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LABVIEW自动跟踪技术研究+文献综述(2)

时间:2017-03-08 21:59来源:毕业论文
目标自动跟踪作为计算机视觉领域的一个核心问题,得到了广泛而深入的研究。跟踪研究的主要目的是模仿生理视觉系统的运动感知功能,赋予机器辨识图


目标自动跟踪作为计算机视觉领域的一个核心问题,得到了广泛而深入的研究。跟踪研究的主要目的是模仿生理视觉系统的运动感知功能,赋予机器辨识图像序列中物体运动及其相互关系的能力,为图像序列理解提供重要途径。跟踪技术具有广阔的应用自前景,如视频监控、视频分析、视频检索、基于视频的运动分析和合成、基于运动信息的身份识别等。经过四十多年尤其是近十年的不懈研究,目标跟踪技术取得了长足的进步。而目标的自动跟踪则是对视频中的特定目标,如远程教育系统中的教师,进行长时间的跟踪,准确地找到目标在视频的每帧图像中的位置。
1.2 课题的目的和意义
基于图像的目标自动跟踪技术是应用于视觉的重要研究方向之一,在各个领域都有着广泛的应用前景。
作为计算机视觉领域的一个核心技术,其研究成果也逐渐从科研领域走向民用、军用和工程领域各个部门,不仅渗透到诸如银行、博物馆、宾馆、超级市场、机场、车站、道路交通等民用视频监视系统中,还被应用到机器人视觉技术、军事侦探、遥感航天、自动导航、生物医学、地质勘探、工业生产等各个领域中。对于一些敏感场合、如银行、商店、停车场、军事基地等,出于管理和安全,必须及时对异常事件作出反应,人们对于视频智能化程度要求越来越高,然而目前监控系统的功能大多仅仅停留在监控人员对视频信号的人工监视和事后录像分析上,并没有充分利用到目前计算机技术高速发展所提供的巨大计算能力。事实上,多数监控系统还是模拟的,少数数字式的系统也仅仅是提供多画面显示及硬盘录像类的简单功能。因此新一代的具有智能化的视觉监控功能的监控系统在国内外学术界及工业部门有了研究,这类系统核心问题就是做到不仅对进入监控视场运动目标的实时检测、识别,还能对当前的运动目标的行为状态进行智能分析。
成像目标跟踪是通过对传感器拍摄到的图像序列进行分析, 计算出目标在每帧图像上的位置。目标跟踪算法的优劣直接影响着自动目标跟踪的稳定性和精确度。通常, 一个好的图像跟踪算法应满足如下要求: 跟踪精度高、抗噪性强、可靠性高、适用性强、实时性好等要求。由于目标自动跟踪实际应用对实时性和可靠性有很高的要求,图像的噪声、模糊、各种干扰、光照的变化。目标的运动、变形等因素始终困扰着各种目标自动跟踪的实现,基于图缘的目标自动跟踪系统的研究具有极其重要的理论与实用价值
1.3 国内外研究现状
1.4课题研究的内容
由于视频目标自动跟踪技术在实际应用中对实时性和可靠性有很高的要求,视频图像的噪声、模糊、各种干扰、光照的变化、目标的运动、变形等因素始终困扰着各种目标自动跟踪的实现。本课题研究对目标的自动跟踪方法,对直线运动的目标进行简单的跟踪,应用简单的图像处理确认图像特征点,进而对运动目标自动检测与跟踪。通过学习一些图像的算法,对图像处理有一定了解。
本文围绕目标运动目标检测和跟踪控制原理设计了一套自动跟踪系统,设计并实现了系统硬件和软件功能。本文由以下几部分内容组成:
(1)绪论:分析课题背景和意义,叙述了国内外自动跟踪的发展历史与现状,基本课题的内容
(2)自动跟踪系统方案总体设计:介绍了自动跟踪系统的功能作用,叙述了自动跟踪系统的组成及其工作流程,设计了二文平台及分析了其工作流程。
(3)自动跟踪系统的硬件设计:介绍了摄像机,采集卡,超声电机电机驱动器的详细参数,以及电机驱动的接线。 LABVIEW自动跟踪技术研究+文献综述(2):http://www.751com.cn/tongxin/lunwen_3965.html
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