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1. 研究目的与意义及国内外研究现状

计算机的视觉研究目标就是让计算机理解图像或视频信息，从而代替人类完成一些视觉相关的工作。近年来，随着图像采集及处理设备的更新、计算机软件硬件的发展，都为计算机视觉的研究发展提供了基础。

行人检测和跟踪在智能视频监控、车辆辅助驾驶、图像和视频检索以及多媒体分析中有着重要应用价值和广阔的应用前景。例如在很多公共场所都安装监控系统，但绝大部分监控分析工作还是人工完成的，人为的管理就可能因为主观或者客观因素造成漏检，或者监控区域过大、疲劳等。行人检测和跟踪技术恰恰可以弥补这方面的缺陷，减少人力投入的同时，还可以提高检测的精准度。

国内外研究现状

由运动目标形成的图像序列可分为两种情况：一种是静态场景，一种是动态场景。

2. 研究的基本内容

本课题选取视频运动分析中的运动目标检测跟踪作为研究重点。利用opencv和visualc 组建实验平台，针对数字图像特定噪声的去除、运动目标的正确识别与分割、处理的实时性要求等难题进行研究。

构造出完整的基于vc的摄像头数据采集及运动图像跟踪系统；实现摄像头的数据采集过程，进而编写基于vc的图像处理程序，对画面中的动态物体进行识别并用矩形方框将其标记。

在图像检测跟踪方面：重点研究了目前在实际应用中普遍采用的以帧间差算法。

3. 实施方案、进度安排及预期效果

实行方案：

在网上或者图书馆查阅相关资料，熟练使用opencv和visualc 平台组建，深入了解课题内容。根据系统的性能指标，确定系统的整体设计方案，根据方案进行程序的编写；最后对系统进行调试，使得系统的性能稳定。

进度：

4. 参考文献

[1]刘瑞祯，于仕琪.opencv教程基础篇[m]. 北京：北京航空航天大学出版社，2007.

[2]彭达.visualc 多媒体编程技术[m]. 北京: 人民邮电出版社，1999.

[3]丁金铸.基于图像处理的运动目标检测跟踪系统的设计与实现[d]. 华中师范大学，2007.