论文总字数：21161字

摘 要

当今社会视频监控在生产监控、交通监控、安全监控和制止偷窃等违法行为的各种应用中都是一种有效的工具和手段，图像序列中移动目标的检测与跟踪则是视频监控系统中的核心技术。随着计算机、传感、存储、网络和通信等多种技术的交叉应用和高速发展，图像序列中移动目标的检测与跟踪也得到了快速的发展。移动目标的检测与跟踪技术汇集了计算机视觉领域里大量的研究人员，在视频图像分析中，获得了大量的应用。经过多年的发展，运动目标跟踪技术在军事制导、安防监控、智能交通、气象分析、视频编码和视觉导航等多个领域得到了广阔的应用，并取得了大量的实际应用价值。

本文设计了一种基于opencv的图像序列中移动目标的检测与跟踪系统。本文利用背景建模的方法来解决视频监控中的难点问题，有效实现了图像序列中移动目标的检测与跟踪问题。针对监控视频，采用常用的背景提取算法，如高斯混合模型，进而将运动物体作为前景检测出来，在此基础上，运用图像金字塔Lucas-Kanade光流跟踪算法对目标进行跟踪。

关键词： 运动目标检测， 运动目标跟踪， 高斯混合模型， Opencv

The detection and tracking of the lane line based on the image

Abstract

In today's society the production of video surveillance monitoring, traffic monitoring, security surveillance and combat theft and other illegal activities in a variety of applications is an effective tool and means of image sequence moving target detection and tracking in video surveillance system is the core technology. With the cross- application of computer , sensing, storage, networking and communications technology and the rapid development of multi- image sequence moving target detection and tracking has also been a rapid development. Moving target detection and tracking technology brings together a large number of computer vision researchers in the field , in the video image analysis , access to a large number of applications. After years of development , moving target tracking technology in many areas of military guidance , security surveillance , intelligent transportation, weather analysis , video coding and visual navigation has been widely applied , and made a lot of practical value.

This paper presents a sequence of images based on opencv motion detection and tracking system in the target . In this paper, background modeling methods to solve difficult problems in video surveillance , the effective realization of the image sequence moving target detection and tracking problems. For road traffic video , using common background algorithms, such as Gaussian mixture model extraction , and then the moving objects detected as foreground , and compare the effects of different algorithms，on this basis ,using the image pyramid optical flow tracking algorithm for target tracking.

Keywords: Moving target detection, target tracking, Gaussian mixture model, Opencv

目录

摘 要 I

Abstract II

第一章 绪论 1

1.1 课题研究的背景和意义 1

1.2 典型的目标检测与跟踪算法基础 2

1.2.1 典型的目标检测算法基础 2

1.2.2 典型的目标跟踪算法基础 3

1.3 国内外的研究现状与发展 5

1.3.1 国外研究和应用现状 5

1.3.2 国内研究现状 5

1.3.3移动目标的检测与跟踪的发展 6

1.4 本文研究内容和组织结构 7

1.5 各章概要 7

第二章 图像预处理方法研究 8

2.1 图像去噪中的滤波技术 8

2.2 图像分割的算法研究 9

2.2.1 简单的阈值分割 9

2.2.2 基于最大类间方差法(OTSU)的图像分割 9

第三章 基于高斯混合模型的目标检测 12

3.1单高斯背景建模 12

3.2混合高斯背景建模 13

3.2.1 背景模型的建立 13

3.2.2 背景模型的判定 14

3.2.3 背景模型的更新 14

第四章 金字塔Lucas-Kanade光流跟踪算法 16

4.1 Lucas-Kanade算法原理 16

4.2图像金字塔Lucas-Kanade光流 17

第五章 目标检测与跟踪系统的实现 20

5.1 多线程实现技术 20

5.1.1 线程的概念 20

5.1.2 线程同步 20

5.1.3 Win32 对多线程的支持 21

5.2 OpenCV的图像预处理实现 22

5.2.1 图像的读取和显示 22

5.2.2 预处理的实现 23

5.3高斯混合和金字塔光流在目标检测和跟踪中的实现 24

第六章 总结与展望 26

6.1 本文工作总结 26

6.2 未来工作展望 26

参考文献 27

绪论

1.1 课题研究的背景和意义

随着我国的经济水平和科学技术的不断发展和进步，国家综合实力（获得了快速增长。计算机视觉是目前最热门的一门科学技术，几十年的发展，让其得到了长足的发展，使之与自然语言处理、专家系统和机器学习一起成为人工智能学科里最活跃的研究领域。计算机视觉是一门使用传感器、数字相机和个人计算机等相关电子设备来模拟和实现动物和人类视觉感知系统的学科。作为一门多学科融合型的交叉学科，使得来自世界各地的跨多个学科的学者对其产生了浓厚的研究兴趣。比如计算机科学、物理学、数字信号处理、统计学和认知科学等^[1,2]。

图像序列中移动目标的检测与跟踪是一门较前沿和跨多种学科的技术，也是计算机视觉领域重要的课题和研究方向，其融合了计算机技术、网络技术、图像处理、人工智能等多领域的理论知识。经过多年的发展，运动目标跟踪技术在军事应用、智能监控、智慧交通、气象分析、视频编解码和视觉导航等多个领域得到了广阔的应用，并取得了大量的实际应用价值。

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