。
1.3 本文结构第1章介绍了本文的研究意义及国内外发展状况；第2章分为四个部分详细讲述了运动目标检测的方法，介绍了背景提取与更新算法，检测算法，阈值选取，形态学滤波等；第三章对全文作出了总结。
２ 运动目标检测的一般过程2.1 背景提取与更新算法在进行运动目标检测时，一个很重要的步骤就是区分出运动目标和背景范围，常见的一种情况是摄像机处于静止状态并且焦距也是固定的。
无人机SAR运动目标检测与成像方法研究
无人机SAR运动目标检测与成像方法研究一、引言1. 研究背景与意义随着无人机技术的迅猛发展，无人机平台已经成为遥感领域中的重要工具。
合成孔径雷达（SAR）作为一种主动式微波遥感技术，具有全天时、全天候的成像能力，因此在无人机平台上搭载SAR系统具有巨大的应用潜力。
无人机SAR系统能够实现对地表的高分辨率成像，并且在灾害监测、军事侦察、地形测绘等领域发挥着重要作用。
然而，无人机SAR系统在进行成像时，常常会受到运动目标的影响，导致成像质量下降。
因此，研究无人机SAR运动目标检测与成像方法具有重要的实际意义。
通过对运动目标的准确检测与成像，可以提高无人机SAR系统的成像质量和应用效果，为相关领域的决策提供更为准确、可靠的信息支持。
2. 研究现状目前，国内外在无人机SAR运动目标检测与成像方面已经取得了一定的研究进展。
传统的方法主要基于信号处理、图像处理和计算机视觉等技术，通过对回波信号或图像序列进行处理来检测运动目标。
然而，这些方法在处理复杂场景和微弱目标时往往存在性能瓶颈。
近年来，深度学习等人工智能技术在图像处理领域取得了显著的成功，也为无人机SAR运动目标检测与成像提供了新的思路和方法。
通过构建深度神经网络模型，可以实现对运动目标的自动检测和成像，提高检测的准确性和鲁棒性。
然而，深度学习模型在训练过程中需要大量的标注数据，而在实际应用中往往难以获取足够数量的标注样本，这是当前研究面临的一个挑战。
3. 研究目标与内容本研究的目标是针对无人机SAR系统中的运动目标检测与成像问题，提出一种有效的方法来提高检测的准确性和成像的质量。
具体研究内容包括：分析运动目标的特性，研究传统的运动目标检测方法及其性能瓶颈；探索深度学习等人工智能技术在运动目标检测与成像中的应用潜力；设计并实现一种基于深度学习的无人机SAR运动目标检测与成像方法；通过实验验证所提方法的有效性和优越性。
二、无人机SAR系统基础1. 无人机平台无人机平台是无人机SAR系统的重要组成部分，其类型、载荷能力和技术参数直接影响到系统的性能和成像质量。
基于深度学习的运动目标检测与跟踪算法研究
基于深度学习的运动目标检测与跟踪算法研究摘要：随着深度学习技术的快速发展，基于深度学习的目标检测与跟踪算法在计算机视觉领域获得了广泛的应用。
本文综述了目前常用的基于深度学习的运动目标检测与跟踪算法，包括Faster R-CNN、YOLO、SSD和SORT等。
通过对比这些算法的优缺点和适用场景，我们提出了一种改进的目标检测与跟踪算法，并对其在真实场景中的表现进行了实验验证。
1. 引言1.1 研究背景近年来，深度学习技术的快速发展为计算机视觉领域带来了许多新的突破。
其中，基于深度学习的目标检测与跟踪算法成为研究的热点。
这些算法在视频监控、自动驾驶和智能机器人等领域具有广泛的应用前景。
1.2 目的与意义本文旨在综述基于深度学习的运动目标检测与跟踪算法，总结各种算法的优缺点，并提出一种改进算法，以提高检测和跟踪的准确性和效率。
2. 基于深度学习的运动目标检测算法2.1 Faster R-CNNFaster R-CNN是一种基于深度学习的目标检测算法，通过引入区域提议网络（Region Proposal Network，RPN），将候选区域的生成与目标的分类相结合。
该算法具有较高的准确性，但速度较慢，不适合实时应用场景。
2.2 YOLOYOLO（You Only Look Once）是一种快速的基于深度学习的目标检测算法，它将目标检测问题转化为回归问题，在一次前向传播中直接预测物体的类别和位置。
YOLO具有较高的实时性能，但对小目标的检测效果不佳。
2.3 SSDSSD（Single Shot MultiBox Detector）是一种基于深度学习的目标检测算法，它通过在不同层级的特征图上进行多尺度的目标检测，实现了对不同大小目标的有效检测。
SSD在准确性和速度之间取得了良好的平衡。
3. 基于深度学习的运动目标跟踪算法3.1 SORTSORT（Simple Online and Realtime Tracking）是一种基于深度学习的运动目标跟踪算法，它采用卡尔曼滤波和匈牙利算法对目标进行跟踪，具有较高的准确性和实时性。
基于matlab的运动目标检测
1 绪论1.1 课题研究背景及意义运动目标检测是图像处理与计算机视觉的一个分支，在理论和实践上都有重大意义，长久以来一直被国内外学者所关注。
在实际中，视频监控利用摄像机对某一特定区域进行监视，是一个细致和连续的过程，它可以由人来完成，但是人执行这种长期枯燥的例行监测是不可靠，而且费用也很高，因此引入运动监测非常有必要[1]。
它可以减轻人的负担，并且提高了可靠性。
概括起来运动监测主要包括三个内容[2]：运动目标检测，方向判断和图像跟踪。
运动目标检测是整个监测过程的基础，运动目标的提取准确与否，直接关系到后续高级过程的完成质量。
1.2 国内外研究现状运动目标检测在国外已经取得了一些的研究成果[3]，许多相关技术已经开始应用到实际系统中，但是国内研究相对落后,与国外还有较大差距。
传统的视频目标提取大致可以分两类,一类以空间同性为准则,先用形态学滤波器或其他滤波器对图像作预处理;然后对该图像的亮度、色度或其他信息作空间上的分割以对区域作边缘检测;之后作运动估计,并合并相似的运动区域以得到最终的提取结果。
如光流算法、主动轮廓模型算法。
此类方法结果较为准确但是运算量相对较大。
另一类算法主要以时间变化检测作为准则,这类算法主要通过帧差检测图像上的变化区域和不变区域,将运动物体与静止背景进行分割。
此类方法运算量小,提取结果不如前类方法准确。
此外,还有时空结合方法、时空亮度梯度信息结合的方法等等[4]。
本文将围绕以时间变化监测为基础的方法展开分析和讨论。
1.3 本文结构第1章介绍了本文的研究意义及国内外发展状况；第2章分为四个部分详细讲述了运动目标检测的方法，介绍了背景提取与更新算法，检测算法，阈值选取，形态学滤波等；第三章对全文作出了总结。
２运动目标检测的一般过程2.1 背景提取与更新算法在进行运动目标检测时，一个很重要的步骤就是区分出运动目标和背景范围，常见的一种情况是摄像机处于静止状态并且焦距也是固定的。
此时，图像中的背景区域固定不动。
国内外研究现状和研究意义
吉林大学博士学位论文背景及意义视觉是人类感知外界信息的重要手段，外界信息的80%以上都是人类通过视觉获取的，当今社会，视频在人类的生产、生活中被广泛传播，成为了人们获取信息最重要的手段。
伴随着电子计算机处理能力的飞速发展，人们利用视频内容为自己服务的要求越来越高，利用计算机的高速处理能力为人类提供更加直接有效的视频信息变得越来越重要，智能视频处理的研究越来越受到重视，视频监控系统的应用也日益广泛。
目标跟踪作为智能视频处理的一个重要分支，得到了各国学者的重视，这其中有很多原因使得目标跟踪被大家所关注，其一，计算机的快速发展使得视频处理的大量运算得以实现；其二，存储介质的价格不断降低，使得大量的视频信息得以保留，方便后期调用；第三，军事、民事的需求增强，人们都想借助计算机协助改善生活质量。
目标跟踪在如下领域已经在发挥无可替代的作用：（1）军事应用，军事上的巨大应用前景极大促进了运动目标识别技术的发展，远程导弹、空空导弹的精确打击，飞机航线的设定和规避障碍等都离不开目标跟踪技术，无人机的自动导航功能，通过将目标跟踪得到的位置信息和自身航行速度做分析，实现自主飞行。
（2）机器人视觉，智能机器人能像人类一样运动的前提就是它能“看”到外面的世界，并用“大脑”对其分析判断，认知并跟踪不同的物体，机器手需要通过在手臂上安装的摄像头，锁定目标，并跟踪其运动轨迹，跟踪抓取物体。
（3）医学影像诊断，目标跟踪技术在超声成像中目标自动跟踪分析有着广泛的应用前景，由于超声图像噪声非常大，有用信息很难清楚直接的通过肉眼定位识别，在整个视频中，对有用目标进行准确识别跟踪，将会极大提高诊断准确性，Ayache 等人已经将目标跟踪应用到了超声检查的心脏跳动中，为医生及时准确的诊断心脏问题提供了很大的帮助。
（4）人机交互，传统的人机互动是通过鼠标、键盘、显示器完成的，一旦机器能够跟踪人类的肢体运动，就可以“理解”人类的手势、动作，甚至嘴型，彻底改变传统的人机交互方式，将人机交互变得和人与人之间的交流一样清晰。
探测机器人动目标研究背景意义及国内外现状
探测机器人动目标研究背景意义及国内外现状1 研究的背景和意义 (1)2 国内外研究现状 (2)2.1 动目标识别的研究现状 (2)2.2 动目标跟踪的研究现状 (5)1 研究的背景和意义探测机器人是具有感知、决策和运动能力的智能机构，该技术涉及到人工智能、自动控制、信息处理、图像处理、模式识别等多门专业技术，跨计算机、自动化、通信、机械、电子等多门学科，体现了信息技术与人工智能技术的发展水平。
随着计算机和人工智能技术的发展，探测机器人不仅在工业制造方面，而且在军事制导、民用、海洋勘探、月球/火星探测等方面得到了广泛地应用。
探测机器人的研究已成为一个热点问题。
探测机器人在现代人类社会的生产中的作用越来越大，已经渗透到了很多重要的领域。
近年来,煤矿安全生产问题引起了社会的广泛关注。
在一些中小煤矿，其检测设备落后,检测规程不严谨,极容易造成误检和漏检，灾害一旦发生，救护过程中最危险也是最为重要的阶段,就是灾害现场勘查阶段,这时候往往发生事故的区域情况不明,贸然派救护队员下去极易发生二次事故,他们面临的危险主要包括,二次爆炸，毒气特别是塌方等等。
在煤炭事故发生后,急需一种能够代替救护队员第一时间进入灾区完成现场探测的设备，将现场的气体条件等环境参数检测出来并将数据传回指挥中心，以减少救护队员因到未知地区进行探测而造成的伤亡[2]。
此外，随着地球资源的日益匮乏，而其他星球上存在着大量人类需要的能源矿石等，人类对外太空的资源的争夺显的越发激烈。
对外星球资源的开发利用首先面临的问题就是如何到达外星球如何探测其资源，这就需要有先进的航天技术和智能化的探测机器人。
动目标跟踪是探测机器人导航中的一个关键技术。
它要求探测机器人可以自动探测搜索目标，并判断动目标的距离和方向等问题，做出相应的运动决策，完成对动目标的跟踪操作。
这样就可以使探测机器人在各种未知的环境中工作，让它完成我们人类所无法完成的任务。
要想实现动目标跟踪，首先就要进行图像处理，只有在正确识别图像的基础上才能完成对动目标的跟踪。
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。
复杂背景下的运动目标检测与跟踪的开题报告
复杂背景下的运动目标检测与跟踪的开题报告1.研究背景与目的运动目标检测与跟踪在现实生活中具有非常广泛的应用，如自动驾驶、智能监控、视频会议、人机交互等领域。
然而，当运动目标面对复杂背景时，诸如遮挡、背景噪声和异变等问题将大大增加检测与跟踪的难度，存在较大困难。
因此，本文旨在研究如何在复杂背景下，提高运动目标检测与跟踪的准确度和鲁棒性，以满足现实场景下的需求。
具体目的如下：（1）分析现有运动目标检测与跟踪方法在复杂背景下存在的问题与挑战，并进行总结。
（2）提出一种有效的运动目标检测与跟踪算法，能够有效地解决遮挡、背景噪声和异变等问题，提高检测与跟踪的准确度和鲁棒性。
（3）进行实验验证，评估算法的性能和效果，与当前主流方法进行比较。
2.研究内容和方法2.1 研究内容本文的研究内容主要包括：（1）运动目标检测与跟踪相关技术研究，包括背景建模、运动检测、目标跟踪等方面的理论和方法。
（2）分析现有运动目标检测与跟踪方法在复杂背景下存在的问题，并进行总结。
（3）提出基于深度学习与传统视觉特征融合的运动目标检测与跟踪算法，通过多模态数据融合，建立一个更加准确、鲁棒的目标模型。
（4）进行实验验证，评估算法的性能和效果，与当前主流方法进行比较。
2.2研究方法本文采用以下方法进行研究：（1）文献综述法：对现有运动目标检测与跟踪算法进行综述和分析，总结其存在的问题和挑战，提出本文的研究思路和方法。
（2）多模态数据融合法：将传统视觉特征和深度学习网络的多种特征进行融合，以建立一个更准确、更鲁棒的目标模型。
（3）实验验证法：通过在公共数据集上对提出的算法进行实验验证，评估算法的性能和效果，并与当前主流方法进行比较。
3.研究意义本文旨在研究如何在复杂背景下提高运动目标检测与跟踪的准确度和鲁棒性，具有以下意义：（1）提出的运动目标检测与跟踪算法，能够有效地克服遮挡、背景噪声和异变等问题，提高检测和跟踪的准确率和鲁棒性，在实际场景中具有广泛的应用价值。
运动目标跟踪与识别技术研究
运动目标跟踪与识别技术研究在运动领域，目标跟踪和识别技术是非常重要的研究方向之一。
这种技术可以帮助我们更好地了解运动员的表现和能力，也可以为训练和比赛提供更有效的数据支持。
本文将从技术原理、研究现状和未来发展等方面，对运动目标跟踪和识别技术进行探讨。
一、技术原理运动目标跟踪和识别技术是指通过计算机视觉和机器学习等技术，从运动视频中精确地提取出目标并实时跟踪其运动轨迹，同时对目标的运动方式和特征进行识别和分析。
目标跟踪技术通常包括以下几步：1. 特征提取：通过对图像或视频进行分析，提取出目标的特征，如颜色、形状、纹理等。
2. 目标匹配：通过对不同时间段或不同摄像头拍摄到的视频进行匹配，确定目标的位置和运动轨迹。
3. 轨迹预测：根据目标的历史位置和运动情况，预测出其未来的运动方向和轨迹。
4. 目标重定位：当目标在视野中丢失或出现遮挡时，重新定位其位置并继续跟踪。
而目标识别技术则主要包括以下几个方面：1. 运动动作识别：对目标的各种运动动作进行分类和识别，如奔跑、跳跃、踢球等。
2. 动作质量评估：根据目标的运动轨迹和动作特征，对其表现进行评估，如速度、力量、技巧等。
3. 运动状态监测：对运动员的心率、呼吸、肌肉状态等进行监测和分析，以便及时调整训练计划和比赛策略。
二、研究现状目前，运动目标跟踪和识别技术已经广泛应用于体育训练和比赛中。
以足球为例，许多球队都已经开始采用计算机视觉和机器学习技术对球员的表现和能力进行分析和评估。
在目标跟踪方面，常用的方法包括基于特征点的跟踪方法、基于背景模型的跟踪方法、基于深度学习的跟踪方法等。
其中，深度学习方法因其能够学习更复杂的特征，已经成为目前最先进的跟踪技术之一。
而在目标识别方面，一些传统的分类器和识别器已经被深度卷积神经网络所取代，在识别准确率和效率方面有了很大的提升。
除了在足球等传统运动领域，运动目标跟踪和识别技术在新兴运动领域，如电子竞技、健身瑜伽等方面也有广泛的应用。
运动目标检测研究意义及国内外现状
运动目标检测研究意义及国内外现状运动目标检测研究意义及国内外现状1研究意义 (1)2国内外研究现状 (1)1研究意义众所周知，当前是信息时代，信息的获得、加工、处理以及应用都有了飞跃发展。
人们认识世界的重要知识来源就是图像信息，在很多场合，图像所传送的信息比其他形式的信息更丰富、真切和具体。
人眼与大脑的协作使得人们可以获取、处理以及理解视觉信息，人类利用视觉感知外界环境信息的效率很高。
事实上，据一些国外学者所做的统计，人类所获得外界信息有80%左右是来自眼睛摄取的图像。
由此可见，视觉作为人类获取外界信息的主要载体，计算机要实现智能化，就必须能够处理图像信息。
尤其是近年来，以图形、图像、视频等大容量为特征的图像数据处理广泛应用于医学、交通、工业自动化等领域。
自然界的一切图像都是连续变化的模拟图像，在日常生活中，这些图像中的运动目标往往是我们比较关心的，如：行人、行驶的交通工具以及其他的运动物体。
运动目标检测是计算机视觉和数字图像处理的一个热门方向，广泛应用于机器人导航、智能视频监控、工业检测、航空航天等诸多领域。
因此，运动目标检测也就成为了近年来理论和应用的研究热点，它是图像处理和计算机视觉学科的重要分支，也是智能监控系统的核心部分。
它的目的就是如何快速、准确地检测出监控视频中的运动目标，即从序列图像中将运动目标提取出来。
随着社会经济的不断发展，城市化步伐的不断加速，城市的工作、生活秩序显得越来越紊乱，实时的人数统计有着重要意义。
如：可以通过统计等候电梯的人数来优化调度电梯，以此提高电梯的利用率，减少用户的等待时间。
可以通过统计经过十字路口、丁字路口人群流动繁忙的交通场合的人数，可以合理安排交通警察或保安人员的工作时间和工作额度。
2国内外研究现状计算机视觉是指用计算机实现人的视觉功能，它的研究目标就是使计算机具有用过一幅或多幅图像认知周围环境的能力（包括对客观世界三维环境的感知、识别与理解）。
运动目标检测作为计算机视觉技术的一个分支，就是对视场内的运动目标，如人或交通工具，进行实时的观测，并将其分类，然后分析他们的行为。
论文范文：概述遥感技术图像之目标检测及运动目标跟踪
论文范文：概述遥感技术图像之目标检测及运动目标跟踪第一章绪论本章分析了遥感图像目标检测以及运动目标跟踪问题的研究背景、意义，并总结了该领域国内外的发展动态和需要解决的问题，在此基础上，确立本文的研究目的、范围和研究方向，概括本文的结构与工作内容。
1.1 研究背景和意义20世纪60年代以来，随着计算机科学和空间技术的进步，遥感技术，包括传感器技术、航天航空平台技术以及数据通信技术都得到了飞跃式的发展。
作为大范围综合性的对地观测手段，遥感对地观测呈现出多平台、多传感器和多角度的发展趋势，所获得的遥感图像也表现出高空间分辨率、高光谱分辨率和高时间分辨率的特点。
遥感技术凭借其迅猛的发展以及在获取地面信息方面所特有的优势，广泛地应用到军事和国民经济的各个领域。
在国防和军事领域，世界各国都非常重视遥感技术在军事上的应用，这已经成为国家军事实力竞争的关键之一。
尤其是自从海湾战争以来，多时相、高分辨率的星载遥感成像技术和机载遥感对地观测技术被大量应用于战场动态分析、打击效果评估、军事目标检测、武器导航、导弹预警、目标跟踪等现代战争的各个方面。
在国民经济领域，研究者们通过各种技术手段分析遥感影像中颜色、纹理、规则度等特征及其变化，解译地物类型之间、目标与背景之间的映射关系，从中提取有用信息，以服务于交通、农林、环境监测、海洋研究、大气研究、气候变化监测、资源勘探以及地形测绘等方面的应用。
总之，遥感技术已经在国防军事建设、城市建设、自然科学研究中体现出重要的应用价值。
遥感图像目标检测就是通过一些技术手段，在遥感图像中搜索定位感兴趣的目标，并进行识别和确认的过程。
更高级别的目标检测是在保证处理结果可靠性的同时，还能获取关于目标的定量描述信息，包括轮廓尺寸、部件结果、置信度等。
运动目标跟踪则是在局部战场环境下，监视跟踪特定运动目标，获取其运动参数的过程。
作为众多的遥感具体应用中的一个重要方面，基于遥感图像的目标检测和运动目标跟踪技术无论是在军事领域还是在民用领域都有着广泛的应用和发展前景。
人工智能下的运动目标检测技术研究
人工智能下的运动目标检测技术研究随着人工智能技术迅速发展，越来越多的领域开始应用人工智能技术，其中运动目标检测技术也得到了广泛关注和应用。
运动目标检测技术是指通过计算机视觉技术，对运动的目标进行识别、跟踪和定位的技术。
这种技术在运动控制、人机交互、安防监控等领域中有重要的应用价值。
在人工智能技术的支持下，运动目标检测技术不断得到优化和升级。
下面我们就来探讨一下人工智能下的运动目标检测技术研究。
一、人工智能技术在运动目标检测中的应用随着神经网络技术的进一步发展，卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）凭借其强大的特征提取和分类能力，成为了运动目标检测技术中的主要组成部分。
卷积神经网络的原理是将原始的图像输入网络，通过卷积、池化等操作提取图像的特征，然后通过分类器将其分类。
对于运动目标检测，卷积神经网络可以将目标的运动轨迹和特征提取出来，根据目标的运动状态进行跟踪和定位。
另外，在运动目标检测中，还可以采用循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）来提高运动目标的识别率和跟踪精度。
循环神经网络可以对一段时间序列的数据进行处理，保留上一时刻的信息，把当前输入的数据和前一时刻的数据综合起来，以此来预测下一时刻的数据。
这种技术可以很好地应用在运动目标的预测和跟踪上。
二、人工智能技术在运动目标检测中的问题与挑战尽管人工智能技术在运动目标检测中得到了广泛应用，但是其中仍然存在着很多问题和挑战。
首先，如何处理目标运动中的遮挡和变形，是一个亟待解决的问题。
在复杂的动态场景下，目标很可能被其他物体遮挡或者发生形变，这样就会对运动目标的检测和跟踪造成影响，给算法的准确性带来挑战。
其次，运动目标检测需要很高的实时性和稳定性，在一些复杂场景下，动态物体的光照、尺寸、形状等特征会发生变化，这就需要算法能够快速适应和更新特征模型，提高目标检测的准确性和速度。
运动场景中的目标检测与跟踪算法的研究
运动场景中的目标检测与跟踪算法的研究随着计算机视觉技术的快速发展，目标检测与跟踪算法在运动场景中的应用越来越广泛。
本文将介绍运动场景中目标检测与跟踪算法的研究现状和发展趋势。
一、目标检测算法目标检测算法用于从图像或视频中定位和分类物体。
在运动场景中，目标检测算法需要处理物体的运动模糊、几何变换和遮挡等问题。
1.传统算法传统的目标检测算法主要包括基于模板匹配、基于特征提取的方法和基于机器学习的方法。
模板匹配方法通过比较图像中的模板和待检测物体的相似性来完成目标检测。
由于其对光照、姿态和遮挡等因素极其敏感，因此在运动场景中的应用受到限制。
特征提取方法通过提取物体在图像中的一些特定特征，如颜色、纹理、边缘、角点等，来实现物体的检测。
最为广泛应用的是基于Haar特征和HOG（方向梯度直方图）特征的方法。
这些方法可以在不同的光照、姿态和遮挡等情况下有相对稳定的检测效果，但是其缺点是检测速度较慢且对于复杂背景和噪声等因素会有较大影响。
机器学习的目标检测方法主要包括基于支持向量机（SVM）和AdaBoost算法的方法。
这些方法可以更好地解决物体遮挡和局部遮挡的问题，但是需要较大的训练数据和特征工程的支持。
2.深度学习算法近年来，深度学习算法在目标检测领域取得了显著的进展，尤其是基于卷积神经网络（CNN）的方法。
本文介绍以下几种深度学习算法在运动场景中的应用。
基于快速基础模型（Faster R-CNN）的目标检测算法可以同时检测多个物体并具有较高的检测精度和速度。
在运动场景中，物体的运动速度较快，因此该算法需要加入运动模型和目标跟踪等额外信息来提高检测精度。
基于单阶段检测模型（YOLO）的目标检测算法可以同时进行目标检测和跟踪，并具有较快的处理速度。
这种算法在处理大量目标时效果尤其明显。
二、目标跟踪算法目标跟踪算法是在一系列连续帧中跟踪物体的位置和运动状态的过程。
由于运动场景中物体的姿态、运动和遮挡等因素的不确定性，目标跟踪算法的研究领域也显得尤为重要。
低照度环境下运动目标的检测与跟踪
重庆大学硕士学位论文低照度环境下运动目标的检测与跟踪姓名：金宪刚申请学位级别：硕士专业：信号与信息处理指导教师：印勇2010-04摘要运动目标的检测和跟踪，是计算机视觉领域研究的主要内容，到目前为止，国内外对其在低照度环境下的研究还较少，然而因其在全天候实时监控、交通控制、军事等领域中存在着广泛的应用前景，该研究正逐步得到人们的重视，并成为计算机视觉领域一个新的热点研究问题。
本文是在摄像机固定的前提下，主要针对室内低照度环境下的视频序列进行研究，其内容主要包括：预处理、增强处理、运动目标的检测和跟踪。
在视频序列预处理方面，阐述了低照度环境下信噪比低的原因以及噪声的特性，介绍了目前常用的几种滤波器的基本原理，在空域使用高斯滤波、在时域使用实时自适应帧间滤波的时空结合的滤波算法，通过实验仿真，这种时空结合的滤波算法取得了较好的效果。
针对低照度视频图像采用对数处理算法增强时高频噪声也同时被放大的不足，使用多级对数处理算法来增强低照度视频图像，并通过参数来控制各级图像中的高频锐化分量，使得图像的高频噪声放大得到了有效的抑制。
为了较好地扩展增强后图像整体灰度级的动态范围，本文采用改进的对比度拉伸算法来进一步提高视频图像的对比度。
实验结果表明，采用多级对数增强后再用改进的对比度拉伸算法对低照度视频图像进行处理，能取得较好的增强效果。
针对低照度环境下，采用高斯模型方法建立背景模型，仅根据当前帧的掩码来更新背景时准确性差，容易造成背景点误判的缺点，为此依据连续三帧的掩码的总体作用，对高斯背景建模的更新算法进行了改进，使其可以较准确及时地更新背景。
从仿真结果可看出该算法能使检测得到的运动目标更加完整准确。
为了提高运动目标跟踪的准确性，采用一种新的判断运动目标之间是否发生遮挡的方法，即：在检测到的运动区域内由预测目标的个数来判断。
在遮挡前使用基于归一化转动惯量值的匹配方法来寻找同一目标的后续目标，而在遮挡发生时，在卡尔曼滤波预测的基础上，使用基于模板的匹配方法进行跟踪，用搜索的最佳匹配位置来修正卡尔曼滤波模型。
监控系统下的运动目标检测方法[文献综述]
![监控系统下的运动目标检测方法[文献综述]](https://img.taocdn.com/s3/m/80bf9688ec3a87c24028c4c5.png)
利用上述方法二值化差图像 后，其中包含真正的运动信息。
2.3.4目标检测[8]
2.3.4.1运动目标的提取
设n时刻背景参考图像为 ，当前帧图像为 ，则背景差分图像为：
(2.3.7)
对于运动目标检测的判断依据为：若 ，则 点属于运动目标象素，反之属于背景点象素。这里的T是门限阈值。首先需要评估活动值是由运动对象造成的，还是由摄像头的噪声造成的。假设摄像头的噪声是叠加噪声，遵从高斯分布。描述该分布的参数有均值 和标准差 。噪声假设是和空间和时间无关的。基于这些假设，第n帧颜色通道i的强度观测值 可以表达为：
，（2.1.2）
。（2.1.3）
得到运动目标的运动矢量场后，可以对矢量场图像进行分割以获得运动区域。首先由矢量场图像的均值确定阈值。然后对图像进行快速的阈值分割，得到初始的分割图像并对其进行中值滤波和闭运算。最后，由光流检测和形态滤波处理得到的运动目标区域，通过连通分量分析最终确定运动目标的位置。
2.1.3.该方法的特点：
（2.2.9）
2.2.3.3生成背景掩膜：
将当前帧与式（2.2.9）得到的背景帧对应像素相减可以得到背景帧差 ，见式（2.2.10）。
（2.2.10）
背景帧差 与阈值 比较，即可得到背景掩膜 中各点的值 。
（2.2.11）
2.2.3.4运动对象检测：
如果当前时刻像素点 满足条件时 ，也即该点属于背景的可能性是比较大的，那么背景掩膜 能更好地反映当前点的状态；否则，当前帧掩膜 能更好地反映当前点的状态。由当前帧掩膜 和背景掩膜 生成运动对象掩膜 ，并利用其进行运动对象检测。
（2.3.15）
2.3.5．背景更新[8]
由公式(2.3.1)可知每一个象素的背景差分值 ,于是可以得到变化检测掩模如下:
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运动目标检测研究意义及国内外现状运动目标检测研究意义及国内外现状 1研究意义...................................................................... (1)
2国内外研究现
状 ..................................................................... . (1)
1研究意义
众所周知，当前是信息时代，信息的获得、加工、处理以及应用都有了飞跃发展。
人们认识世界的重要知识来源就是图像信息，在很多场合，图像所传送的信息比其他形式的信息更丰富、真切和具体。
人眼与大脑的协作使得人们可以获取、处理以及理解视觉信息，人类利用视觉感知外界环境信息的效率很高。
事实上，据一些国外学者所做的统计，人类所获得外界信息有80%左右是来自眼睛摄取的图像。
由此可见，视觉作为人类获取外界信息的主要载体，计算机要实现智能化，就必须能够处理图像信息。
尤其是近年来，以图形、图像、视频等大容量为特征的图像数据处理广泛应用于医学、交通、工业自动化等领域。
自然界的一切图像都是连续变化的模拟图像，在日常生活中，这些图像中的运动目标往往是我们比较关心的，如:行人、行驶的交通工具以及其他的运动物体。
运动目标检测是计算机视觉和数字图像处理的一个热门方向，广泛应用于机器人导航、智能视频监控、工业检测、航空航天等诸多领域。
因此，运动目标检测也就成为了近年来理论和应用的研究热点，它是图像处理和计算机视觉学科的重要分支，也是智能监控系统的核心部分。
它的目的就是如何快速、准确地检测出监控视频中的运动目标，即从序列图像中将运动目标提取出来。
随着社会经济的不断发展，城市化步伐的不断加速，城市的工作、生活秩序显得越来越紊乱，实时的人数统计有着重要意义。
如:可以通过统计等候电梯的人数来优化调度电梯，以此提高电梯的利用率，减少用户的等待时间。
可以通过统计经过十字路口、丁字路口人群流动繁忙的交通场合的人数，可以合理安排交通警察或保安人员的工作时间和工作额度。
2国内外研究现状
计算机视觉是指用计算机实现人的视觉功能，它的研究目标就是使计算机具有用过一幅或多幅图像认知周围环境的能力(包括对客观世界三维环境的感知、识别与理解)。
运动目标检测作为计算机视觉技术的一个分支，就是对视场内的运动目标，如人或交通工具，进行实时的观测，并将其分类，然后分析他们的行为。
目前，国际上许多高校和研究所，如麻省理工学学院、牛津大学等都专门设立了针对运动目标检测的研究组或者研究实验室。
美英等国家已经研究了大量的相关项目。
一些著名公司和研究机构，如IBM、Microsoft、麻省理工学院等近几年来投入了大量的人力物力来进行智能监控系统的研究，部分成果已经转化为产品投入了市场。
目前在国内的研究机构中，中国科学院北京自动化研究所下属的模式识别国家重点实验
室视觉监控研究处于领先地位。
他们在交通场景视觉监控、人的运动视觉监控和行为模式识别方面进行了深入研究。
另外他们也总结了英国雷丁大学VIEWS的车辆交通监控原型系统的研究经验，在之前的理论研究的基础上，自行设计并初步实现了一个拥有完全自主知识产权的交通监控原型系统vstart(Visual surveillance star)。
国内其他高校如上海交通大学、北京航空航天大学也对这方面进行了研究。
尽管这样，目前在运动目标检测和视觉监控这方面仍然存在着许多不足:目前国内市场上所见到的大部分智能监控产品来源于国外，性能和可靠性不够，并且维护和安装问题需要外方全方位参加，给国家安全带来了巨大的隐患。
目标之间互遮挡和人体自遮挡问题，尤其是在拥挤状态下，多人的检测更是难处理。
目前，人数统计主要有以下几种方法:基于运动区域的人数统计，基于视频图像特征的人数统计，基于神经网络估计人群密度的方法。
目前的人数监测系统存在着许多不足，尤其是对人数统计的研究尚处于开始阶段。