能交通系统等领域有着广泛而重要的应用，基于此利用ｍａｔＩａｂ平台构建出ｕｓＢ摄像头实时图像采集处理系，从视频流采集到处理综合利用了背景估测，图像分割，目标检测与跟踪算法准确高效地检测出环境场景中的动态目标，并成功地对其进行实时追踪。利用ｍａｔＩａｂ的ｓｉｍｕＩ．ｎｋ模块编程实现提取视频流Ｙｃｂｃｒ输入系统进行运算处理，并改进了背景估测和目标检测算法，提高系统的实时性。 最终利用多次试验，对室内和室外运动目标实现检测跟踪，验证了系统处理实际问题的可靠性能。 关键词：计算机视觉；运动目标；视频处理；检测跟踪；实习性Ｒｅａｌ―ｔｉｍｅ Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ ａｎｄ Ｔｒａｃｋｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ ｏｆ ＭｏＶｉｎｇＷＡＮＧ Ｈｕｉ～ｌａｎ，ＬＩＮ Ｈａｎｇ―ｆｅｉ，ＬｌＯｂｏｅｃｔｓｏｎＭａｔｌａｂＰｅｉ―Ｉｏｎｇ２０｛勋ｎ办ｔ妇坩憎ｔｙ ｃｏＩｊ８班ｏｆＡｂｓｔｒａｃｔ：ＪＶＳ， ＭＭＩ， Ｔｈｅ ｉＴＳ ｄｅｔｅｃｔｊｏｎ ａｎｄｓｏｍｎ￥ｏｒ掘吉ｊｏｎｉ８ ｔｈｅ ｋｅｙ ｒｅａＩ―ｔｉｍｅ ｏｆａ嬲＆琏渤∞ｍｇ．锄ａ增抛ｉＶｉｄｅｏ ｐｒｏｃｅｓｓ．ｎｇ ｖｉｄｅｏｆ ８６４ａｊｆｊ脚ｌｔ Ｉｎ ｃｏｕｌｄ ｔｈｉｓ ｂｅ ｕｓｅｄ ｉｎ ｔｈｅ ｆｉｅｌｄｓ ｏｆａｎｄｔｒａｃｋｉｎｇＷｉｔｈ ａｎｄｗｅｏｆｍｏＶｉｎｇａｎｏｂｊｅｃｔｓａｎｄ ｃｏｍｐｕｔｅｒ ｓｙｓｔｅｍ Ｔｈｅ ｊｓＶｉｓｉｏｎ，ｏｎ．ｍａｔＩａｂ，ＵＳＢ―ｂａｓｅｄｉｍａｇｅａｎｄａｒｅｃｏｎＳｔｒｕｃｔｅｄ．ｐｒｏｃｅｓｓ，ｔｈｅｂａｃｋｇＰｏｕｎｄａｎｄｅｓｔｉｍａｔｊｏｎ，ｊｍａｇｅ ｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ ｔｒａｃｋｅｄ ｆｉｎａＩＩｙ． ｔｈｅ ｇｏｏｄ ｓｙｓｔｅｍ ｃｏｕｌｄ Ｗｈａｔ’ｓ ｗｏｒｋｍｏｒｅ，ｏｂｊｅｃｔｓｕｓｅｄｅｔｅｃｔｆｎｇａｎｄ ｔｒａｃｋｉｎｇ ｂｌＯｃｋ ｍａｌｇｏｒ‘ｔｈｍｓｔ０ｄｅＶｅＩｏｐｅｄ．ｍｏＶｉｎｇｆＰ０ｍｏｂｊｅｃｔｓｈａｓ ｂｅｅｎｓｕｃｃｅｓｓｆｕｌｌｙ ｄｅｔｅｃｔｅｄ ｓｔｒｅａｍｉｎｇ． ｔｏ ｙｏｕ Ａｓａｔｈｅ ｓｉｍｕｌｊｎｋｍａｔｌａｂ０ｂｔａｊｎ ｔｈｅｔｈｅ Ｙｃｏｍｐｏｎｅｎｔ Ｆｊｎａｌｌｙ，ｙＣｒＣｂ ｍ ｔｈｅ埘ｄｅＯ ｓｈｏｗ ｂｅｓｔｒｅｓｕＩｔ， ｇｅｔａｍｏｒｅｑｕｊｃｋＩｙａｎｄ ｅｆｆｉｃｉｅｎｔｆｙ ｔｈｅ ｍｏｖｉｎｇｔｎｒｏｕｇｈ ｐｒｏｍｏｔｉｎｇａＩｇｏｒｊｔｈｍｓ．ｔｈｅ ｅ×ｐｅｒｊｍｅｎｔｔｈａｔｗｅｒｅｓｕｈ Ｉｎｄｅｔｅｃｔｉｎｇｃｏｍｐｕｔｅｒａｎｄｔｒａｃｋｉｎｇｍｏｖｉｎｇｃ氆ｒｓ，ｐｅｏｐｌｅ ａｎｄ ｖｊｄｅｏｏｔｈｅｒｏｂｊｅｃｔｓ．ａｎｄＫｅｙｗｏｒｄｓ：ｖｆｓｆｏｎ；ｏｂｊｅｃｔｓ；Ｄｒｏｃｅｓｓｆｎｇ；ｄｅｔｅｃｔｉｎｇｔｒａｃｋｉｎｇ；ｒｅａｌ―ｔｊｍｅｆｕｎｃｔｉｏｎ０引言智能视频监控系统是利用计算机视觉技术，在 不借助人力的情况下，对摄像机采集的视频信号进 行分析理解，并以此为基础对视频监控系统进行控 制，从而使视频监控系统具有类似人类的智能。智 能监控系统可以主动地对监控现场中的目标进行自 动的检测跟踪和分析，使计算机能够自动地滤除掉 用户不关心的信息，通过分析和理解视频画面中的 内容，提取出所需要的关键信息。 运动目标检测是智能视频系统的核心技术，主 要是指对图像序列中的运动目标进行检测、提取、 识别，从而进一步处理与分析，实现对运动目标的 行为理解，去完成更高层次的任务。视频目标分割 是在对静止图像分割的分割算法基础上进行的，但 其不完全等同于静止图像分割，关键是运动信息的引入。因此，在视频监控系统中，由于环境动态会 发生变化，进而导致背景场景受到影响，使得可靠 的运动目标的提取变得相当困难，最后致使后续提 取运动目标也缺乏可靠性。因此，对于实时、高效、智能的运动目标检测算法的研究有着重大的意义。动态目标跟踪，就是实时地定位一个或多个运动目 标的位置过程，通过对监测视频流中的帧进行的算 法处理，最终监测目标位置，完成目标的运动跟踪。 其难点在于如何在连续的视频帧中准确的关联目标位置。对背景干扰、目标间的遮挡都会对视频目标的实时性造成很大影响。这就要求算法的可靠，高 效与较强稳定性。１初始背景的构建以及背景更新利用相邻三帧差减的运动估计方法来构建初１７ｌ固曰圆圈２ Ｏ １ ｗｗｗ２．Ｏ ３ｃｎ万方数据ｎｓｃｏｆｇ篡＝竺墨ＳＩ！ｌ：Ｉｊ Ｒ Ｉ ＴＹＥｊＩ巨■■■￡：―巨Ｉ始背景。假设已知的连续三帧图像分别为ｔ―ｌ，ｔ， ｔ＋１。｛Ｂｉｊ｝，｛Ｏｉｊ｝分别为第ｔ帧的背景图像和前景 目标，则处理过程可描述如下：将连续的三帧图像 分为两组，第ｔ一１，ｔ帧为一组，第ｔ，ｔ＋ｌ帧为一 组，分别将这两组视频对应的每一个像素点进行帧 间灰度差减算法，将其绝对值保存在｛Ｄｌ｝和｛Ｄ２｝ 中．将｛Ｄ１）和｛Ｄ２）中的各值分别于预先设定好 的阀值Ｔ０进行比较，如果对于某一点（ｉ，ｊ）在 ｛Ｄｌ｝和｛Ｄ２｝中的相应值均大于Ｔ０，则可判断这 一点在当前连续的三帧图像中是运动的，这点属于 前景图像集｛Ｏｉｊ｝。所有像素点分类后，将第ｔ帧的射阴影边缘像素检测，在获得二值边缘后，基于像 素的邻域属性，利用新的边缘像素检测算法算子， 在二值边缘图上移动一个２×２的窗口，如果窗口 中心像素的灰度值为２５５，则该窗口分别于四个一 维的拉普拉斯算子进行卷积，这四个拉普拉斯算子 的每一个分别对某一个方向上的边缘敏感，然后四 个卷积的最大值作为判断该窗口中心像素是否为运 动投射阴影边缘的依据。并通过ｓｅｇ―ｍｅｔｒｉｃ来最 终标记出分割出目标区域输出到下一模块。图２目标区域分割模块输入图像中清楚所有的前景像素点，留下的部分即 为从第ｔ帧中提取出来的背景图像｛Ｂｉｊ｝。利用采集 的视频初始几帧图像重复上述的操作，并将每次得 到的背景图像与前面得到的背景图像加以统计，即 可得到一幅完整的初始背景图像。３运动目标检测本文采用背景消减法进行运动目标的检测，由 于随着时间的推移，背景会是一个渐变的过程，由 于背景的干扰会使检测结果出现伪目标，所以为了 得到更加准确的实验结果，背景模型的建立和及时 更新是本文算法改进的重点。运动目标的检测跟踪 可分为多种情况，本文是基于摄像头静止的多个运 动目标的检测，此情况下的背景相对是静止的，仅 有光亮改变等弱变化，为了得到运动目标的轨迹和 路径，需要对多个运动目标进行跟踪，由于运动目 标之间的相互影响，所以要得到精确的检测结果， 需要考虑干扰因素，改进经典的检测算法，为了降霈吨引１卜唾卜医卜＿叵卜曙 …８、ｉ磊一图１背景构建模块Ｍａｔｌａｂ环境下用上述模块实现背景的构建算法，首先提取特定的前几帧图像存入到缓冲区，然后通过中值模块进行去噪并得到阈值，Ｔｏ Ｓａｍｐｌｅ模块 中得到背景的子样本，再通过ｒｅｓｈａｐｅ实现了背景 的重构，然后输出ＢＧ。２目标区域分割初始背景生成后，就可以采用背景差分法来提 取当前的输入帧中的运动目标区域。对当输入图像 的每个像素，用其灰度值与背景图像对应的灰度 值相减再取绝对值，则可得到相应的二值差分图 像。在此，设定一个门限阀值Ｔ２，差值大于其的 图像属于目标运动区域，否则属于静止背景。组 合目标像素并为每一个目标定义特有的边界框。 Ａｕｔｏｔｈｒｅｓｈｏｌｄ模块利正常输入图像和背景图像的 像素值的差来确定哪些像素属于运动物体。运动投低定位和跟踪的复杂程度，在场景中预先设定一个 虚拟的检测区域，只有进入检测区域的目标才被检 测。本文构建了基于ＵＳＢ摄像头的Ｍａｔｌａｂ实时视 频流处理平台，并成功提取单路视频Ｙ分量进行直 接处理，这就减少了数据采集量，简化了前期处理 过程，在满足检测要求的同时进一步能够提高系统 的实时性。Ｃ ｌｏｓｅ模块吞并目标物体上的相近像素 并创建Ｂｌｏｂｓ，Ｂｌｏｂ Ａｎａｌｙｓｉｓ模块最终计算ｂｌｏｂｓ 的ｂｏｕｎｄｉｎｇ ｂｏｘ，将属于一个运动目标的ｂｌｏｂｓ合成单独的一个ｂｏｕｎｄｉｎｇ ｂｏｘ，这样运动目标被万方数据口臣Ｅ圉｜１８２ ０ １ ２．Ｏ３ｗｗｗ门ｓｃ ｏｒｇ．ｃｎ｛曼墨：：：：Ｉ：：：：：单独地包含在一个运动的Ｂｏｕｎｄｉｎｇ ｂｏｘ中。实现 了不同目标标记出不同颜色的Ｂｏｕｎｄｉｎｇ 样便准确地检测出了各个运动目标。 ｂｏｘ，这 特点，可以准确地预测目标的位置和速度，但其只 适合于线性且呈高斯分布的系统。 选取相似性匹配特征：利用目标的中心点距离 匹配，本文中，用矩形框标记运动目标，所以，用 矩形框的宽度和高度近似表示目标的宽度和高度， 矩形框的中心近似认为是目标的中心点。利用目标图５运动目标检测模块的长宽面积匹配，目标的长和宽可用标记它的矩形 框的长度和宽度来表示，那么矩形框的长宽比表示４运动目标跟踪卡尔曼滤波是由匈牙利数学家Ｋａｌｍａｎ于上世 纪６０年代提出来的一种基于线性最小均方差预测 的最优线性递归滤波方法。该方法要求信号是线性 变化的．把预估计信号看作是零均值的白噪声序列 激励下的一个线性动态系统的输出，以系统的观测该目标的长宽比。单分量Ｙ通路的直方图匹配，由 于本文直接提取了采集信息的Ｙ分量输入系统进行 处理，由于Ｙ为亮度分量，类似于求灰度图像的直 方图匹配，对输入的Ｙ分量信息进行匹配。通过 上述三个步骤，就可确定目标的最佳匹配模板，并 对已匹配的目标模板进行标记，使之不参与当前帧 其他目标的匹配。如果当前帧检测模板已匹配完毕， 而预测区域还有待匹配目标，．则说明该目标可能被 遮挡，对于被遮挡目标进行标记，并直接用卡尔曼 滤波器的预测值作为其在下一帧的位置。同时利用 卡尔曼滤波降低了噪声对跟踪边框的影响，具体跟 踪算法在ＭａＵａｂ的Ｓｉｍｕｌｉｎｋ模块下的构成如图 ４所示。量作为输入，用状态方程描述这种输入一输出关系。简单来讲，卡尔曼滤波就是以一个状态方程和一个 观测方程为基础，运用递归方法来预测一个零均值 白噪声序列激励下线性动态系统变化的方法。 基于卡尔曼滤波的多运动目标跟踪算法中，需 要运用卡尔曼滤波器实时预测各个目标的运动状态 信息，还需要检测出序列图像中每一帧内各目标的 模板．并从模板中提取出目标的有效特征，并将该 特征与卡尔曼预测区域内的目标特征进行相似性匹 配．运用匹配成功的目标模板的状态信息对卡尔曼 滤波器进行修正，并以修正后的状态信息作为卡尔 曼滤波器的输入，为预测该目标在下一帧的运动状 态信息做准备。如果目标被遮挡。无法检测出目标 模板，即无法对卡尔曼滤波器进行状态修正，则直 接以卡尔曼滤波器的预测值作为目标的位置信息。 Ｋａｌｍａｎ滤波器是一个对动态系统的状态序列 进行线性最小方差估计的算法。它通过状态方程和 观测方程来描述一个动态系统，基于系统以前的状 态序列对下一个状态作最优估计，预测时具有无偏、 稳定和最优的特点，且具有计量小、可实时计算的图４基于卡尔曼滤波的多运动目标跟踪模块５系统的整体布局由ＵＳＢ摄像头实时采集场景信息，采集速率为 ２０帧／秒，经单分量Ｙ传如处理系统，通过三帧 差背景估测提取背景信息，然后进行目标区域的分 割，进而检测出动态目标信息，最后进行目标的跟踪并将结果由四幅图像（原始图像，背景图像，检测结果，目标跟踪标记）显示出来。１９ｌ面团陋圉 万方数据２ Ｏ １ １ｗｗｗ．ｎｓｃｏｆｇｃｎ２．０ ３篡＝：：墨变。但实际中目标检测与跟踪必须要同时满足实时 性和鲁棒性要求，要求系统既要有快速的反应能力 又能够适应复杂的环境，但光照变化，图像噪声以…Ｓ戢ＣＩＪＲｌＴＹ量．ｊ巨叠●一豳■及目标遮挡等不确定因素，对目标检测与跟踪带来 了困难。再者，背景中的干扰因素，如包括光线亮 度的变化，背景中物体的变动等不确定因素等。这图５目标检测跟踪系统整体布局图６实验结果通过两组实验将在设定的检测区域内运动的目 标标记，检测并跟踪。ａ―ｄ为第７０帧两个运动目 标的检测实验图组，其中ａ为原始图像，ｂ为目标 的跟踪图像，ｃ为二值化得检测结果，ｄ为背景图像。 ｅ―ｈ为第９８帧的检测结果，ｉ―ｌ为第１１０帧的检测 结果。ｍ―ｐ为三运动目标实验结果。ｑ―ｔ为运行车 辆检测跟踪。ｕ―ｘ为室内人的运动检测结果。 在目标检测跟踪窗口，系统测绘出动态目标的 边界框坐标，并随时间生成不同大小的矩形窗口， 实时跟踪运动目标，窗口的大小以整个检测到得目 标为中心，通过目标的边缘检测得到左上角坐标位 置和目标的宽与高来确定，这样，每一个目标最终 用四条线的矩形标绘出来。由于卡尔曼滤波的去噪 作用，在目标跟踪中边界窗口的轨迹比目标检测中 的更加平滑。些问题都给系统提出了更高的要求，有待进一步地 深入扩展研究。国一～～～～～ ～一一 ．一 一一一一７结论展望构造的检测跟踪系统结构简单，成本低廉，可 以满足一般的实时性要求，考虑到构建背景的质量 会对系统的性能产生很大的影响，采用改进的运动 估计方法来进行背景的重建，并引入了统计学知识 来实时地对背景进行更新。针对运动投射阴影可能 降低检测精度的问题，根据其产生原理引入了一种 简单有效的运动阴影消除法。通过本文的实验，利 用普通的网络摄像头进行运动目标如车辆，行人， 运动物体的检测与跟踪，可以满足实时性要求，并 通过对检测跟踪算法的改进使得系统效运算效率和 准确性得到提高，实现了从单一目标到多目标的转一弧一一～配一。一 一一 一～ 一～ 一～ ～一一作者简介：汪惠兰（１ ９８４一），女，硕士研究生，就读于 同济大学交通运输工程学院，研究方向为交通规划；林航 飞（１ ９６２一），男，教授，博士生导师，博士，就职于同 济大学交通运输工程学院。李赔龙 频处理 收稿日期：２０１１―１２―１ ２一一～～一～～（１ ９８６一），男，硕士研究生，上海大学机电工程与自动化学院，研究方向交通视万方数据圃臣愿圈１２０２ ０ １ ｗＶ，ｗ ２．０ ３ｎｓｃｏ叼．ｃｎ｜
基于Matlab实时运动目标跟踪检测系统―汇集和整理大量word文档,专业文献,应用文书,考试资料,教学教材,办公文档,教程攻略,文档搜索下载下载,拥有海量中文文档库,关注高价值的实用信息,我们一直在努力,争取提供更多下载资源。【论文】视频监控系统中一种运动目标的检测方法_百度文库
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视频监控系统中一种运动目标的检测方法
提​出​了​一​种​基​于​改​进​的​背​景​差​分​法​的​运​动​目​标​检​测​和​识​别​的​方​法​,​该​算​法​用​于​视​频​监​控​系​统​中​运​动​目​标​检​测​和​报​警​。​双​阈​值​法​和​动​态​阈​值​法​有​效​地​检​测​出​图​像​中​的​运​动​目​标​。​M​a​t​l​a​b.中​对​算​法​进​行​了​仿​真​,​实​验​表​明​,​该​方​法​有​效​去​除​了​运​动​目​标​阴​影​及​背​景​噪​声​,​可​准​确​地​检​测​出​运​动​目​标​。
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基于MATLAB的运动物体轨迹跟踪
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第一章绪论；1．1课题的研究背景及意义；随着计算机技术的不断发展，计算机能力得到了极大的；在过去的二十多年里，如何利用计算机把运动目标检测；运动目标的检测与跟踪，目的是通过对视频图像的分析；运动目标的检测和运动目标的跟踪，这两方面工作是一；在被监视的场景中检测运动目标，并将其提取出来；视觉跟踪技术具有广阔的应用前景，并不仅仅局限于上；1．2国内外的研究现状，
第一章 绪论1．1课题的研究背景及意义随着计算机技术的不断发展，计算机能力得到了极大的提高，使得利用计算机实现人类的视觉功能成为目前计算机领域最热门的课题之一。该领域称之为计算机视觉，它是计算机技术，电子信息工程，微电子技术等多学科的一个共同的衍生点，是一门新兴的技术。计算机视觉研究的目标是使计算机具有通过图像（和静止的图像相比，运动图像包含了更多的信息)认知周围环境信息的能力，这种能力不仅能使计算机能感知环境中物体的几何信息，包括它的形状、位Z、姿态、运动等，而且能对它们进行描述、存储、识别与理解。在过去的二十多年里，如何利用计算机把运动目标检测出来并对感兴趣的部分进行跟踪，从而实现对目标运动行为的理解和描述，一直是一个具有挑战性的课题，也是一项非常活跃的研究领域。运动目标的检测与跟踪，目的是通过对视频图像的分析，实现对场景中目标的定位、识别和跟踪，从而做到对目标行为的分析，在完成日常管理外还能对发生的异常情况做出反应。对视频的自动检测可以减少对视频信号的存储并能实现自动报警。它可以指导操作人员去解决一些潜在的问题．还可以极大的减少视频传输所需要的带宽，并且只存储一些感兴趣的片断。运动目标的检测和运动目标的跟踪，这两方面工作是一个承接的关系，但同时也相互影响。运动目标检测是第一部分，它就是实时地在被监视的场景中检测运动目标，并将其提取出来。运动目标跟踪也是衔接运动目标检测和目标行为分析和理解的一个重要环节。所谓运动目标跟踪，就是在运动目标检测的基础上，利用目标有效特征，使用适当的匹配算法，在连续图像中寻找与目标最相似的图像的位Z，简单的说就是给目标定位。在实际应用中，运动目标跟踪不仅可以提供目标的运动轨迹和准确定位目标，为下一步的目标行为分析与理解提供了可靠的数据来源，而且也可以为运动目标检测提供帮助，从而形成一个良性的循环。运动目标的检测、跟踪技术是一个对实时性和识别精度有较高要求的高科学技术。在技术上涉及到计算机图像处理、视频图像处理、模式识别、以及人工智能等诸多领域，因而具有较强的研究价值。而且它在军事、工业和科学研究方面的应用极为广泛，如：视频监视、虚拟现实、运动目标捕获、智能交通、军事制导等。正是由于这些显著的优点及其广泛的应用前景，研究图像目标的检测与跟踪具有重要的意义。视觉跟踪技术具有广阔的应用前景，并不仅仅局限于上述所介绍的几个方面。实现一个具有鲁棒性、准确性的视觉跟踪系统是当前视觉跟踪技术努力的方向。随着计算机技术的不断发展，视觉跟踪技术作为计算机视觉领域中的核心技术之一，在一些关键技术中具有越来越重要的作用。 1．2国内外的研究现状，发展动态1．2．1国外研究现状图像的类型主要有三种：可见光图像、红外图像和雷达图像。其中可见光图像是通过光学成像原理得到的；红外图像是通过不同物体表面辐射的热量不同的而得到的；雷达图像则是合成孔径雷达、毫米波雷达、激光雷达等不同成像手段得到的图像。针对它们不同的特点，也就产生了不同的检测跟踪算法。本文针对可见光图像中的运动目标进行分析研究。巨大的商业价值和应用价值使越来越多的公司和学术机构致力于这种技术的研究。美国，英国等国家己经展开了大量相关项目的研究。1997年，由美国国防高级研究项目署DARPA(DefenceAdvanced Research Projects Agency)领头，以美国卡耐基梅隆大学为首，麻省理工学院等高校参与了视频监控系统项目VSAM（VSAM：System for video surveillance andmonitoring，意为：视频监控系统)的研究开发，并于2000年基本完成．此项目主要研究的是针对战场及普通民用场景进行监控的自动视频理解技术：分布于各个不同位Z的摄像头获取的视频信号通过一个分布式的网络连接汇集到操作中心，只需要一个操作人员就可以监控一个相当广阔的空间范围．同时，在很大程度上减少了操作人员的劳动强度，系统能够自主检测异常情况的发生，而且只有在检测到异常的情况下系统才会发出信号，提醒操作人员作相应的处理。从2000年开始，DARP又设立了HID（HumanIdentification at a Distance)计划，美国有13所大学和5个研究中心参与了这个项目的研究，包括卡内基梅隆大学、马里兰大学、麻省理工大学、哥伦比亚大学等。其任务是开发多模式的、大范围的视觉检测技术，以实现远距离情况下人的检测、分类和识别，增强国防、民用等场合免受恐怖袭击的自动保护能力。欧盟赞助研究的PRISMATICA系统，该系统融合了多种智能检测设备(智能摄像头、非接触智能卡、无线视频传输等)，用于地铁站的安全监视。国外一些公司近年来相继推出了具备一定智能功能的视频监视系统，如:娜威的 DETEC AC公司提供的Detec系统;美国ObjectVideo公司提供的ObjectVideo VEW、ObjectVideo Forensics。它们实现了在用户定义规则下对监视场景进行监测、跟踪、分类、统计的软件系统，可在诸如有人闯入、盗窃、提包遗失或者未经许可在限制区域闲逛等违反自定义规则的情况下报警。另外还有ObjectVideo On Board一构建在DSP处理器上的嵌入式视频监视系统;在日本，一家公司发展的基于的三维激光摄像机的自行车辆及行人检测系统，系统的主要目的是获得交通流参数，以动态地智能地控制交通信号。1．2．2国内研究现状相对而言，国内在目标跟踪技术方面的研究起步较晚。主要的研究团队有中科院自动化所模式识别国家重点实验室、北京大学视觉与听觉信息处理国家重点实验室及清华大学智能技术与系统国家重点实验室。中科院自动化所模式识别国家重点实验室的主要目标是实现一个动态场景集成分析演示系统并最终推向实用，而北京大学视觉与听觉信息处理国家重点实验室的工作主要是实现高度智能化的机器感知系统，并在言语听觉技术、三维视觉信息处理、智能机器人等研究领域取得许多研究成果。清华大学智能技术与系统国家重点实验室主要从事人工智能基本原理、基本方法的基础与应用基础研究，包括智能信息处理、机器学习、智能控制，以及神经网络理论等，还从事与人工智能有关的应用技术与系统集成技术的研究，主要有智能机器人、声音、图形、图像、文字及语言处理等。交通流参数，以动态地智能地控制交通信号。在国内，也己有一些具备智能功能的视频监视产品上市，如:北京黄金眼科技的黄金眼，北京行者科技的行者猫王等产品。但是，目前国内使用中的视频监视系统大部分均侧重于视频数据的压缩、传输和存储;其报警功能大都利用红外，烟雾等外接传感器实现;视频数据到达终端以后还是需要由人来实时观测分析，或者是存储起来以备事后查阅。这种系统仍需耗费大量的人力物力，却只能实现部分的预期功能，远远无法满足日益增长的对监视系统智能化的需求。1．2．3难点与发展趋势基于计算机视觉的运动物体检测和跟踪方法，目前国内外有很多机构和学者对其进行研究。由于该领域的研究对象复杂，研究内容涉及多种学科，目前还存在以下研究难点还没有较好地解决。运动物体检测方法对周围环境中光线亮度渐变和微小噪声干扰的适包含各类专业文献、行业资料、高等教育、外语学习资料、各类资格考试、幼儿教育、小学教育、应用写作文书、基于MATLAB的运动物体轨迹跟踪
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