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1. 研究目的与意义及国内外研究现状

近十几年来，视频分析技术受到安全管理部门、国防科研院所、高校等有关学者啊、工程技术人员的极大关注。生活中的运动物体的目标跟踪应用也十分广泛，如车辆检测，银行监控，超市等都运用了运动物体目标跟踪的方法。视频运动目标分析还可广泛运用于国家边境保护、重点区域监测、地形匹配、图像导航制导、城市安全、公共交通管理、学校。而跟踪的难点在于如何提取出特征点从而实现准确目标定位。正是这样，对运动物体目标的检测跟踪的研究才很有研究价值。

国内外研究现状

近些年来，国外的学者在目标跟踪方面有一定的发展和创新，而国内相对要落后，但都对目标跟踪有着一定深入的研究和发展。运动目标检测、分类是将运动目标从序列图像背景中分离出来，是目标跟踪、行为识别、场景理解等后期处理的基础。一般可利用目标相对场景的运动，讲目标从背景中提取出来，从而实现运动目标的检测。最具代表的是帧查分算法、光流法、背景减除法。还可以采用对目标建模的方式进行目标检测，该方法是通过建立呗检测目标特征模型，设计分类器，从图像中分离出目标，实质是一个目标分类识别问题。基于模型的目标检测实质是一个二分类问题，用监督机器学习方法构造分类器进行目标分类是当前主流趋势。

2. 研究的基本内容

1、在windows10操作系统平台上，以visual studio2012为集成开发环境，基于opencv2.4.8运用c 语言设计实现运动物体目标检测跟踪算法；

2、对视频图像进行灰度转化，显示其结果图；

3、对有关运动目标进行边缘检测，显示其结果图；

3. 实施方案、进度安排及预期效果

1、在windows10操作系统平台上，以visual studio2012为集成开发环境，基于opencv2设计实现运动物体目标跟踪算法；

2、对视频图像每一帧运用opencv中的函数进行灰度转换，使之成为二值图；

3、对有关运动目标进行边缘检测，比较opencv现有的sobel边缘检测算子、canny边缘检测算子选择较好的一个；

4. 参考文献

1.左军毅.复杂场景序列图像目标跟踪检测与跟踪技术研究[d].西安：西北工业大学，2008

2.赵春晖.智能视频监控系统运动目标分析技术研究[d].西安：西北工业大学，2008

3.马颂德，张正友．《计算机视觉——计算理论与算法基础》．科学出版社，1999： 124～166