博聪多目标智能跟踪系统

博聪多目标智能跟踪系统

产品组成

注：因产品更新较快，产品图片仅供参考，实际产品外观请在购买前与销售人员确认。

系统概述

博聪多目标智能跟踪系统系列产品，由广角摄像机、高速跟踪球机、多目标智能跟踪处理器和一体化支架组成，是厦门博聪信息技术有限公司自主研发的新一代智能监控产品。

其采用了国内先进的

高速跟踪球机 [20x 光学放大倍数]

广角摄像机

[全景视频采集设备]

一体化支架

多目标智能跟踪处理器 [多目标智能跟踪算法程序]

图像检测、识别和跟踪技术，通过先进的视频分析算法和多目标跟踪算法程序，配合精密、精准的云镜控制系统，实现对全景区域内多个移动目标或选定目标的自动、快速、精准、连续、流畅的跟踪和捕捉；并同步完成对全景区域的监控需要，实现对高等级要求的安保需求。

传统球机通过预置位巡航转动，对于视野内的移动目标拍摄效率很低，而且拍摄的很多内容都是无效的静止物体，实际利用率不高。博聪多目标智能跟踪系统采用了广角摄像机与高速跟踪球机搭配的摄像机组合方式，结合国际领先的复杂环境运动物体检测技术和多目标跟踪技术，可同时锁定广角摄像机画面内多个移动目标，多目标智能跟踪处理器驱动高速跟踪球机锁定移动目标并对其进行自动跟踪、放大以得到更清晰的目标特征。这样既有反映目标移动轨迹的监控大场景全局画面，又保留具有监控价值的运动目标局部清晰特写画面，使得监控画面的效用极大提高。

博聪多目标智能跟踪系统支持鼠标点控的球机操作方式，使球机控制操作更简单、更迅捷，降低用户与球机交互过程中的成本，给用户带来持续的、良好的人机交互体验，为人工干预球机及时看清感兴趣目标提供了非常便捷的工具。

功能特点

1.多目标自动跟踪特写拍摄（无人值守）

多目标自动跟踪特写拍摄功能可自动锁定警戒区内多个移动目标，并结合博聪独有的专利技术控制高速跟踪球机平滑跟踪各个运动目标，获得清晰特写画面，自动监控闯入警戒区的每个目标。很好地解决了传统球机没有人工干预时形如摆设的问题，并且有效利用起存储设备，只将关键有用信息抓拍存储，减轻了事后取证的难度。高速跟踪球机抓拍细节，同步广角摄像机监控大范围场景，实现“点面结合、动静兼顾”。

2.单目标持续跟踪特写拍摄（无人值守、人工控制）

用户可在广角摄像机画面内所有被锁定的目标中，点击鼠标选择任意感兴趣的单个目标，该目标将被持续锁定跟踪显示，直至目标离开警戒区。适用于在移动目标较多的地方对某一个目标进行持续跟踪。

3.一点即视（人工控制）

一点即视可实现智能化的球机瞬时定位控制功能，用户可在广角摄像机画面中使用鼠标框选或点击任意区域和位置，高速跟踪球机画面将迅速显示该对应区域，并变倍到满屏。与传统的球机控制键盘相比，操作方式更迅捷、更灵活，直观易用，方便用户快速对感兴趣的目标详细观察。

4.入侵检测

入侵检测功能可以侦测到警戒区域内的移动目标，监视保护区域的边界，对偷偷越过边界、区域闯入或离开等行为进行锁定报警。同时博聪多目标智能跟踪系统支持多个警戒区、警戒级别组合以满足复杂场景的需求。

5.警戒线

可对监控区域内穿越单侧或双侧警戒线的行为进行识别。

博聪多目标智能跟踪系统E系列

运用行业领先的DSP芯片，通过嵌入式系统，实现其多目标智能跟踪算法和视频处理技术。

?基于专业嵌入式芯片，LINUX操作系统，功耗低，运算处理能力强

?内嵌web服务器，可通过web浏览器进行配置管理和监控，

?支持180°全景摄像机

?组网灵活支持多种主流平台兼容

?工业式标准设计，能够7*24小时工作

?体积小、可靠性高

?广泛应用于政府、公安、司法、港口、银行、电力、教育、

?能源等行业用户

系统功能

?多目标自动跟踪特写拍摄

?单目标持续跟踪特写拍摄

?一点即视

?入侵检测

?警戒线

系统参数

系统组成

局域网

广域网

视频专网

E系列适用于前端部署，可在前端监控点与摄像机直连，支持前端跟踪算法处理，通过局域网、广域网或视频专网将视频画面传回给远程客户端进行监控管理。

博聪多目标智能跟踪系统A 系列

基于X86架构的第一代产品，其先进的多目标智能跟踪算法和视频处理技术，一经推出，在“多目标跟踪方面”已奠定了行业领先的地位。该系列产品已在行业广泛使用多年，其强大的功能和稳定性，得到了广大用户的认可。

? 基于X86架构，Windows 操作系统，运算处理能力强 ? 预装OAM 客户端，功能强大，管理方便 ? 组网灵活，支持模拟、数字双模输入 ? 支持多种主流平台兼容

? 工业级服务器构架，能够7*24小时工作 ? 广泛应用于中小型项目和多种行业用户

系统功能

? 多目标自动跟踪特写拍摄 ? 单目标持续跟踪特写拍摄 ? 一点即视 ? 入侵检测 ? 警戒线

? 画面抓拍存储

? 文字告警、语音告警 ? 支持子码流 ? 自动诊断

系统参数

系统组成

A 系列适用于后端部署，适合放在机房，前端摄像机通过一级局域网将画面传回至后端的多目标智能跟踪处理器，后端处理后再将跟踪画面在多级局域网、广域网或视频专网内传输。

局域网 广域网 视频专网

局域网

平台对接

博聪多目标智能跟踪系统提供SDK 二次开发包和技术支持，方便与第三方软件平台对接。

典型应用

博聪多目标智能跟踪系统适用于监控大范围场景，一套设备即可对100米*100米监控区域内的目标做到24小时全自动清晰特写捕捉，减轻了人工操作球机的负担，也大大减少了多点监控所带来的施工成本。为大范围公共安全区域监控提供了新的选择。

兼容

平安城市

应用场景

博聪多目标智能跟踪系统可以应用于城市商业广场、政府机关门口、火车站等重要场所，对监控区域内的目标进行高清抓拍，获取关键特征信息，可以更加有效的帮助执法取证和城市突发事件的记录。

应用特点

看清目标特征：高速跟踪球机20倍自动光学放大系统，清晰呈现目标的特征画面并平稳跟踪，始终将目标保持在画面中央，便于事后调用取证。解决了传统广角摄像机大范围监控时，无法辨别监控目标细节特征问题。

解放人力，提高球机使用率：在一个平安城市项目中，通常有几百路甚至上千路的视频和录像数据，靠人眼一天24小时盯着发现报警事件，不现实也不可能，更不用说去操控前端的球机。多目标智能跟踪系统可以设置球机全自动跟踪，让球机主动接替人工操作，实现24小时无人值守，尽可能地利用起平安城市中的球机资源，使其发挥应有的作用。

一点即视，保障大型活动的安全：在一些固定地点经常会举办一些重要活动（如商业表演、官员发言）时，那时会聚集大量的人群，此时监控人员可以利用多目标智能跟踪系统的“一点即视”功能，让球机指哪打哪，观察人群中某个人的细节行为，及时发现可疑行为，预防在人群中易发生的暴力、偷盗等违法犯罪活动，维护公共场所秩序，创造优良文明的出行环境。

开放、易集成：支持GB/T 28181协议，并提供SDK二次开发包和技术支持，可以与平安城市中的第三方平台进行对接互联，实现监控资源共享和监控信息统一管理。

平安校园

行业应用

近期全国校园不断发生恶性案件，维护校园安全成为了一个重大政治任务，安全防范是必不可少的硬件设施之一。校园由于面积大、学生多、人员车辆流动频繁，对视频监控系统的需要显得尤为突出。博聪多目标智能跟踪系统通过高分辨率1080P广角摄像机配合360

度高速跟踪球机实现全天候全景安全，自动跟踪并提取进出校园人员的清晰特征，对打架斗殴、入校偷窃、恶意伤害等危害校园安全行为提供强有力的录像证据。

应用特点

1.全自动24小时跟踪拍摄，无人值守。

2.入侵报警功能弥补了因安保人员疲劳疏忽引起的监看漏洞，减轻安保人员的工作压力。

3.支持异地远程监控，公安部门可以迅速介入突发事件。

4.自适应背景学习算法可以有效地滤除光照变化、雨雪天气、树叶抖动等环境干扰，始终对监控目标进行跟踪，防止因自然环境因素引起的监控盲点。

5.博聪多目标智能跟踪系统独立运作，由后端统一管理，方便扩展增设。

6.监控软件的操作界面直观，一键自动定标减轻了以往手动定标的繁琐操作，软件即开即用，即使是从未接触过的安保人员也能快速上手，降低工作难度。友好的提示、快捷工具栏、减少的菜单级数在很大程度上增强了系统的友好度。

智能监狱

应用场景

博聪多目标智能跟踪系统专门针对监狱周边安全设计了入侵监测系统，以“看得广、看得准、看得清”为特色，用于处理监狱内外围墙及周界的安全问题，目前很多监所都采用划警戒线的方式，由于背景光线或者环境的变化，简单警戒线分析会导致大量误报。通过博聪多目标智能跟踪系统，不仅可以掌握目标细节特征，而且可以大幅降低虚警误报。适合应用在围墙周界、大门出入口、劳改场所以及活动场所等公共区域。

应用特点

1.保卫监狱围墙周界，对在围墙周围徘徊、非法入侵等可疑目标进行高清抓拍，获取目标关键特征，并及时报警。

2.智能剔除虚警，博聪多目标智能跟踪系统可以识别出小动物、树叶等“非法入侵”目标，用户可根据需要，来决定是否对其进行入侵报警，有效减少误报。

3.监控出入口，跟拍探访的外来人员，判断其是否有违规动作，例如摄像偷拍等这种细小的动作，通过球机放大可以看得很清楚。

4.劳改场所、室外放风场所等公共区域，这些是在押人员相互接触的场所，也是极易发生事件的地点。博聪多目标智能跟踪系统的一点即视功能在这里有很好的使用价值，哪里可疑点哪里，及时发现在押人员的细节行为。

矿区安全监控

应用场景

博聪多目标智能跟踪系统对于矿区监控防范有着很大的作用。系统技术先进、运行成熟、操作简单、扩展性好、容易维护和使用方便，能够对矿区实现实时全天候监控，做到矿区安全生产，降低生产事故率，保证矿区的工作人员和财务安全，提高生产管理水平。

应用特点

◇目标跟踪特写拍摄

自动跟踪警戒区内多个运动目标，球机自动光学放大拍摄，使目标的局部画面清晰可辨。通过世界领先的跟踪锁定技术，在监控中心只需通过鼠标点击移动目标，高速跟踪球机可瞬时定位该目标，并且持续地将该目标准确保持在画面中央。对于闯入警戒区的不同大小的目标，还可以自动调节画面放大倍数。

◇覆盖面广

一套设备即可清晰覆盖（100米*100米）以上的监控区域，对于宽广的矿区，博聪多目标智能跟踪系统相比较传统采用多套固定摄像机的方式，大大的降低了设备，安装及维护成本。

◇安全采掘

高速跟踪球机放大采掘工人的细节行为，保障督促采掘人员的安全操作。

◇自动检测复杂环境及设备状态

自适应背景学习算法可以有效地滤除光照变化、雨雪天气、树叶抖动等环境干扰，始终对监控目标进行跟踪。防止因自然环境因素及人为干扰所引起的监控盲点。自动检测前端设备的状态，自动恢复，易于维护。

◇异地远程监控

利用互联网资源，管理人员在办公室即可实时地远程操控前端的监控设备，坐在办公室，也能全方位监看矿区内的细节画面。

◇人性化，易于操作的用户界面及接口

监控软件的操作界面直观，一键自动定标减轻了以往手动定标的繁琐操作，软件即开即用，即使是从未接触过的安保人员也能快速上手，降低监管人员的工作难度。

应用案例

厦门西亭小学

厦门警用装备仓库

石家庄解放广场

河北省博物馆

多伦多私人机场

复旦大学停车场

上海某看守所

上海复旦大学

石家庄平安城市

厦门市软件园二期

厦门安兜变电站

厦门西亭小学

厦门双塔小学

厦门公安局应急警用装备仓库

漳州南太武试验小学

山西武宁煤矿

衡阳汽车站

昆山市公安局

昆山市湖滨公园

昆山市商业广场

昆山市蓬朗智能小区杭州成伟机械

四川某野生动物保护区多伦多私人机场

多伦多街区停车场

合肥某监狱

荆门平安城市

T-11-V5-多目标追踪微波车辆检测器技术方案

微波交通检测器应用方案——T-11 V5 多目标追踪雷达 江苏志德华通信息技术有限公司 编辑者：高志鹏

1．Tracteh T-11 V5多目标追踪微波车辆检测器简介 1．1功能概述 ●Tractech T-11 V5多目标追踪微波车辆检测器（以下简称T-11 V5），是利用二维主动扫描式阵列雷达 微波检测技术，对路面发射微波，以每秒20次的扫描频率可靠地检测路上每一车道的目标，准确区分机动力、非机动力、行人等，可同时识别及跟踪最多64个目标对象。 ●可同时测量每车道的流量、平均速度、占有率、85%位速率、车头时距、车间距等交通数据，以及排队 长度、逆行、超速、ETA等报警信息，并可准确地测量区域内每个目标的位置坐标（X,Y）与速度（Vx, Vy）。 ●能进行大区域检测，沿来车方向正常检测区域至少可达160米，能同时检测至少6个车道，其中中间的 4个车道每条车道可以有4个精确的检测点，4条车道就可以配置16个精确的检测点。每个检测点就是一条线，这条线与路交叉成90度夹角，也就是垂直于路的方向。这些垂直于路的方向的检测线，就可以作为雷达的检测点，可以非常精确检测车辆接近并经过这些检测点时的状态 ●自动检测交通流的运行方向，进行车辆逆行检测统计。 ●采用前向安装的方式，可方便地利用既有杆件：信号灯杆、电警杆横臂、任一标志标牌、路灯杆上，具 有安装维护方便，不破坏路面，不影响交通，技术先进，成本低等特点。 ●可在全天候环境下工作，外壳达到IP67防护标准，并具有自校准以及故障自诊断功能。 ●可视化的图形化操作界面能实时显示每个目标在检测区域内被跟踪情况以及车辆即时速度、车辆长度等 实时信息。 1．2应用场合 T-11 V5 是一款革命性的通用交通管理雷达，可以用在交通管理领域的很多方面： 公路和交通管理系统

动态视频目标检测和跟踪技术(入门)

动态视频目标检测和跟踪技术 传统电视监控技术只能达到“千里眼”的作用，把远程的目标图像（原始数据）传送到监控中心，由监控人员根据目视到的视频图像对现场情况做出判断。智能化视频监控的目的是将视频原始数据转化为足够量的可供监控人员决策的“有用信息”，让监控人员及时全面地了解所发生的事件：“什么地方”，“什么时间”，“什么人”，“在做什么”。将“原始数据”转化为“有用信息”的技术中，目标检测与跟踪技术的目的是要解决“什么地方”和“什么时间”的问题。目标识别主要解决“什么人”或“什么东西”的问题。行为模式分析主要解决“在做什么”的问题。动态视频目标检测技术是智能化视频分析的基础。 本文将目前几种常用的动态视频目标检测方法简介如下： 背景减除背景减除（Background Subtraction）方法是目前运动检测中最常用的一种方法，它是利用当前图像与背景图像的差分来检测出运动目标的一种技术。它一般能够提供相对来说比较全面的运动目标的特征数据，但对于动态场景的变化，如光线照射情况和外来无关事件的干扰等也特别敏感。实际上，背景的建模是背景减除方法的技术关键。最简单的背景模型是时间平均图像，即利用同一场景在一个时段的平均图像作为该场景的背景模型。由于该模型是固定的，一旦建立之后，对于该场景图像所发生的任何变化都比较敏感，比如阳光照射方向，影子，树叶随风摇动等。大部分的研究人员目前都致力于开发更加实用的背景模型，以期减少动态场景变化对于运动目标检测效果的影响。 时间差分时间差分（Temporal Difference 又称相邻帧差）方法充分利用了视频图像的特征，从连续得到的视频流中提取所需要的动态目标信息。在一般情况下采集的视频图像，若仔细对比相邻两帧，可以发现其中大部分的背景像素均保持不变。只有在有前景移动目标的部分相邻帧的像素差异比较大。时间差分方法就是利用相邻帧图像的相减来提取出前景移动目标的信息的。让我们来考虑安装固定摄像头所获取的视频。我们介绍利用连续的图像序列中两个或三个相邻帧之间的时间差分，并且用阈值来提取出视频图像中的运动目标的方法。我们采用三帧差分的方法，即当某一个像素在连续三帧视频图像上均有相

多摄像头目标检测与跟踪方法研究

华中科技大学 硕士学位论文 多摄像头目标检测与跟踪方法研究 姓名：颜杰 申请学位级别：硕士 专业：通信与信息系统 指导教师：邱锦波 2011-01-18

华中科技大学硕士学位论文 摘要 视频跟踪是计算机视觉领域的一个基础的研究课题，也一个非常具有挑战性的研究方向。在当前的现实生活中，视频跟踪技术已经在各种领域内得到了广泛的应用，其中包括视频监控、军事工程、交通管理、智能机器人和人机交互等，具有很高的学术研究和应用价值。 单摄像头的视频跟踪系统存在很多无法解决的问题，其中包括目标遮挡、摄像头视野有限、不能进行全方位的跟踪等问题，而多摄像头的跟踪系统能够很好的克服这些问题。因此，多摄像头目标检测与跟踪正在成为研究的热点。本文在前人研究的基础上，重点研究了如何提高多摄像头之间目标确认的精度，以及如何在保证对目标准确跟踪的条件下，降低整个系统的数据传输量和计算量。 本文首先分析多摄像头跟踪领域中，摄像头之间目标确认问题，提出了一种在基于平面单应性的确认技术中，引入目标距离特征的新方法。由于目标距离不受平面单应性约束条件的影响，加入目标距离特征能有效的提高摄像头之间目标的确认精度。实验结果表明，在基于平面单应性的确认算法中，增加目标距离特征后，确认精度得到了一定的提高。 为了有效地减少多摄像头跟踪系统的数据传输量和计算量，本文还提出了一种基于最优摄像头选择的跟踪算法，并从理论分析和实验上，对该算法的性能进行了评估。实验结果显示，该算法在不降低对目标跟踪准确度的情况下，有效地降低整个系统的数据传输量和计算量。 关键词：多摄像头，目标检测，目标跟踪，目标确认，最优摄像头选择

平安校园---智能视频巡逻跟踪系统解决方案

平安校园---智能视频巡逻跟踪系统 解决方案 厦门博聪信息技术有限公司 2015年2月1日

目录 目录 (2) 第一章、项目概述 (3) 1.1.需求分析 (3) 2.2.实现目标 (3) 3.3.系统建设原则 (4) 第二章、方案设计 (5) 2.1平台总体架构 (5) 2.2系统简介 (5) 2.3在平安校园中的应用 (12) 2.4系统部署 (12) 第三章、设备清单 (20)

第一章、项目概述 1.1.需求分析 近几年以来一系列校园安全事件的发生，使得政府及社会各界对于平安校园安防系统的建设更为关注,传统的人力巡查已不能满足校园安全管理的需求,平安校园建设迫在眉睫。目前学校普遍存在着学生众多，校园周边的环境复杂等特点，就各中小学校来说，都有个共同特点：管理人员少，学生人数众多、生性好动、防范意识差。学校的操场、运动场、大门口、教学楼等公共场合都存在安全隐患: 1,操场存在意外事件的安全隐患,要求实现全覆盖、无死角，同时又要拍清楚细节，便于对意外事件的事后举证。 2,学校大门口,不法人员借上下学期间乘着混乱的情况从事犯罪活动的事件常有发生,要求对校门口有效监控，能看清场景及细节，出现异常情况实时作出应对，预防安全治安事件发生。 但普通的视频监控系统存在以下问题： 1,操场面积大，使用普通的枪机球机都很难实现全覆盖、无死角。即使覆盖了大部分场景，离监控点远的位置也拍不到细节。一旦发生意外事件，虽然监控设备有拍摄到，但看不清细节，对于事后举证毫无作用。 2,上下学期间学校大门口人员众多,使用普通的枪机或球机看得不全或看不清细节，无法真正实现对上下学期间大门口场所的有效监管。 可以看出，传统的视频监控方式不能很好的满足平安校园这些场所的监控需求，平安校园监控系统的建设不再是简单地增加普通监控设备，而是需要向着智能化、主动化监控方向发展。本方案所介绍的智能视频巡逻跟踪系统，即是针对上述监控难题而推出的有效解决方案，这是视频监控领域一次革命性的飞跃。 2.2.实现目标

博聪多目标智能跟踪系统

博聪多目标智能跟踪系统 产品组成 注：因产品更新较快，产品图片仅供参考，实际产品外观请在购买前与销售人员确认。 系统概述 博聪多目标智能跟踪系统系列产品，由广角摄像机、高速跟踪球机、多目标智能跟踪处理器和一体化支架组成，是厦门博聪信息技术有限公司自主研发的新一代智能监控产品。 其采用了国内先进的 高速跟踪球机 [20x 光学放大倍数] 广角摄像机 [全景视频采集设备] 一体化支架 多目标智能跟踪处理器 [多目标智能跟踪算法程序]

图像检测、识别和跟踪技术，通过先进的视频分析算法和多目标跟踪算法程序，配合精密、精准的云镜控制系统，实现对全景区域内多个移动目标或选定目标的自动、快速、精准、连续、流畅的跟踪和捕捉；并同步完成对全景区域的监控需要，实现对高等级要求的安保需求。 传统球机通过预置位巡航转动，对于视野内的移动目标拍摄效率很低，而且拍摄的很多内容都是无效的静止物体，实际利用率不高。博聪多目标智能跟踪系统采用了广角摄像机与高速跟踪球机搭配的摄像机组合方式，结合国际领先的复杂环境运动物体检测技术和多目标跟踪技术，可同时锁定广角摄像机画面内多个移动目标，多目标智能跟踪处理器驱动高速跟踪球机锁定移动目标并对其进行自动跟踪、放大以得到更清晰的目标特征。这样既有反映目标移动轨迹的监控大场景全局画面，又保留具有监控价值的运动目标局部清晰特写画面，使得监控画面的效用极大提高。 博聪多目标智能跟踪系统支持鼠标点控的球机操作方式，使球机控制操作更简单、更迅捷，降低用户与球机交互过程中的成本，给用户带来持续的、良好的人机交互体验，为人工干预球机及时看清感兴趣目标提供了非常便捷的工具。 功能特点 1.多目标自动跟踪特写拍摄（无人值守） 多目标自动跟踪特写拍摄功能可自动锁定警戒区内多个移动目标，并结合博聪独有的专利技术控制高速跟踪球机平滑跟踪各个运动目标，获得清晰特写画面，自动监控闯入警戒区的每个目标。很好地解决了传统球机没有人工干预时形如摆设的问题，并且有效利用起存储设备，只将关键有用信息抓拍存储，减轻了事后取证的难度。高速跟踪球机抓拍细节，同步广角摄像机监控大范围场景，实现“点面结合、动静兼顾”。

目标检测与跟踪

第九章图像目标探测与跟踪技术 主讲人：赵丹培 宇航学院图像处理中心 zhaodanpei@https://www.sodocs.net/doc/692937721.html, 电话：82339972

目录 9.1 概论 9.2 目标检测与跟踪技术的发展现状9.3 目标检测与跟踪技术的典型应用9.4 图像的特征与描述 9.5 目标检测方法的基本概念与原理9.6 目标跟踪方法涉及的基本问题

9.1 概论 1、课程的学习目的 学习和掌握目标探测、跟踪与识别的基本概念和术语，了解一个完整信息处理系统的工作流程，了解目标探测、跟踪与识别在武器系统、航空航天、军事领域的典型应用。了解目标检测、跟踪与识别涉及的关键技术的发展现状，为今后从事相关的研究工作奠定基础。 2、主要参考书： 《目标探测与识别》，周立伟等编著，北京理工大学出版社； 《成像自动目标识别》，张天序著，湖北科学技术出版社； 《动态图像分析》，李智勇沈振康等著，国防工业出版社；

引言：学习目标检测与跟踪技术的意义 ?现代军事理论认为，掌握高科技将成为现代战争取胜的重要因素。以侦察监视技术、通信技术、成像跟踪技术、精确制导技术等为代表的军用高科技技术是夺取胜利的重要武器。 ?成像跟踪技术是为了在战争中更精确、及时地识别敌方目标，有效地跟踪目标，是高科技武器系统中的至关重要的核心技术。 ?例如：一个完整的军事战斗任务大致包括侦察、搜索、监视以及攻击目标和毁伤目标。那么快速的信息获取和处理能力就是战争胜利的关键，因此，目标的实时探测、跟踪与识别也成为必要的前提条件。

?随着现代高新技术的不断发展及其在军事应用领域中的日益推广，传统的作战形态正在发生着深刻的变化。 1973年的第四次中东战争，1982年的英阿马岛之战，1991年的海湾战争及1999年的科索沃战争，伊拉克战争等都说明了这一点。西方各军事强国都在积极探索对抗武器，特别是美国更是投入了巨大的物力、人力和财力积极研制弹道导弹防御系统。而图像检测、跟踪和识别算法作为现代战场信息环境作战成败的关键，具备抗遮挡、抗丢失和抗机动鲁棒性的智能跟踪器，将是现代战场作战必备品，具有广泛的应用前景。

目标检测、跟踪与识别技术与现代战争

目标检测、跟踪与识别技术与现代战争 【摘要】本文讨论目标检测、跟踪与识别技术在现代战争各个领域中的应用，总结目标识别技术的发展方向，提出目标识别技术工程化实现方法，同时本文介绍了国外目标识别的现状及发展趋势，提出了现代战争应采用综合识别系统解决目标识别问题的建议。 关键词目标检测；目标跟踪；目标识别；雷达；人工神经网络；精确制导 1．引言 随着现代科学技术的飞速发展及其在军事领域内日益广泛的应用，传统的作战思想、作战方式已发生根本性的变化。从第一次海湾战争到科索沃战争，特别是刚刚结束的海湾战争，空中精确打击和空地一体化作战已经成为最重要的作战形式。集指挥、控制、通信、计算机、情报、监视侦察于一体的C ISR 已成为取得战场主动权，赢得最后胜利的关键因素。目标识别技术是雷达智能化、信息化的重要技术支撑手段。在现代化战争中，目标识别技术在预警探测、精确制导、战场指挥和侦察、敌我识别等军事领域都有广泛的应用前景，已受到了世界各国的关注。 现代战争中取得战场制信息权的关键之一是目标属性识别。现代战争的作战环境十分复杂，作战双方都在采用相应的伪装、隐蔽、欺骗和干扰等手段和技术，进行识别和反识别斗争。因此仅仅依靠一种或少数几种识别手段很难准确地进行目标识别，必须利用多个和多类传感器所收集到的多种目标属性信息，综合出准确的目标属性，进行目标检测，跟踪后进行识别。 2．目标检测、跟踪与识别技术在现代战争中的应用 2．1 目标检测、跟踪与识别技术在预警探测上的应用 目标检测、跟踪与识别技术对于弹道导弹的预警工作有重要的作用。弹道导弹一般携带多个弹头，其中可能包含核弹头或大规模杀伤的弹头以及常规弹头，预警雷达必须具备对目标进行分类和识别真假弹头的能力，将核弹头或大规模杀伤的弹头分离出来，为弹道导弹防御(BMD)系统进行目标攻击和火力分配提供依据。早期的BMD系统假设只有一个核弹头，多弹头分导技术的出现，使问题转化为雷达的多目标识别问题，加上电子对抗技术的广泛使用，给目标识别技术带来很大困难。另外，预警雷达还要对空中目标或低空目标进行探测，对来袭目标群进行分类识别。利用星载雷达以及远程光学望远镜等观测设备，可以对外空目标进行探测，对外空来袭目标进行分类和识别，达到早期预警的工作。

制高点多目标智能跟踪系统设计方案V20-副本

xxx校园制高点监控系统 及多目标智能跟踪系统方案设计 北京xxx数码科技有限公司2015年12月7日

目录 1 校园监控目前存在的问题 1 2 解决方案 1 3 系统整体设计 1 3.1 普通制高点监控系统 1 3.1.1 优势 1 3.1.2 不足 1 3.2 多目标智能追踪系统 2 3.2.1 系统概述 2 3.2.2 平安校园中的应用 2 3.2.3 系统组成 3 3.2.4 系统优势 3 3.2.5 功能特点 3 3.2.6 多目标智能跟踪系统设备性能及参数 5 3.2.7 智能多目标系统管理软件平台8 3.2.8 平台对接9 4 清单配置9 4.1 方案一配置9 4.2 方案二配置9

校园监控目前存在的问题 各高职院校的校园大门口社会人员嘈杂，犯罪事件频发，使用普通的枪机或球机拍得不全和拍不清细节，无法真正实现对上下学期间大门口场所的有效监管。 操场面积大，使用普通的枪机球机都很难实现全覆盖、无死角。即使覆盖了大部分场景，离监控点远的位置也拍不到细节。一旦发生意外事件，虽然监控设备有拍摄到，但看不清细节，对于事后取证毫无作用。 解决方案 针对此问题，我公司提供如下两套设计方案以供校方结合具体实际情况采纳。 第一套方案：采用在校园至高点配置全景摄像机的方式实现学校法范围重点部位的精确监控。 第二套方案：采用至高点多目标智能跟踪系统对学校的校门、主要路口、操场、运动场等主要区域进行布控、对校园的重点部位和重点区域进行主动化、智能化的实时监控，以实现对校园重点区域和场所进行高安全级别的监控和管控。 系统整体设计 普通制高点监控系统 大范围、远距离、高清晰监控校园，尤其适合夜晚从高处俯视校园某处。 可以实时从高处远距离监视和控制监控点的图像，在有紧急事件发生和举行重要活动时或者夜间有危险警情出现时可以作为指挥调度的辅助手段，协助有关校领导和安保部门完成紧急事件处理。同时可根据实际情况实现对相应设备、安保人员和事件处理的控制。 优势 校园楼栋的制高点安装2套300万30倍光学变焦、支持H.265的高清全景球机，后端配置8路网络视频录像机进行存储，并通过校园保安监控中心进行视频输出图像显示，从而实现学校大范围的精确制高点监控。 此种方案设备配置的优点是成本低，安装相对简单，效果也比较良好。 不足 仅能实现简单的学校大范围的精确制高点监控。其他更多的报警联动、智能跟踪等功能无法实现。若想实现重点区域或重点目标的特点拍摄、入侵报警、绊线报警及动静兼顾并获得清晰的图像和动态的智能跟踪功能，需要采用方案二即：多目标智能追踪系统。

人体目标检测与跟踪算法研究

人体目标检测与跟踪算法研究 摘要：近些年以来，基于视频中人体目标的检测与跟踪技术研究越来越被重视。然而，由于受到目标自身特征多样性和目标所处环境的复杂性和不确定性的影响，现存算法的性能受到很大的限制。本文对目前所存在的问题进行了分析，并提出了三帧差分法和改进阈值分割法相结合的运动目标检测算法和多特征融合的改进运动目标跟踪算法。这两种算法不仅可以准确有效的检测出运动目标而且能够满足实时性的要求，有效的解决了因光照变化和目标遮挡等情况造成的运动目标跟踪准确度下降或跟踪目标丢失等问题。 关键词：三帧差分，Camshift，阈值分割 Research Based on Human Target Detectionand Tracking Algorithm Abstract: In recent years, human object detection and tracking become more and more important. However the complexity, uncertainty environment and the target’s own diversity limit the performance of existing algorithms. The main works of this paper is to study and analysis the main algorithm of the human object detection and tracking, and proposes a new moving target detection method based on three-frame difference method and threshold segmentation and improved Camshift tracking algorithm based on multi-feature fusion. These algorithm can satisfy the real-time, while accurately and efficiently detect moving targets, and also effectively solves the problem of tracking object lost or misplaced under illumination change or target occlusion. Keywords: three-frame difference, Camshift, threshold segmentation 一、绪论 （一）选题的背景和意义 人类和动物主要通过眼睛来感受和认知外部世界。人类通过视觉所获取的信息占了60%[1]，因此，在开发和完善人工智能的过程中，赋予机器视觉的功能这一操作极不可缺少。完善上述功能需要以许多技术为基础，特别是运动目标的检测与跟踪技术。近些年以来，此技术受到了越来越多的关注[2]。目前，此技术也在各领域得到了充分的应用，涵盖的领域有智能交通、导航、智能视频监控、精确制导、人机交互和多媒体视频编码压缩技术等。

目标检测与跟踪实验报告3 王进

《图像探测、跟踪与识别技术》 实验报告 专业：探测制导与控制技术 学号：11151201 姓名：王进 2014 年11月

实验三复杂场景下目标的检测与跟踪 一、实验目的 1. 学习不同目标跟踪算法，对比不同算法对于复杂场景的效果； 2. 学习OpenCV与VS2010的联合编程，提高编程能力。 二、实验要求 1. 要求学生至少使用一种目标跟踪算法对视频中出现的目标进行跟踪； 2. 检验所选算法在复杂场景下的效果； 3. 使用VS2010/2012和OpenCV进行编程； 4. 本实验不要求目标检测，所以目标可以手动标出。 三、实验步骤 1. 想办法找到目标（可手动框出）。 2. 编写目标跟踪函数代码； 四、实验报告 1、CAMSHIFT算法原理 CAMSHIFT算法是利用目标的颜色直方图模型将图像转换为颜色概率分布图，初始化一个搜索窗的大小和位置，并根据上一帧得到的结果自适应调整搜索窗口的位置和大小，从而定位出当前图像中目标的中心位置。 这个算法可以分为三个部分： 1、色彩投影图（反向投影）： (1).RGB颜色空间对光照亮度变化较为敏感，为了减少此变化对跟踪效果的影响，首先将图像从RGB空间转换到HSV空间。(2).然后对其中的H分量作直方图，在直方图中代表了不同H分量值出现的概率或者像素个数，就是说可以查找出H分量大小为h的概率或者像素个数，即得到了颜色概率查找表。(3).将图像中每个像素的值用其颜色出现的概率对替换，就得到了颜色概率分布图。这个过程就叫反向投影，颜色概率分布图是一个灰度图像。 2、MEANSHIFT MEANSHIFT算法是一种密度函数梯度估计的非参数方法，通过迭代寻优找到概率分布的极值来定位目标。 算法过程为： (1).在颜色概率分布图中选取搜索窗W (2).计算零阶距： 计算一阶距：

目标检测、跟踪与识别技术与现代战争

《图像检测、跟踪与识别技术》论文 论文题目： 图像检测、跟踪与识别技术与现代战争 专业：探测制导与控制技术 学号：35152129 姓名：刘孝孝

目标检测、跟踪与识别技术与现代战争 【摘要】本文讨论目标检测、跟踪与识别技术在现代战争各个领域中的应用，总结目标识别技术的发展方向，提出目标识别技术工程化实现方法，同时本文介绍了国外目标识别的现状及发展趋势，提出了现代战争应采用综合识别系统解决目标识别问题的建议。 关键词目标检测；目标跟踪；目标识别；雷达；人工神经网络；精确制导 1．引言 随着现代科学技术的飞速发展及其在军事领域内日益广泛的应用，传统的作战思想、作战方式已发生根本性的变化。从第一次海湾战争到科索沃战争，特别是刚刚结束的海湾战争，空中精确打击和空地一体化作战已经成为最重要的作战形式。集指挥、控制、通信、计算机、情报、监视侦察于一体的C ISR 已成为取得战场主动权，赢得最后胜利的关键因素。目标识别技术是雷达智能化、信息化的重要技术支撑手段。在现代化战争中，目标识别技术在预警探测、精确制导、战场指挥和侦察、敌我识别等军事领域都有广泛的应用前景，已受到了世界各国的关注。 现代战争中取得战场制信息权的关键之一是目标属性识别。现代战争的作战环境十分复杂，作战双方都在采用相应的伪装、隐蔽、欺骗和干扰等手段和技术，进行识别和反识别斗争。因此仅仅依靠一种或少数几种识别手段很难准确地进行目标识别，必须利用多个和多类传感器所收集到的多种目标属性信息，综合出准确的目标属性，进行目标检测，跟踪后进行识别。 2．目标检测、跟踪与识别技术在现代战争中的应用 2．1 目标检测、跟踪与识别技术在预警探测上的应用 目标检测、跟踪与识别技术对于弹道导弹的预警工作有重要的作用。弹道导弹一般携带多个弹头，其中可能包含核弹头或大规模杀伤的弹头以及常规弹头，预警雷达必须具备对目标进行分类和识别真假弹头的能力，将核弹头或大规模杀伤的弹头分离出来，为弹道导弹防御(BMD)系统进行目标攻击和火力分配提供依据。早期的BMD系统假设只有一个核弹头，多弹头分导技术的出现，使问题转化为雷达的多目标识别问题，加上电子对抗技术的广泛使用，给目标识别技术带来很大困难。另外，预警雷达还要对空中目标或低空目标进行探测，对来袭目标群进行分类识别。利用星载雷达以及远程光学望远镜等观测设备，可以对外空目标进行探测，对外空来袭目标进行分类和识别，达到早期预警的工作。 2．2 目标检测、跟踪与识别技术在精确制导上的应用 精确制导方式很多，包括主动式、半主动式和被动式寻的制导方式，通过设在精确制导武器

一种用于智能空间的多目标跟踪室内定位系统_谷红亮

第30卷 第9期2007年9月 计 算 机 学 报 CH INESE JOURNA L OF COM PU TERS Vo l.30N o.9 Sept.2007 收稿日期:2005-11-12;修改稿收到日期:2007-01-21.本课题得到国家自然科学基金(60672066)和国家 八六三 高技术研究发展计划项目基金(2006AA01Z131)资助.谷红亮,男,1977年生,博士,讲师,研究方向为位置感知计算、嵌入式系统、分布式多媒体.E -mail:hlgu @https://www.sodocs.net/doc/692937721.html,.史元春,女,1967年生,教授,博士生导师,研究领域为人机交互、分布式多媒体、普适计算.申瑞民,男,1967年生,教授,博士生导师,研究领域为E -Learning 网络教育技术、多媒体网络协同工作.陈 渝,男,1972年生,博士,讲师,研究方向为嵌入式系统、操作系统. 一种用于智能空间的多目标跟踪室内定位系统 谷红亮1) 史元春2) 申瑞民1) 陈 渝 2) 1)(上海交通大学网络教育学院 上海 200030) 2) (清华大学计算机科学与技术系 北京 100084) 摘 要 定位系统是智能空间位置感知计算的基础部件,它不仅要能较精确定位多目标,而且在方向性、可携带性等方面也要满足要求.文中设计了一种室内定位系统Cicada,该系统基于射频和超声波到达时间差来测量距离,并采用滑窗滤波和卡尔曼滤波的方法计算位置.实验表明它对静止和移动目标都能提供平均5cm 的定位精度,拥有全向型的工作区域,便于携带,具有较好的规模伸缩度以及易部署性,能较全面地满足智能空间定位的需求.关键词 普适计算;位置感知计算;定位系统;扩展卡尔曼滤波;滑窗滤波器中图法分类号T P 391 A Mult-i O bject Tracking Indoor Positioning System for Smart Space GU H ong -Liang 1) SH I Yuan -Chun 2) SH EN Ru-i M in 1) CH EN Yu 2) 1) (Ne tw ork Ed ucation Colleg e ,S hang hai Jiaoton g Univ er sity ,S hang hai 200030) 2) (Dep artment of Comp uter S cience and T echnolog y ,T singh ua Univ er sity ,B eij ing 100084) Abstract T he location sensing sy stem (also called po sitio ning system )is an underlying co mpo -nent for location -aw are computing in Smart Space,w hich not only dem ands the location sensing system to locate m ultiple o bjects w ith desirable precision,but also super im poses the require -m ents,such as dir ectio nal char acteristic and portability etc,on it.This paper presents an indoo r location sensing system,Cicada.This system is based on the T DoA (Time Difference of Arr iv al)betw een radiofrequency and ultraso und to estimate distance,and em plo ys a technolog y integ ra -ting Slide Window Filter and Ex tended Kalman Filter to calculate location.As the ex periments pro ve,Cicada can pro vide the average 5cm location precision both for static objects and for mo bile objects,ow ns a nearly o mn-i directional w orking area r anging from -90degree to +90degree. Besides,it is able to run independently,mini and light so that it is co nvenient to be po rtable and ev en embedded into people s parapher nalia.Further,it is also flex ible in scalability,for neither quantity range nor co nstraint of structure form is demanded on its infrastructur https://www.sodocs.net/doc/692937721.html,st,it is fairly facile to be em plo yed,attributing to the w ireless co nnectivity in its infrastructur e.Those advan -tages illuminate that it is able to be co mpetent fo r al-l r ound location sensing requirements of Sm art Space.Keywords pervasive/ubiquitous computing;location -aw are com puting;po sitioning system; ex tended Kalman filter;slide w indow filter

人形目标检测与跟踪

——人形目标检测与跟踪

一、 本组研究方案，算法系统框图 二、 检测算法、原理、程序实现方法、调试过程 【视频处理】 老师提供的两端视频两段视频并不能直接用来输入OpenCV 所编程序处理，需要将其转化为无压缩的avi 格式。利用软件WinAVI Video Converter ，转换为ZJMedia uncompressed RGB24格式。 【背景建模】 我们小组利用N 帧图像的平均来求取背景，并实时对背景进行更新。由于考虑到ExhibitionHall.avi 视频中运动物体所占场景比例少，运动轨迹为直线，为了处理的简单，所以在这不刻意区分物体和背景像素点。即(1)(1)()()A A A B k B k I k αα+=-+ ，这里的α 很小（0.003） 。 【前景提取】 灰度图像的处理比彩色图像的处理过程简单。我们小组将读入的彩色图像变成灰度图像，并二值化；同样，背景也进行二值化。两者做差值，得到一些离散的黑白点块。也就

是要识别的目标。但是，这样得到的块是分散开的，程序 并不能完整的把它们识别成一个人形，而是一个本来很完 整的人形被分块识别成多个目标。为此，我们做了一些简 单的后处理。先腐蚀元素，去除不必要的杂点，然后进行 膨胀块处理，自定义块的大小，使其膨胀成能被识别成一 个人形的目标。另外，我们还做个简单的高斯低通滤波， 是得到的结果光滑些。其流程图如右。 【目标检测】 根据前景处理的结果，得到一些连续的块目标。利用帧间差，可以提取出目标的轮廓。根据轮廓的位置分布，计算出检测目标的形心和大小。并予以标记。 【目标跟踪】 根据目标帧间的位移差值，可以计算出运动目标在x ，y 方向上的运动速度。可以利用这个关系判断下一帧目标的位置。设置一个合适的阈值，就可以实现目标的跟踪。在此，我们还引入了重叠判断机制。如果目标重叠，即通过遍历，发现块重叠大于一定阈值后，根据前面得到的位置预测判断当前物块位置；如果不重叠，则遍历这幅图像中的所有物块，寻找临近最优物块，以保持编号连续性。在目标跟踪过程中，还进行了Kalman 滤波，对目标轨迹进行滤波处理。 目标跟踪 …… 目标 (Id,Pos,Size) 目标 (Id,Pos,Size) 目标 1 目标 (Pos,Size) 目标 (Pos,Size) 目标N 目标 (Pos,Size) 目标 (Pos,Size)

基于图像处理的目标跟踪系统

中南民族大学 毕业论文(设计) 学院：生物医学工程学院 专业：生物医学工程年级： 2008 题目: 基于图像处理的目标跟踪系统 学生姓名：熊章靖学号：08073103 指导教师姓名: 谢勤岚职称: 教授 2012年5月10日

中南民族大学本科毕业论文（设计）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。本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。 作者签名： 2012年5月10日

目录 摘要 (1) Abstract (1) 1 引言 (2) 2 OpenCV的体系结构 (3) 2.1 OpenCV中的常用数据结构体系 (3) 2.2 OpenCV中常用类体系 (4) 2.3 OpenCV常用的函数 (4) 3视频处理 (7) 3.1用HighGUI对视频进行读写处理 (7) 3.1.1获取摄像头，显示图像 (7) 3.2对AVI文件的处理 (8) 4运动目标检测 (11) 4.1运动目标检测的基本方法 (11) 4.2本文的检测算法 (12) 4.3开运算和闭运算 (14) 5程序编辑及结果分析 (15) 5.1配置Visual C++ 6.0 (15) 5.1.1全局设置 (15) 5.1.2项目设置 (17) 5.2程序运行演示 (17) 5.3运行结果分析 (18) 结论 (19) 参考文献 (20) 致谢词 (21)

基于图像处理的目标跟踪系统 摘要：介绍了一种基于OpenCV的运动物体跟踪算法，用于实现在背景中检测出运动目标并实施警戒等特定提示的目的。该算法利用背景差分法得到当前帧中的静止的背景模型，并在不断更新的视频图像中检测前景图像，提取出运动目标。简单介绍了必要的函数和数据结构，以及重要的程序板块。实验结果表明，该方法可以较好地实现视频序列中运动目标的检测，具有实时性，并能得到较好的检测结果。相信在安防监督领域有更为广泛的运用。 关键字：运动目标检测；背景差分法；OpenCV The target tracking system based on image processing Abstract：It's introducing a kind of moving objects tracking algorithm based on OpenCV,which is used to realize the purpose of detection on moving objects in background and implementing of specific tips for warning.The algorithm gets the static background model in the current frame with the background-finite-difference method, and tests the foreground images in the constantly updated video images ,and extracts the moving targets from them, .In addition, it introduces the necessary functions,data structures and the important program plates. The results we get from the experiment shows that this method can well realize moving targets detection in video sequences, which are defined, and we can get a good test results from it with believing that this method will be more used of in the security supervision areas. Key Words：Moving targets detection;Frame difference;OpenCV

(目标管理)目标检测、跟踪与识别技术与战争

（目标管理）目标检测、跟踪与识别技术与战争

《图像检测、跟踪和识别技术》论文 论文题目： 图像检测、跟踪和识别技术和现代战争 专业：探测制导和控制技术 学号：35152129 姓名：刘孝孝 目标检测、跟踪和识别技术和现代战争 【摘要】本文讨论目标检测、跟踪和识别技术于现代战争各个领域中的应用，总结目标识别技术的发展方向，提出目标识别技术工程化实现方法，同时本文介绍了国外目标识别的现状及发展趋势，提出了现代战争应采用综合识别系统解决目标识别问题的建议。 关键词目标检测；目标跟踪；目标识别；雷达；人工神经网络；精确制导 1．引言 随着现代科学技术的飞速发展及其于军事领域内日益广泛的应用，传统的作战思想、作战方式已发生根本性的变化。从第壹次海湾战争到科索沃战争，特别是刚刚结束的海湾战争，空中精确打击和空地壹体化作战已经成为最重要的作战形式。集指挥、控制、通信、计算机、情报、监视侦察于壹体的CISR已成为取得战场主动权，赢得最后胜利的关键因素。目标识别技术是雷达智能化、信息化的重要技术支撑手段。于现代化战争中，目标识别技术于预警探测、精确制导、战场指挥和侦察、敌我识别等军事领域均有广泛的应用前景，已受到了世界各国的关注。 现代战争中取得战场制信息权的关键之壹是目标属性识别。现代战争的作战环境十分复杂，作战双方均于采用相应的伪装、隐蔽、欺骗和干扰等手段和技术，进行识别和反识别斗争。因此仅仅依靠壹种或少数几种识别手段很难准确地进行目标识别，必须利用多个和多类

传感器所收集到的多种目标属性信息，综合出准确的目标属性，进行目标检测，跟踪后进行识别。 2．目标检测、跟踪和识别技术于现代战争中的应用 2．1目标检测、跟踪和识别技术于预警探测上的应用 目标检测、跟踪和识别技术对于弹道导弹的预警工作有重要的作用。弹道导弹壹般携带多个弹头，其中可能包含核弹头或大规模杀伤的弹头以及常规弹头，预警雷达必须具备对目标进行分类和识别真假弹头的能力，将核弹头或大规模杀伤的弹头分离出来，为弹道导弹防御(BMD)系统进行目标攻击和火力分配提供依据。早期的BMD系统假设只有壹个核弹头，多弹头分导技术的出现，使问题转化为雷达的多目标识别问题，加上电子对抗技术的广泛使用，给目标识别技术带来很大困难。另外，预警雷达仍要对空中目标或低空目标进行探测，对来袭目标群进行分类识别。利用星载雷达以及远程光学望远镜等观测设备，能够对外空目标进行探测，对外空来袭目标进行分类和识别，达到早期预警的工作。 2．2目标检测、跟踪和识别技术于精确制导上的应用 精确制导方式很多，包括主动式、半主动式和被动式寻的制导方式，通过设于精确制导武器外部的制导站的遥控制导方式，利用地形(高度)匹配和景像(灰度)匹配制导方式，只依靠弹上惯性部件提供制导数据，而不依赖外部信息的惯性制导方式，利用卫星定位(GPS)系统的GPS制导方式。任何壹种制导方式均有其优缺点，壹般来讲，远程精确制导武器均采用俩种之上的制导方式构成复合制导系统，这样不仅能提高制导精度而且也能增强抗干扰能力。于导弹飞行中对目标进行识别，然后进行攻击的技术已经成为这个领域的壹个研究热点，目标成像识别技术将是当前的发展方向。大量的研究试验表明，采用高分辨率雷达获得目标的壹维或二维图像，可使目标识别变得简易而清晰。如美军研制的反导系统陆基相控阵雷达，采用宽带逆合成孔径(ISAR)技术，即利用“距离壹多普勒”的原理，实现对活动目标的雷达

目标检测与跟踪方法在自动跟踪装置中的应用

第33卷增刊2007年11月 光学技术OPTICAL TECHN IQU E Vol.33Suppl. Nov.　2007 文章编号:100221582(2007)S 20069203 目标检测与跟踪方法在自动跟踪装置中的应用 Ξ 伍翔,霍炬,杨明,董红红 (哈尔滨工业大学控制与仿真中心,哈尔滨　150082) 摘　要:介绍了一种应用于自动跟踪装置上的运动背景下目标检测与跟踪的方法,采用仿射模型作背景运动估计进行检测以及mean 2shift 算法跟踪目标,并将该方法应用到一套自动跟踪系统实验平台上。 关 键 词:仿射模型;mean 2shift 算法;自动跟踪装置 中图分类号:TP751 文献标识码:A Application of a moving target detecting and tracking method in the automatic 2tracking equipment WU X iang ,H UO J u ,Y ANG Ming ,DONG H ong 2hong (Control and Simulation Center ,Harbin Institute of Technology ,Harbin 150082,China ) Abstract :This paper presents a moving target detecting and tracking method in moving background for the automatic 2tracking equipment.It uses affine model to estimate the moving character of the background for detecting ,and uses mean 2shift algorithm for tracking.An automatic 2tracking experimental system is realized by using this method. K ey w ords :affine model ;mean 2shift algorithm ;automatic 2tracking equipment 0　引　言 基于图像处理的运动目标检测与跟踪,作为图像处理技术的一个分支,由于其在民用和军用上的广泛应用 [1,2] ,也逐 渐成为研究的热点。本文主要针对自动跟踪装置,研究与设计一种图像处理的方法,实现运动背景下运动目标检测与跟踪,并应用到所搭建的自动跟踪仿真系统中。 1　自动跟踪系统实验平台 利用图像处理的方法实现自动跟踪功能的跟踪系统一般由摄像机、图像采集卡、计算机、伺服系统几部分组成。摄像机、图像采集卡以及计算机都装载在伺服系统上,当摄像机的视野中出现运动目标时,计算机对图像采集卡采集到的图像进行处理分析,得出运动目标的位置等信息,传递给伺服系统,伺服系统带动相机跟踪目标,使得目标始终保持在视野的中心 。 图1　自动跟踪系统实验平台结构框图 图1即为所搭建的自动跟踪系统实验平台的结构框图, 该平台是专门根据自动跟踪装置的结构和特点设计的,对自动跟踪装置进行模拟。由图1可知,在计算机上实现的图像处理部分,是整个系统的关键。它所要完成的功能是从采集图2　图像处理部分基本流程 到的每幅视频图像中找出运动目标的位置,即运动目标的检测与跟踪。它主要包括两方面:第一,运动目标的检测与提取;第二,目标跟踪。其处理流程图如图2所示。 2　运动目标检测 2.1　背景模型选取 根据摄像机相对于场景的运动情况可以将运动目标检测分为静止背景下运动目标检测和运动背景下运动目标检测两种。由自动跟踪装置的特性可知,在跟踪目标的过程中,摄像机随着伺服系统一起运动,所以应该考虑的是运动背景下运动目标的检测。 本文采用的是运用背景运动估计进行建模的思想,将两帧图像之间的背景运动关系用仿射变换表示,建立一个仿射运动参数模型。如 x k +1=a 1x k +a 2y k +d x y k +1=a 3x k +a 4y k +d y (1) 9 6Ξ收稿日期:2006212211 E 2m ail :wuxiang602@https://www.sodocs.net/doc/692937721.html, 基金项目:国家自然科学基金资助(60434010) 作者简介:伍翔(19842),男,苗族,湖南省人,哈尔滨工业大学硕士研究生,从事图像处理研究。