尹俊超，劉直芳：基于

OpenCV

的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤

2011,

V

ol.32,

No.8

2817

0

引

言

運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)跟蹤技術(shù)在航空航天遙感、

生物醫(yī)學(xué)、

工業(yè)

自動(dòng)化生產(chǎn)、

軍事公安目標(biāo)偵查、

智能機(jī)器人、

多媒體電視制

作、

文化藝術(shù)等領(lǐng)域都有著非常廣泛的應(yīng)用，

如由卡耐基梅隆

大學(xué)

(

CMU

)

的機(jī)器人研究中心和

Sarnoff

公司歷時(shí)

3

年

(

1997--

1999

)

共同開發(fā)完成的視頻檢測(cè)追蹤

(

VSAM

)

系統(tǒng)，

用于自動(dòng)視

頻檢測(cè)與追蹤，

該系統(tǒng)既可以用到軍事上，

也可以用在日常視

頻監(jiān)控方面，

這種系統(tǒng)的優(yōu)勢(shì)在于削減了人力資源的開銷，

具

有較大的商業(yè)價(jià)值。

近幾年，

國(guó)內(nèi)外的學(xué)者在運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)跟蹤問題上，

已經(jīng)

提供了很多有效的方法，

但是很多算法不能同時(shí)滿足實(shí)時(shí)性

和精確性的要求，

特別是在復(fù)雜場(chǎng)景下，

當(dāng)多目標(biāo)，

遮擋，

停

走，

光線變化的情況發(fā)生時(shí)，

目標(biāo)檢測(cè)和跟蹤實(shí)現(xiàn)起來會(huì)變得

比較復(fù)。目前，

常用的目標(biāo)檢測(cè)算法有背景差，

幀間差，

光流

法，

擴(kuò)展的

EM

算法，

能量運(yùn)動(dòng)檢測(cè)，

基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的檢測(cè)

等

[

1

]

；

常用的目標(biāo)跟蹤算法有基于區(qū)域的跟蹤，

基于運(yùn)動(dòng)估計(jì)

的跟蹤，

基于目標(biāo)模型的跟蹤和基于主動(dòng)輪廓的跟蹤等。

作者試圖基于現(xiàn)有的檢測(cè)和跟蹤算法，利用

OpenCV

圖

形圖像開發(fā)庫(kù)，

通過對(duì)各種算法的比較分析，

針對(duì)不同環(huán)境條

件，

尋求一種解決多運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)跟蹤的方案，

能夠克服目標(biāo)

部分被遮擋，

停停走走和光線變化等因素對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果的影響，

假設(shè)在本文實(shí)驗(yàn)中攝像頭是標(biāo)定的。

本文主要實(shí)現(xiàn)的目標(biāo)是對(duì)場(chǎng)景中的多個(gè)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)進(jìn)行檢

測(cè)并跟蹤，

首先要提取出運(yùn)動(dòng)的目標(biāo)，

其次提取運(yùn)動(dòng)目標(biāo)特征

(

顏色，

紋理，

形狀

)

，

實(shí)施跟蹤算法，

標(biāo)記出運(yùn)動(dòng)目標(biāo)軌跡。

1

OpenCV

開發(fā)平臺(tái)簡(jiǎn)介

OpenCV

是一個(gè)開源的計(jì)算機(jī)視覺庫(kù)

[

2

]

，

它采用

C/C++

語

言編寫，

可以運(yùn)行在

Linux/Windows/Mac

等操作系統(tǒng)上。

Open-

收稿日期：

2010-09-08

；修訂日期：

2010-11-15

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的python运动目标检测与跟踪_基于OpenCV的运动目标检测与跟踪的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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