摘要: 最近几年来，随着视觉检测与跟踪技术的迅猛发展，传统的计算机有线式视频监控系统正逐渐向智能化视觉监控系统的方向进行发展。针对现在传统视频监控系统中的缺陷和不足，本文设计实现了运动目标检测与跟踪系统。该系统实现了对视频图像进行实时处理... 展开 最近几年来，随着视觉检测与跟踪技术的迅猛发展，传统的计算机有线式视频监控系统正逐渐向智能化视觉监控系统的方向进行发展。针对现在传统视频监控系统中的缺陷和不足，本文设计实现了运动目标检测与跟踪系统。该系统实现了对视频图像进行实时处理，检测静止图像中的移动物体。此外根据运动物体的位置控制云台运动，使移动物体一直处于视频图像的中心位置，最终实现了系统的智能化。 本论文主要对视频图像中运动目标检测与跟踪的算法进行了实现。研究利用背景差法和帧差法相结合的算法，实现了对运动目标快速完整的图形识别。研究了在卡尔曼滤波的基础上，应用了均值偏移跟踪算法，提高了系统的跟踪性能。之后对运动目标检测与跟踪系统的硬件平台进行了构建与设计，本论文采用视频头对图像进行实时采集，云台带动视频头转动进行跟踪运动目标，处理器计算数据及处理指令。 通过实验结果验证了运动目标检测与跟踪算法的正确性。系统在对运动目标进行检测与跟踪时，不易受到移动物体速度，移动物体被遮挡及背景光线变化等外围因素的影响。在长时间对移动目标跟踪的情况下，提高了系统的稳定性与正确性。解决了传统运动目标检测与跟踪算法的缺陷与不足，适用于无人监控环境。 收起