基于视频的实时运动目标检测与跟踪系统研究硕士论文.doc

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1、 基于视频的实时运动目标检测与跟踪系统研究密级： 分类号 密级 UDC 密级： 硕士学位论文基于视频的实时运动目标检测与跟踪系统研究 Classified Index: UDC: 密级： Xihua UniversityMaster Degree Dissertation Research of Real-time Moving Object Detection and Tracking System Based on VideoCandidate : Li YuejingMajor : Signal and Information ProcessingStudent ID: 21200908

2、1002007Supervisor: Prof. Xie WeichengMarch, 2012西华大学学位论文独创性声明作者郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下进行研究工作所取得的成果。尽我所知，除文中已经注明引用内容和致谢的地方外，本论文不包含其他个人或集体已经发表的研究成果，也不包含其他已申请学位或其他用途使用过的成果。与我一同工作的同志对本研究所做的贡献均已在论文中做了明确的说明并表示了谢意。若有不实之处，本人愿意承担相关法律责任。学位论文作者签名： 指导教师签名：日期： 日期西华大学学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，在校攻读学位

3、期间论文工作的知识产权属于西华大学，同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅，西华大学可以将本论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复印手段保存和汇编本学位论文。(保密的论文在解密后遵守此规定)学位论文作者签名： 指导教师签名：日期： 日期毕业设计（论文）原创性声明和使用授权说明原创性声明本人郑重承诺：所呈交的毕业设计（论文），是我个人在指导教师的指导下进行的研究工作及取得的成果。尽我所知，除文中特别加以标注和致谢的地方外，不包含其他人或组织已经发表或公布过的研究成果，也不包含我为获得 及其它教育机构的学位或学历而使用过的

4、材料。对本研究提供过帮助和做出过贡献的个人或集体，均已在文中作了明确的说明并表示了谢意。作 者 签 名： 日 期： 指导教师签名： 日期： 使用授权说明本人完全了解 大学关于收集、保存、使用毕业设计（论文）的规定，即：按照学校要求提交毕业设计（论文）的印刷本和电子版本；学校有权保存毕业设计（论文）的印刷本和电子版，并提供目录检索与阅览服务；学校可以采用影印、缩印、数字化或其它复制手段保存论文；在不以赢利为目的前提下，学校可以公布论文的部分或全部内容。作者签名： 日 期： 学位论文原创性声明本人郑重声明：所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。除了文中特别加以标注引用的内容

5、外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。作者签名： 日期： 年 月 日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授权 大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。涉密论文按学校规定处理。作者签名：日期： 年 月 日导师签名： 日期： 年 月 日指导教师评阅书指导教师评价：一、撰写

6、（设计）过程1、学生在论文（设计）过程中的治学态度、工作精神 优 良 中 及格 不及格2、学生掌握专业知识、技能的扎实程度 优 良 中 及格 不及格3、学生综合运用所学知识和专业技能分析和解决问题的能力 优 良 中 及格 不及格4、研究方法的科学性；技术线路的可行性；设计方案的合理性 优 良 中 及格 不及格5、完成毕业论文（设计）期间的出勤情况 优 良 中 及格 不及格二、论文（设计）质量1、论文（设计）的整体结构是否符合撰写规范？ 优 良 中 及格 不及格2、是否完成指定的论文（设计）任务（包括装订及附件）？ 优 良 中 及格 不及格三、论文（设计）水平1、论文（设计）的理论意义或对解决实

7、际问题的指导意义 优 良 中 及格 不及格2、论文的观念是否有新意？设计是否有创意？ 优 良 中 及格 不及格3、论文（设计说明书）所体现的整体水平 优 良 中 及格 不及格建议成绩： 优 良 中 及格 不及格（在所选等级前的内画“”）指导教师： （签名） 单位： （盖章）年 月 日评阅教师评阅书评阅教师评价：一、论文（设计）质量1、论文（设计）的整体结构是否符合撰写规范？ 优 良 中 及格 不及格2、是否完成指定的论文（设计）任务（包括装订及附件）？ 优 良 中 及格 不及格二、论文（设计）水平1、论文（设计）的理论意义或对解决实际问题的指导意义 优 良 中 及格 不及格2、论文的观念是否有

8、新意？设计是否有创意？ 优 良 中 及格 不及格3、论文（设计说明书）所体现的整体水平 优 良 中 及格 不及格建议成绩： 优 良 中 及格 不及格（在所选等级前的内画“”）评阅教师： （签名） 单位： （盖章）年 月 日教研室（或答辩小组）及教学系意见教研室（或答辩小组）评价：一、答辩过程1、毕业论文（设计）的基本要点和见解的叙述情况 优 良 中 及格 不及格2、对答辩问题的反应、理解、表达情况 优 良 中 及格 不及格3、学生答辩过程中的精神状态 优 良 中 及格 不及格二、论文（设计）质量1、论文（设计）的整体结构是否符合撰写规范？ 优 良 中 及格 不及格2、是否完成指定的论文（设计）

9、任务（包括装订及附件）？ 优 良 中 及格 不及格三、论文（设计）水平1、论文（设计）的理论意义或对解决实际问题的指导意义 优 良 中 及格 不及格2、论文的观念是否有新意？设计是否有创意？ 优 良 中 及格 不及格3、论文（设计说明书）所体现的整体水平 优 良 中 及格 不及格评定成绩： 优 良 中 及格 不及格（在所选等级前的内画“”）教研室主任（或答辩小组组长）： （签名）年 月 日教学系意见：系主任： （签名）年 月 日摘 要以计算机视觉技术为基础的智能视频监控系统，目前已经广泛应用于人们生产生活的各个方面。运动目标检测与跟踪是智能视频监控系统中的关键技术和主要研究方向，目的是实时检测

10、视频序列帧中出现的运动目标，获得目标参数，对运动目标进行匹配和跟踪，进而获得目标的运动轨迹。本文主要研究了视频运动目标检测与跟踪系统的构成，系统中使用的视频、图像处理技术，运动目标检测及运动目标跟踪算法，并分别在计算机系统及嵌入式系统中实现了运动目标检测与跟踪系统。首先，分析研究了常用的运动目标检测算法及各自的优缺点，提出了一种基于累积差分更新的背景减除法，该算法结合累积差分的概念，对自适应背景建模法作出改进，较好地消除了场景变化以及噪声影响等的干扰，关于目标提取的阀值判断，提出了一种两主峰间差值的灰度直方图阀值分割法。接着，分析比较了连续自适应均值漂移CAMShift算法与Kalman滤波算

11、法，提出了一种基于几何特征的Kalman滤波与目标直方图匹配相结合的运动目标跟踪算法，以目标灰度质心及外接矩形框长宽作为目标几何特征参数，分别使用两组卡尔曼滤波预测后，根据目标灰度模板相似度进行目标匹配。然后，在VC+6.0集成开发环境下，采用MFC应用程序框架及OpenCV计算机视觉库代码，实现了基于USB摄像头的运动目标检测与跟踪系统，对于USB摄像头或AVI视频文件输入的视频，系统能实时检测出场景中的运动物体并进行跟踪。最后，使用Altera ED2多媒体开发板，以Cyclone系列EP2C35F672C6 FPGA作为核心芯片，设计出基于SOPC的实时运动目标检测与跟踪系统，使用了Qu

12、artus、SOPC Builder及NiosIDE等开发工具，完成硬件设计及软件开发，经仿真及调试该系统实现部分运行。关键词：智能视频监控；目标检测；目标跟踪；OpenCV；SOPCAbstractIntelligent Video Surveillance System which based on Computer Vision technology has already been widely applied to various aspects of humans production and life at present. Moving object detection and

13、 tacking is the key technology and primary research direction of Intelligent Video Surveillance System. In order to real-time detecting moving object emerged from video sequence frames, obtaining object parameters, matching and tracking moving object, then the movement locus of object is acquired. I

14、n this paper major researches include the structure of moving object detection and tracking system based on video, the technology of video and image processing used in system, the algorithm of moving object detection and tracking, and the implementation of system based on computer and embedded techn

15、ology. Firstly, conventional algorithms of moving object detection and tracking including each advantage and defect are analyzed and researched, and a kind background subtraction algorithm based on accumulated difference update is proposed. The algorithm incorporated accumulated difference notion im

16、provements self-adaptive background modeling algorithm to eliminate noise interference. A kind partition method of gray histogram threshold is proposed.Then, CAMShift algorithm and Kalman filter algorithm are analyzed and compared, and a kind moving object tracking algorithm which combines Kalman fi

17、lter based on geometric characteristic with object histogram matching is proposed. The center of mass of objects grayscale and the length and width of circumscribed rectangle frame are used as the geometric characteristic parameter of object. After using respectively two groups of Kalman filter to c

18、alculate, matching object according to similarity of template of objects grayscale.And then, the moving object detection and tracking system based on USB camera is implemented by VC+ 6.0 Integrated Development Environment. The MFC application program wizard and Intel OpenCV code are utilized to deve

19、lop system. According to inputted video from either USB camera or AVI files, the system can detect and track object in scene. Finally, the real-time moving object detection and tracking system based on SOPC is designed. The Altera DE2 board which contains Cycloneseries EP2C35F672C6 FPGA chip is used

20、 as development platform. The Developer Kits include Quartus, SOPC Builder and NiosIDE etc. The hardware design and software programming are accomplished. The embedded system is able to partly operate after simulating and debugging.Key Words：Intelligent Video Surveillance; Object Detection; Object T

21、racking; Open CV; SOPC目 录摘 要IAbstractII1 绪论11.1 研究背景及意义11.2 国内外研究现状及发展趋势21.2.1 国内外研究现状21.2.2 发展趋势41.3 主要研究内容及本文结构62 系统结构与关键技术82.1 系统结构82.2 图像处理技术92.2.1 图像获取92.2.2 视频信号制式及图像色彩模型102.2.3 图像滤波132.2.4 形态学处理162.2.5 连通分量分析183 运动目标检测算法研究203.1 常用运动目标检测算法分析203.1.1 帧间差分法203.1.2 背景减除法223.1.3 光流法233.2 基于累积差分更新的背

22、景减除法233.2.1 背景模型建立与更新243.2.2 运动目标提取273.3 检测算法流程及实验结果283.3.1 检测算法流程283.3.2 检测算法实验结果304 运动目标跟踪算法研究334.1 常用运动目标跟踪算法分析334.1.1 卡尔曼滤波算法334.1.2 CAMShift算法354.2 基于几何特征的卡尔曼滤波和直方图匹配算法374.2.1 几何特征计算374.2.2 卡尔曼滤波394.2.3 灰度直方图匹配404.2.4 多目标跟踪问题414.3 跟踪算法流程及实验结果414.3.1 跟踪算法流程414.3.2 跟踪算法实验结果435 基于VC+的运动目标检测与跟踪系统46

23、5.1 MFC及OpenCV465.1.1 MFC465.1.2 OpenCV475.2 系统硬件结构485.3 系统软件编程495.3.1 系统软件模块495.3.2 算法编程505.4 系统运行实现546 基于SOPC的运动目标检测与跟踪系统596.1 开发平台、工具及流程596.1.1 SOPC及VreilogHDL596.1.2 开发平台606.1.3 开发工具及流程626.2 系统硬件设计646.2.1 系统总体设计646.2.2 各模块设计656.3 系统软件开发736.4 实验结果及分析75结 论77参 考 文 献79攻读硕士学位期间发表的论文及科研成果85致 谢861 绪论1.

24、1 研究背景及意义随着21世纪的第1个10年的过去，人类社会早已经进入了信息时代。从愚昧的原始社会，到稳步发展的古典时代，再到欣欣向荣的启蒙时代，然后是繁忙的工业时代，人类文明在不断发展，科学技术在不断进步，21世纪涌现出了一大批新兴科学与技术，使人类社会和人们的生活发生了翻天覆地的变化。智能技术、多媒体技术已成为信息时代的主导技术，计算机视觉、视频图像处理等领域已成为研究领域中的前沿和热点。计算机视觉（Computer Vision）是一门综合性的交叉学科，由计算机通过对采集的图像或视频序列进行处理和分析，提取需要的信息，从而代替人来实现某种功能，该学科融合了计算机科学、应用数学、几何图形学

25、、图像处理、视频处理、模式识别等学科的知识。计算机视觉研究的最终目标是让计算机通过输入设备来获取外界信息，代替人为操作自主地进行思考并作出反应。当然，在离这个最终目标的实现还有一定距离的今天，人们努力的目标是建立一种在由人为规定的一些约束条件下，实现某些简单功能的准智能机器视觉系统，能够部分代替人们的工作。然而，自从1946年约翰.冯.诺依曼（John Von Neumann）博士发明了程序储存体系结构的电子计算机以来，随着微电子技术的不断进步和因特网（Internet）这一全球互联网的形成，当代计算机家族彻底地改变了人们的生活。因此，计算机视觉技术的未来，也会是出乎人们预料的。关于计算机视觉

26、技术的研究1-3，起溯于20世纪70年代后期，因为随着计算机硬件技术的发展，使计算机能够处理数据量很大的诸如图像这一类的信息。而今天，计算机视觉技术得到了越来越多的关注和长足的发展，智能视频监控（Intelligent Video Surveillance）系统就是计算机视觉技术主要的研究方向和重要的应用领域之一。近年来，智能视频监控系统已经广泛应用于人们生产生活的各个方面。在公共安全方面，银行、大型商场、地铁站点、城市街道等人流密集场所，核电站、高速铁路、民航机场等重要设施以及2008年北京奥运会、2010年上海世博会等盛大活动，都安装配置了大量最先进的智能视频监控系统，来保证人们的生命财产

27、安全、保护国家公共财产不受损失、维护会场公共秩序、提高突发事件反应能力及防止恐怖主义事件。在交通管理方面，各个十字路口的电子眼系统，能够监视车辆的闯红灯、违章行驶等行为，通过连续抓拍违章车辆3幅图像，给出其违章证据及车牌号码。在人们的生活中，家庭远程监控系统使人们在千里之外也能看到家里的情况，驾车疲劳检测系统降低了事故的发生率使人们的生命安全得到了保障，而视觉辅助驾驶系统可以实现简单的车辆导航功能。智能视频监控系统有效地解决了传统视频监控系统中存在的由人为因素带来的及时性差、效率低的问题。智能视频监控系统是一种能自动地、智能地对摄像机或传感器采集的视频序列或图像进行分析和处理，实现监控场景中的

28、目标检测和追踪的监控系统4-6。运动目标检测与跟踪是智能视频监控系统中的关键技术和主要研究方向，目的是实时检测视频序列帧中出现的运动物体，提取运动目标，获得目标参数，确定目标位置，对运动目标进行匹配和跟踪，进而获得目标的运动轨迹，为下一步对目标的识别及行为的理解等提供必要的信息。一个运营级智能视频监控系统组成结构如图1.1。图1.1 运营级智能监控系统Fig 1.1 a running system of intelligent video surveillance1.2 国内外研究现状及发展趋势1.2.1 国内外研究现状由于传统视频监控系统自身所固有的体积大、效率低、实时性差等缺陷，而且随着

29、社会的发展，人们也迫切需要现代化技术来实现对场所或物体的监控。智能视频监控系统与传统监控系统相比优势突出，有极高的实用价值和经济价值。国内外众多高校、公司与研究机构都开展了广泛并深入的研究，取得了一定的成果7,8。美国和欧洲等国家，凭借自身技术和资金上的优势，从上世纪90年代起率先进行了智能视频监控系统方面的研究，主要包括：美国国防高级研究项目署DARPA（Defense Advanced Research Projects Agency）的视觉重大监控项目VSAM（Video Surveillance and Monitoring）项目9，由卡内基梅隆大学（Carnegic Mellon U

30、niversity）、麻省理工学院（Massachusetts Institute of Technology）等十几所高校与研究机构参与，主要研究了在战场及普通民用场景中，利用多传感器、通信网络等实现对区域的全方位全时段监控，包括自动视频理解、目标识别及跟踪、行为分析等关键技术；马里兰大学（University of Maryland）和美国国际商用机器公司（IBM）共同开发的实时监控系统W410，针对夜晚和光线较差的室外环境，能对场景中出现的人进行定位，通过建立外观模型实现多人跟踪，并且能对图像中人的身体部分进行分割，可以检测出携带物体等行为并监控人们的活动；欧洲委员会IST（Inform

31、ation Society Technologies）资助的视频标注检索监控ADVISOR（Annotate Digital Video for Surveillance and Optimized Retrieval）项目11，能自动分析地铁站内场景，识别个人行为活动，对公共交通系统场所进行监控。当前，国际上一些权威期刊：模式分析和机器智能PAMI（IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence）、计算机视觉IJCV（International Journal of Computer Vision）、图像和视觉计算

32、IVC（Image and Vision Computing）等为智能视频监控领域开辟了专栏。一些重要学术会议：计算机视觉和模式识别会议CVPR（IEEE Computer Society Confe- rence on Computer Vision and Pattern Recognition）、视觉监控会议IWVS（IEEE Interna- tional Workshop on Visual Surveillance）、国际计算机视觉会议ICCV（International Confe- rence on Computer Vision）等将智能视频监控及其关键技术作为会议的主题之一

33、，促进了该研究领域的交流与发展。国内在智能视频监控领域也开展大量的研究：中科院自动化研究所模式识别国家重点实验室在人运动的视觉分析、交通场景视觉监控和智能轮椅视觉导航等领域取得众多成果，其中人的运动与行为视频分析项目于2008年通过验收，目前已在北京地铁线路中投入使用；清华大学研发出在户外复杂环境下对人自动检测和识别的智能监控系统；上海交通大学图像处理与模式识别研究所实现了智能报警系统中的图像分割与标记；北京交通大学研发出视频监控的生物特征识别系统，能够对场景中的不同生物进行标记并识别；华南理工大学研制出车载驾驶员疲劳检测系统，能够自动检测出驾驶员疲劳程度并发出警报；中兴大学在移动视频监控领域

34、取得了优异的成果，对进入侦测范围内的人和物体，通过分布式网络进行联动监控。图形图像学报、电子学报、计算机工程、自动化学报、控制与决策等都开辟了视频监控及图像处理方面的专栏。中科院自动化研究所、中国图形图像学会在国内举办了多次学术研讨会议，就智能视频监控领域开展了广泛深入的研究，对视频序列分析、目标识别与跟踪、监控系统构建、网络视频监控等技术进行了探讨。2011年12月，全国首个城域级视频监控网，被誉为城市智慧之眼的武汉城市视频监控系统正式运行，该系统由遍布全市的25万个摄像头组成，由城域级通信专网承载，能放大200米远的车牌，具有自动监控跟踪，异常情况报告等功能。北京现代富博公司通用图像处理系

35、统ImageSys，能实现图像变换、图像滤波、图像运算、参数测量与统计等功能12。实时跟踪测量系统RTTS能实现动物、昆虫、微生物等的行为解析，人体动作解析，机器人视觉反馈、自动跟踪等。贝尔信（BELL SENT）公司在智能视频监控系统的研制和开发中，处于国内的前列13，特别以高侦测条件下低误报率和智能识别目标驱动PTZ（Pan/Tilt/Zoom）高速球机技术为代表，在国内拥有较高的市场占有率，其中像某学校周界防范监控系统、某会场安全防护及计数管理系统、某核电站自动PTZ跟踪系统、某银行视频联网监控系统等都以成功的交付使用，并获得了良好的运行效果，如图1.2所示。图1.2 智能视频监控系统效

36、果图Fig1.2 the running frames of intelligent video surveillance1.2.2 发展趋势未来的视频监控系统将向智能化，实时化，小型化发展。智能化就是利用视频分析方法和计算机视觉技术对视频序列进行分析，提取信息，发现感兴趣事件。各种运动目标检测与跟踪算法是视频监控系统实现智能化的关键，目前一个良好的算法应该具有以下特点：（1）准确性，是指算法能检测出视频图像序列中运动物体的准确程度，能够对单一目标、多个目标提取出目标轮廓，在复杂背景环境、背景中存在大量干扰时，也能准确检测出运动目标。（2）实时性，是指算法处理图像数据，到获得结果所需要的时间度

37、量，在系统要求的准确度下，处理时间应尽可能的短，如果一种高精度复杂算法耗时太长，几秒才能处理1帧图像，也是不能接受的。（3）鲁棒性，是指算法在受到外界干扰时，能继续执行原先功能的稳定能力，如在有新目标进入画面，画面中目标发生重叠等情况下，算法能继续进行目标跟踪而不发生丢失。因此如何开发一种精确度高，耗时短，高鲁棒性的运动目标检测与跟踪算法，是一直以来研究的热点。实时化，要求系统采集、显示图像的同时进行数据处理和数据分析，即分析一帧图像数据并给出结果的时间应尽可能短。由于视频和图像数据自身数据量大，怎样在最短的时间内对大量的数据进行处理，可以从硬件和软件两个方面考虑，即对硬件设计进行优化或对代码

38、进行优化。小型化，随着系统的规模越来越大，基于计算机的系统体积过于庞大，已经不适应这种发展，使用嵌入式系统是今后主要的发展方向。随着微电子技术的发展，嵌入式系统体积更小，功能更强。专用集成电路ASIC（Appli- cation Specific Integrated Circuit）方案是基于ASIC芯片来实现的，各种专用于视频图像采集和处理，具备强大功能的集成芯片，为在嵌入式系统中实现视频监控提供了条件。目前，在嵌入式平台上实现智能视频监控主要有以下3种：（1）基于ARM平台，ARM（Advanced RISC Machine）处理器基于32位精简指令集RISC（Reduced Instr

39、uction Set Computer）构架，由于其指令执行速度快，代码效率高，支持高级语言编程等特点，被广泛使用在嵌入式系统设计中，ARM7、ARM9系列被广泛应用于联动控制、网络传输、操作系统中，目前已推出了ARM11系列，但ARM芯片以逻辑控制为主，处理视频或图像等大量数据方面不是其强项，因此用ARM平台实现系统处理速度有限。（2）基于DSP平台，DSP（Digital Signal Processor）处理器是一种专门为处理大量数据而设计的专用处理器，因为其强大的数据处理能力和极快的运算速度，特别适合于各种数字信号处理，能快速实现各种数据处理算法。随着每秒48亿次运算速度DSP的出现，

40、使实时处理动态图像成为可能。TI（Texas Instruments）公司的TMS320系列DSP，具有哈佛结构，以其硬件乘法器和流水线操作，能快速实现大量运算，在个人移动手持终端、多媒体产品、导航设备等产品市场中取得了非常成功的应用。但是，DSP处理器内部硬件线路是固定的，没有办法进行重构，特定型号的芯片只能运用在特定领域，不具有通用性。虽然处理数据方面有优越性，但系统控制方面能力略显不足。（3）基于FPGA平台，FPGA（Field Programmable Gate Array）不同于以上2种定制的ASIC,而是一种半定制的电路，既继承了ASIC大规模、高集成度的优点，又具有设计灵活等特

41、点。可编程片上系统SOPC(System On a Programmable Chip)是基于大规模可编程器件FPGA芯片的单片系统，它把整个系统利用逻辑编程技术集成到一个硅片上，包括硬核、软核、存储器、I/O设备等。SOPC技术能在单个芯片上实现可裁减、可扩充、可升级的灵活逻辑功能，软件、硬件均可编程。SOPC系统采用了IP核复用技术，特别是IP软核技术，使得在一个系统中可以实现多处理器。用SOPC技术构建的DSP核能完全使用目前各种成熟的DSP算法，由于实质是执行并行处理指令，因此实际上还可达到DSP芯片的处理速度。SOPC系统具有开发设计灵活、实时检测、可移植操作系统、高级语言编程等优点

42、。基于FPGA的SOPC系统比ARM系统处理速度快，比DSP系统控制能力强，是未来智能视频监控系统开发的理想平台。1.3 主要研究内容及本文结构本文主要就基于视频的运动目标检测与跟跟系统进行了研究，限制在单摄像机静止背景下，研究了一个基于视频的运动目标检测与跟踪系统的主体结构以及工作流程，系统视频信号的制式以及各种图像数据结构，以及图像滤波、形态学处理、连通分量分析、灰度直方图等图像处理技术。研究了目前运动目标检测与跟踪的各种算法，对算法进行分析比较，提出了改进后运动检测和运动跟踪算法，在VC+6.0平台采用OpenCV视觉库开发，实现了视频运动目标检测与跟踪系统。设计了基于SOPC的实时运动

43、目标检测与跟踪系统，分析系统处理流程和工作机制，完成系统软硬件设计，最后对系统进行仿真和测试。本文的研究工作主要包括：（1）在分析研究了常用的帧差法、背景减除法、光流法等运动目标检测算法的基础上，结合系统的实时性要求，提出了一种累积差分更新的背景减除法，该算法采用累积差分更新法建立背景模型，相比基于高斯建模的算法实时性更好，经测试该算法能在存在干扰背景环境下，准确检测出运动目标。（2）分析了比较了连续自适应均值漂移CAMShift算法与Kalman滤波算法，在综合考虑跟踪精度和计算复杂度的基础上，提出了一种改进后的Kalman滤波与目标直方图匹配相结合的运动目标跟踪算法，经测试该算法能对检测出的目标进行有效的跟踪。（3）在VC+6.0平台上，采用OpenCV计算机视觉开源库代码进行开发，实现了基于MFC（Microsoft Foundation Classes）对话框的视频运动目标检测与跟踪系统，该系统能采集由USB接口摄像头输入视频数据，实时检测出场景中的运动物体并进行跟踪。（4）设计出基于SOPC