基于联合条件随机场的移动机器人多目标跟踪

智能机器人运动控制和目标跟踪

XXXX大学 《智能机器人》结课论文 移动机器人对运动目标的检测跟踪方法 学院（系）： 专业班级： 学生学号： 学生姓名： 成绩：

目录 摘要 (1) 0、引言 (1) 1、运动目标检测方法 (1) 1．1 运动目标图像HSI差值模型 (1) 1.2 运动目标的自适应分割与提取 (2) 2 运动目标的预测跟踪控制 (3) 2．1 运动目标的定位 (3) 2．2 运动目标的运动轨迹估计 (4) 2．3 移动机器人运动控制策略 (6) 3 结束语 (6) 参考文献 (7)

一种移动机器人对运动目标的检测跟踪方法 摘要：从序列图像中有效地自动提取运动目标区域和跟踪运动目标是自主机器人运动控制的研究热点之一。给出了连续图像帧差分和二次帧差分改进的图像HIS 差分模型，采用自适应运动目标区域检测、自适应阴影部分分割和噪声消除算法，对无背景图像条件下自动提取运动目标区域。定义了一些运动目标的特征分析和计算 ，通过特征匹配识别所需跟踪目标的区域。采用 Kalrnan 预报器对运动目标状态的一步预测估计和两步增量式跟踪算法，能快速平滑地实现移动机器人对运动目标的跟踪驱动控制。实验结果表明该方法有效。 关键词：改进的HIS 差分模型；Kahnan 滤波器；增量式跟踪控制策略。 0、引言 运动目标检测和跟踪是机器人研究应用及智能视频监控中的重要关键技术 ，一直是备受关注的研究热点之一。在运动目标检测算法中常用方法有光流场法和图像差分法。由于光流场法的计算量大，不适合于实时性的要求。对背景图像的帧问差分法对环境变化有较强的适应性和运算简单方便的特点，但帧问差分不能提出完整的运动目标，且场景中会出现大量噪声，如光线的强弱、运动目标的阴影等。 为此文中对移动机器人的运动目标检测和跟踪中的一些关键技术进行了研究，通过对传统帧间差分的改进，引入 HSI 差值模型、图像序列的连续差分运算、自适应分割算法、自适应阴影部分分割算法和图像形态学方法消除噪声斑点，在无背景图像条件下自动提取运动 目标区域。采用 Kalman 滤波器对跟踪目标的运动轨迹进行预测，建立移动机器人跟踪运动 目标的两步增量式跟踪控制策略，实现对目标的准确检测和平滑跟踪控制。实验结果表明该算法有效。 1、运动目标检测方法 接近人跟对颜色感知的色调、饱和度和亮度属性 (H ，S ，I )模型更适合于图像识别处理。因此，文中引入改进 型 HSI 帧差模型。 1．1 运动目标图像HSI 差值模型 设移动机器人在某一位置采得的连续三帧图像序列 ()y x k ,f 1-，()y x f k ,，()y x f k ,1+

基于RGBD相机的移动机器人运动目标跟踪技术

目录 第一章绪论...................................................................................................................... - 1 -1.1引言.............................................................................................................................. - 1 -1.2研究背景及意义.......................................................................................................... - 1 -1.3研究现状...................................................................................................................... - 4 - 1.3.1移动机器人的运动目标跟踪现状................................................................... - 4 - 1.3.2 基于RGBD相机---Kinect的目标跟踪现状 ................................................. - 5 - 1.3.3 目标跟踪算法.................................................................................................. - 6 -1.4主要研究内容.............................................................................................................. - 7 -第二章系统的硬件介绍.................................................................................................. - 9 - 2.1 iRobot Create移动机器人........................................................................................... - 9 - 2.1.1 iRobot Create简介............................................................................................ - 9 - 2.1.2 iRobot Create开放接口.................................................................................. - 10 -2.2 RGBD相机---Kinect传感器 .................................................................................... - 13 - 2.2.1 Kinect简介 ..................................................................................................... - 13 - 2.2.2 Kinect相机模型 ............................................................................................. - 14 - 2.2.3 Kinect的开发 ................................................................................................. - 17 -2.3本章小结.................................................................................................................... - 19 -第三章基于Kinect的运动目标识别算法 ................................................................... - 20 - 3.1 深度图像预处理....................................................................................................... - 21 - 3.1.1 阈值分割........................................................................................................ - 21 - 3.1.2 形态学处理.................................................................................................... - 22 -3.2 SURF算法................................................................................................................. - 23 -3.3 RANSAC算法........................................................................................................... - 28 -3.4 本章小结................................................................................................................... - 30 -第四章基于粒子滤波算法的目标跟踪技术................................................................ - 31 - 4.1 粒子滤波理论........................................................................................................... - 31 - 4.1.1 动态空间模型................................................................................................ - 31 - 4.1.2 贝叶斯估计理论............................................................................................ - 32 - 4.1.3 蒙特卡罗方法................................................................................................ - 32 -4.2 粒子滤波算法........................................................................................................... - 33 -4.3 基于粒子滤波的跟踪方法....................................................................................... - 34 - III

目标跟踪算法的分类

目标跟踪算法的分类

主要基于两种思路： a)不依赖于先验知识，直接从图像序列中检测到运动目标，并进行目标识别，最终跟踪感兴趣的运动目标； b)依赖于目标的先验知识，首先为运动目标建模，然后在图像序列中实时找到相匹配的运动目标。 一．运动目标检测 对于不依赖先验知识的目标跟踪来讲，运动检测是实现跟踪的第一步。运动检测即为从序列图像中将变化区域从背景图像中提取出来。运动目标检测的算法依照目标与摄像机之间的关系可以分为静态背景下运动检测和动态背景下运动检测 （一）静态背景 1.背景差 2.帧差 3.GMM 4.光流 背景减算法可以对背景的光照变化、噪声干扰以及周期性运动等进行建模，在各种不同情况下它都可以准确地检测出运动目标。因此对于固定

个关键技术： a)匹配法则，如最大相关、最小误差等 b)搜索方法，如三步搜索法、交叉搜索法等。 c) 块大小的确定，如分级、自适应等。 光流法 光流估计的方法都是基于以下假设：图像灰度分布的变化完全是目标或者场景的运动引起的，也就是说，目标与场景的灰度不随时间变化。这使得光流方法抗噪声能力较差，其应用范围一般局限于目标与场景的灰度保持不变这个假设条件下。另外，大多数的光流计算方法相当复杂，如果没有特别的硬件装置，其处理速度相当慢，达不到实时处理的要求。 二．目标跟踪 运动目标的跟踪，即通过目标的有效表达，在图像序列中寻找与目标模板最相似候选目标区位置的过程。简单说，就是在序列图像中为目标定位。运动目标的有效表达除了对运动目标建模外，目标跟踪中常用到的目标特性表达主要包括视觉特征 (图像边缘、轮廓、形状、纹理、区域)、统计特征 (直方图、各种矩特征)、变换系数特

移动机器人控制系统的发展方向

移动机器人控制系统的发展方向 摘要随着计算机技术、传感器技术的不断发展，对于机器人领域的发展具有一定的促进作用。而由于移动机器人具有能够自治与移动的特征，在机器人领域处于核心地位。在复杂、危险的环境中，移动机器人所发挥的作用是有目共睹的。对此，对当前国内外较为常见的移动机器人控制系统进行剖析，并在此基础上论述了该领域的未来发展方向。 【关键词】移动机器人控制系统发展方向 移动机器人属于能够自动执行工作任务的机器，不但能够按照事先编译的程序运行，同时人类还可对其指挥。当前主要被运用在生产业、建筑业以及航空航天领域，而该领域的发展情况直接关系到国家综合实力的提升速度，对此加强对移动机器人控制系统的发展情况，以及未来发展方向的研究势在必行。 1 国内外常见的移动机器人控制系统 相对于国内在移动机器人的研究状况，能够看出国外在该领域的研究是较早的，其中具有代表性的有Saphira、TeamBots以及ISR。而在国内方面，代表性的有OSMOR、ZJMR以及Agent。下面，便对较为常用的控制系统进行介绍：

1.1.1 Saphira控制系统 Saphira控制系统是移动机器人领域中最早的系统，是有SRI国际人工智能中心在1990年所研发的，此系统是基于本地感知空间的共享内存与黑板，来实现协调与通信进程。由于Saphira是采用C语言来进行开发的，同时支持Windows 与Unix系统，因此具有文档资料相对完整、系统资源占用少等特征。但是需注意的是，由于Saphira系统在定位方面无法达到当前的实际需求，因此运用是相对较少的。 1.1.2 TeamBots控制系统 本系统是基于Java包与Java应用程序而构建的，经过20余年的发展后，此系统截止到目前已经被运用到多种类型的机器人平台当中。除此之外，在适用的操作系统方面，其中具有代表性的有Windows、MacOS以及Linux等，因此其运用的范围是更加广泛的。 1.1.3 ISR控制系统 ISR是基于行为的控制模式，其中是有任务执行层、反映层以及推理层所构成的，是有CAS研究中心所研发的。其中，任务执行层的作用是执行推理层所传输的指令；反映层其中包含资源、控制器以及行为；推理层的功能是根据用户的指令来对决策进行制定。此外，ISR控制系统仅能够在Linux中进行操作，并且没有公开化使用。

复杂环境下多移动机器人协同路径规划

复杂环境下多移动机器人协同路径规划 多移动机器人协同路径规划是机器人导航研究领域中极具挑战性的问题。复杂环境下多移动机器人协同路径规划,需要为各机器人寻求一条从起始点到目标点的最优路径,同时保证机器人间以及机器人与动、静态障碍物之间无碰撞。因此,如何实现机器人间的避碰和机器人与动态障碍物的避障是该问题的研究难点。当前大部分研究仍聚集于静态环境下单机器人路径规划,复杂环境下多移动机器人协同路径规划问题仍是亟待解决的难题。本文主要工作如下:1)针对单机器人全局路径规划问题,采用约束满足法构建优化数学模型,并结合问题属性提出一种改进蚁群算法。利用当前节点的局部路径方向与起始点至终点的欧式路径方向夹角设计新启发式函数,引导机器人沿最短路径行走;根据可选节点数量设计避障规则,提高避障能力;依据路径长度对信息素进行比较更新,提高算法收敛速度。实验表明,改进算法性能优于原始蚁群算法。2)针对静态环境下多移动机器人协同路径问题,构建以路径长度短和暂停时间少为目标的多目标数学模型。考虑到机器人之间存在碰撞冲突,研究启发式规则对冲突进行消除。以单机器人全局路径规划为基础,研制出一种基于全局路径规划和融入启发式规则的局部路径调整的两阶段规划算法求解该问题,仿真实验表明了该算法的有效性。3)针对动态环境下多移动机器人协同路径规划问题,基于静态环境下多移动机器人路径规划的研究成果,根据动态障碍物的运动性质研究避障方法,消除机器人与动态障碍物的碰撞冲突。设计了相应的仿真实验,结果表明了该方法的有效性。4)考虑

到企业的实际需要,设计了多移动机器人协同路径规划系统。该系统具有较好的集成性和开放性,提供了用户登录、用户管理、单机器人调度方案和多机器人调度方案等交互界面,满足用户在不同运行环境下的需要。

用ARM9实现移动目标跟踪的视频监控系统

24 Ｍｉｃｒｏｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒｓ＆ＥｍｂｅｄｄｅｄＳｙｓｔｅｍｓ ２０１７年第１２期ｗｗｗ.ｍｅｓｎｅｔ.ｃｏｍ.ｃｎ 用ARM9实现移动目标跟踪的视频监控系统 刘磊，余淑荣，吴明亮 （兰州理工大学机电工程学院，兰州730000） 摘要：提出了一种基于ARM 的无线视频监控系统，该监控系统使用S 3C 2440处理器作为主控制器，并使用UVC 摄像头进行视频数据的采集，最后利用WiFi 网卡发送视频数据。搭载Linux 操作系统并利用Mjpg ＿streamer 视频服务器发送视频数据，然后通过自己设计的客户端接收视频数据。最后在基于M ean -shift 算法的基础之上，使用Opencv 2.4.12和VS 2010开发平台以及C ／C ++编程语言实现了运动目标跟踪。实验结果表明，该监控系统可以为用户提供实时的、稳定的、清晰的视频图像，并且成功实现了在运动背景不太复杂，运动目标慢速移动情况下的运动目标的跟踪。关键词：视频监控；ARM ；Linux 操作系统；Mjpg ＿streamer ；Mean -shift 算法 中图分类号：T P 311 文献标识码：A Video Monitoring System for Moving Target Tracking Based on AR M 9 Liu Lei ，Yu Shurong ，Wu Mingliang （School of Mechanical And Electrical Engineering ，Lanzhou University of Technology ，Lanzhou 730000，China ） Abstract ：In the paper ，a wireless video monitoring system based on ARM is proposed ，which uses S 3C 2440as the main processor ，and u -ses UVC camera to collect video data ，and finally sends the video data by using WiFi network card .T he software platform is equipped with Linux operating system .T he video data is sent by Mjpg -streamer video server and received by the client designed by myself .F inally ，on the basis of Mean -shift algorithm ，the moving target tracking is realized by using Opencv 2.4.10，VS 2010development platform and C ／C ++p rogramming language .T he experiment results show that the monitoring system can provide users with real -time ，stable and clear video images .F urthermore ，the moving target tracking is realized under the condition that the moving background is not too complex and the moving object is moving slowly .Key words ：video monitoring ；ARM ；Linux operating system ；Mjpg ＿streamer ；Mean -shift algorithm 引 言 随着计算机技术、互联网技术和通信技术的不断发 展，视频监控应用也取得了巨大的进步与发展。目前嵌入 式技术与图像处理技术的结合已经成为视频监控的主流 研究方向。视频监控系统目前已被广泛应用诸多场合。 早期的监控系统由于体积大、操作不方便、价格昂贵、功能 单一而无法满足现代社会的需求，因此人们开始研究新一 代的视频监控系统，数字化的视频监控系统逐步进入人们 的视野。这种新型的视频监控技术以嵌入式技术为核心 并结合热成像、云存储、人脸识别等先进技术，尤其是将图 像处理技术应用在监控系统中来实现运动目标跟踪更加 受到人们的青睐。基于嵌入式技术的智能图像监控系统 必将有良好的应用与发展前景，由它代替当前普遍应用的 基于PC 的远程监控系统将成为必然趋势［1］。 1 系统整体方案设计本文所设计的视频监控系统的整体方案包括硬件和软件设计方案。系统的总体结构框架如图1 所示。图1 系统总体结构框架2 硬件平台设计2.1 硬件结构设计本视频监控系统使用JZ 2440开发板作为控制器。万方数据

用单目摄像头追踪移动物体中目标位置的方法与相关技术

图片简介: 本技术公开一种用单目摄像头追踪移动物体中目标位置的方法，其实现步骤包括：1、获取基准图片；2、计算标签1和标签2位置；3、确定追踪时标签1的位置；4、计算标签2的位置；5、计算标签2的角度；6、完成测量位置的追踪。本技术利用追踪前确定的物体中被跟踪的目标位置，追踪物体运动中被跟踪的目标不存在时，该物体中原来的目标位置，有效的解决了直接跟踪目标，当目标不存在时会造成跟踪失败的问题，使得本技术的方法可以更准确的追踪物体的测量位置。

技术要求 1.一种用单目摄像头追踪移动物体中目标位置的方法，其特征在于，追踪前，利用单目摄像头获取标签1和标签2的三维坐标，追踪时，遮挡标签2，利用单目摄像头获取标签1的三维坐标，计算标签2位置，该方法的步骤包括如下： (1)获取基准图片： 追踪开始前，使用单目摄像头连续拍摄静止的被测物体的十帧图片，将最后一张图片作为基准图片，该基准图片中包括被测物体、标签1和标签2； (2)计算标签1和标签2位置： (2a)利用apriltag算法中的距离公式，分别计算基准图片中标签1与单目摄像头的距离以及基准图片中标签2与单目摄像头的距离； (2b)按照下式，计算标签1和标签2之间的角度； 其中，β1表示在基准图片中标签1的参考顶点A和参考顶点B之间的直线与标签1参考顶点A和标签2中心点之间的直线的角度，arctan表示反正切操作， centy1表示在基准图片中标签2中心点对应y轴的坐标，Ay1表示在基准图片中标签1的参考顶点A处对应y轴的坐标，centx1表示在基准图片中标签2中心点对应x轴的坐标，Ax1表示在基准图片中标签1的参考顶点A处对应x轴的坐标，By1表示在基准图片中标签1的参考顶点B处对应y轴的坐标，Bx1表示在基准图片中标签1的参考顶点B处对应x轴的坐标。 (2c)按照下式，计算标签1参考顶点A与标签2中心点的距离；

移动机器人控制系统设计

? 197 ? ELECTRONICS WORLD?技术交流 移动机器人控制系统设计 广东工业大学 侯晓磊 随着移动机器人在人们社会生活中的地位不断提高，设计一种 可靠、稳定的机器人控制系统越发的变得重要起来，以NI公司的MyRIO控制器以其安全可靠、编程开发简单而脱颖而出。本文基于上述控制器、L298N电机驱动芯片Labview设计一种移动机器人控制软硬件系统系统，经验证，该系统运行稳定、可靠、高效。 1.前言 新一轮科技革命引发新一轮产业革命。“互联网+制造”构建工业4.0，智能制造成为我国由制造大国向制造强国转变的关键一步，移动机器人作为智能制造中的一个组成部分，作用越发的变得举足轻重。本文给出一种以MyRIO+L298N+Labivew的移动机器人控制系统。 2.IN MyRIO控制器 NI myRIO是NI最新设计的嵌入式系统设计平台。NI myRIO中内含双核ARM Cortex-A9，实时性高，并且还可以便捷定制FPGA I/ O，给开发设计人员提供更好的设计复杂系统的平台。 NI myRIO作为可重配置控制器具有以下重要特点： 易于上手使用：引导性安装和启动界面可使开发人员更快地熟悉操作，协助开发人员快速了解工程概念，完成设计任务。编程设计简单，利用实时应用、内置WiFi等功能，开发人员可以实现远程部署应用，“无线”操控。 板载资源众多：有丰富的数字I/O接口，提供SPI串行外设接口、PWM脉宽调制输出端口、正交编码器输入端口、UART异步收发器端口和I2C总线接口、多个单端模拟输入、差分模拟输入和带参考的模拟输入等可供选择的资源。 另外，NI MyRIO还提供可靠性能较好的控制器保护电路，防止由于意外操作造成控制器不可恢复性损坏，总之，NI MyRIO为开发人员提供了一个编程简易，设计电路方便，不用刻意担心意外操作而影响控制器使用的平台。 3.L298N电机控制芯片 L298N是一种用来驱动电机的集成电路，可以较稳定的输出平稳电流和较强的功率。工作均电流为2A，最高可达4A，最高输出电压为50V，能够带动带有感性元件的负载。控制器可以直接通过输入输出口与电机驱动芯片联接，从而方便控制驱动芯片的输出。如将芯片驱动直流电机时，可以直接与步进电机相联接，通过调节控制器输出实现步进电机的的正反转功能当控制直流电机时，可以通过调节控制芯片的电压信号的极性，PWM波的占空比，从而实现直流电机转速和转向的调节。4.系统硬件部分设计 系统采用MyRIO整体框架，外围增设电机驱动电路、避障驱动电路、里程计电路、液晶显示电路、陀螺仪电路。通过MyRIO主控制发送控制信号驱动移动机器人运动，实时通过外围传感器获取位置信息反馈给主控制 器，然后控制器通过闭环系统调节当前位置以保证对目标位置的追踪。 图1 5.系统软件部分设计 系统软件部分采用经典控制理论的闭环控制系统，将电机、主控制器和外设传感器构成闭环系统，通过调节闭环统的参数，来使 移动机器人以较小偏差追踪按照预定轨迹。 图2 6.结束语 本文介绍了基于NI MyRIO控制器设计移动机器人控制系统，通过仿真和实物测试，能较好的完成对任务的追踪踪。 参考：From Student to Engineer:Preparing Future Innova-tors With the NI LabVIEW RIO Architecture https://www.wendangku.net/doc/162122513.html,.2014-04-01；王曙光,袁立行,赵勇.机器人原理与设计.人民邮电出版社,2013 。

多移动机器人编队控制

基于Multi-Agent的多机器人编队控制 摘要：多移动机器人协调是当前机器人技术的一个重要发展方向。多移动机器人之间的协调与 合作将大大提高机器人行为的智能化程度，完成由单个机器人难以完成的更加复杂的作业。多 移动机器人协调技术的研究对提高机器人的智能化水平及加快机器人的实用化进程具有重要的 理论研究意义和实用价值。本文结合多智能体技术对多机器人编队控制进行了研究，同时根据 具体的多机器人系统，进行了仿真实验。验证了多智能体技术在机器人编队控制系统中的应用，完成了小规模的编队控制。 关键词：多智能体；多机器人；编队控制；协调控制；模糊控制 Multi-robot Formation Control Based on Multi - Agent Abstract :The problem of multi-robot cooperation and coordination is central to mobile robotics. Cooperation and coordination will improve the intelligent performance of robots and can complete lots of impossible missions for single robot.The research on multi-robot cooperation and coordination is of great academic and applied significance. The multi-robot formation is developed combined with the multi-agent technology in this dissertation, and the simulation is done with the multi-robot system. The application of multi-agent is verified in the multi-robot formation control through a small system adopt the fomation control. Key words: Multi-agent ;Multi-robot ;Formation control;Coordination control;Fuzzy control 1. 国内外机器人系统发展现状 自80年代末以来，基于多智能体系统理论研究多机器人协作受到了普遍的关注，从军事领域到工业与民用领域，从星际探险到海底考察，从比赛到教学，都取得了不同程度的进步。近年来，在IEEE R&A,IROS等著名的国际机器人学术会议上，几乎每次会议都有多智能体协作机器人系统的专题。一些机器人学术刊物出版了有关多智能体机器人的研究专辑。一些研究项目，如ACTRESS,CEBOT,GOFER,SWARM等，已进行了多年[1]。 目前，国内关于群体机器人系统的研究刚刚起步，基本上还处于基础技术的研究阶段，这方面的研究成果报道比较少。中科院沈阳自动化所机器人开放研究实验室是国内研究多机器人技术较早也较全面的科研单位。 (1)CEBOT(Cellular Robotic System) CEBOT是一种自重构机器人系统(Self-Reconfigurable Robotic System)，它的研究是受生物细胞结构的启发，将系统中众多的具有相同和不同功能的机器人视为细胞元，这些细胞元可以移动，寻找和组合。 根据任务或环境的变化，细胞元机器人可以自组织成器官化机器人，多个器官化机器人可以进一步自组织，形成更加复杂的机器人系统。细胞结构机器人系统强调是单元体的组合如何根据任务和环境的要求动态重构。因此，系统具有多变的构型，可以具有学习和适应的系统智能(Group Intelligence)，并具有分布式的体系结构[3]。 (2)ALLANCE/L-ALLANCE系统

移动物体检测与跟踪算法的实现

移动物体检测与跟踪算法的实现 移动物体检测算法已经在带LCD 的Intel XScale 270平台上实现，效果如下图所示。 这个界面是在Linux操作系统下利用QT库采用C++开发的。如果在MicroBlaze上移植Linux成功的话，可能会出现不能支持QT的情况，那我们将舍弃用QT做出来的控制界面，而将图像视频直接显示在VGA显示器上。 接下来我将介绍一下实现这个效果我们所采用的算法和程序的流程： 一、算法 1、基于灰度图像的检测算法 为了完成实时目标检测，需要一系列的操作，所以就需要对目标的特征进行提取，包括目标的形状和颜色分布。由于人体是非刚性的，外在的障碍物和自身的噪声可能给建立唯一的模型带来困难。为了减小这些影响我们把摄像头观察点放置在人群的正上方，这样几乎不会有重叠的现象而且每个目标占用图像的面积很小。 我们采用基于灰度直方图的方法简化目标模型，由于系统只需识别出有物体的存在并进行跟踪，所以要求的精度不需要很高，因此在该系统只识别人体的大体外形及所处的位置而忽略身体的细节部分，使算法更加简化。为了突出目标本文采用相邻帧差法去除不变的部分（比如背景、身体的一些部分），通过分析剩下的部分我们可以定位目标所在的位置。简单的帧差法并不足以达到检测的精度，这里采用相差后图像的水平和垂直投影完成检测功能。 下面给出这个算法的过程： (1) 相邻图像相差后得到M*N的图像I，如图1所示。非零的那些像素大部分是头部的运动边缘，通过对差分图的分析就可以定位运动目标。

图1 相邻帧相减后的图像 (2) 求出差分图像I 的水平及垂直投影分别用H 和V 表示。如图2显示了两相邻帧和差分后的水平投影值的分布。 水平投影的计算如下： 1()(,)N j V i I i j ==∑ 1,2,.... ,i N = (1) 图2 两相邻帧以及差分后的水平投影 从图中可以很明显地看出，在人体头部周围跟随两个峰值。这里我们利用这个特征来检测定位目标。为了最小化噪声的扰动和摄像机抖动的影响我们采用对V 进行中值滤波来保持边缘并滤除孤立脉冲噪声和胡椒噪声。 (3) 如果运动物体存在，那么在向量V 中肯定存在具有足够多的灰度值大于分割阈值的像素点的段。我们将图像I 分成n 个域（n 就是段数），每一个域都位于相应段的中心并且具有一定的宽度。那么这就检测出具有n 个运动目标。 (4) 假设每个域有一组纵向目标。对每个域进行水平投影得到(1,2,3,...,)i H i n =然后进行中值滤波，如果在第i 个域中存在m 个目标，那么在i H 中一定具有m 个显著的值（峰值）。再进行中值滤波并且利用另外一个阈值将域中的一组目标分割开。这样就得

停车场智能移动目标跟踪系统解决方案

智能停车场-移动目标跟踪监控系统 解决方案 厦门博聪信息技术有限公司 熊武 2015年4月10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在平安停车场中的应用 (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 随着近几年以来车辆停车场车辆数量的增加，停车场内发生盗抢，擦挂等事件也越来越多，使得停车场管理方对停车场监控系统的建设更为关注,传统的人力巡查已经不能满足停车场安全管理的需求,平安停车场建设迫在眉睫。目前停车场普遍存在着车辆众多，车位间距狭窄等特点，就各停车场来说，都有个共同特点：管理人员少，车辆数众多、进出停车场频繁、停车场范围广监管困难、发生被砸窗、擦挂等事情不断。停车场内部各区域都存在安全隐患: 1,停车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,停车场门口,不法人员冲关的事件常有发生,要求对门口有效监控，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,停车场场面积大，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,上下班期间进出车辆众多,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班期间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停车场这些场所的监控需求，平安停车场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移动目标跟踪监控系统，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

对多个低速移动目标的检测前追踪

题目：对多个低速移动目标的检测前追踪 班级：011141 学号：01114027 姓名：赵琨 日期：2015年4月22日

对多个低速移动目标的检测前追踪 作者：Ross Deming John Schindler Leonid Perlovsky 摘要 我们描述了一个通过多雷达平台结合范围和多普勒数据的新方法对多目标的检测和追踪进行研究。传感器数量的增加，组合的复杂性造成传统处理数据的方法变得不切实际，例如：随着目标数的增加导致目标映射的个数呈指数增长。如果方位分辨率比较粗糙，这将导致多目标的信号与杂波的重叠加剧。通过执行一个有效的优化，我们的方法在跟踪和数据之间的所有目标跟踪和映射的空间有效的避免了关联数据之间组合的复杂性。我们的方法减小了计算的复杂度，仅仅是随着目标传感器的增长呈线性增长。作为一个证明型的概念，一个简化版本的算法是在用一个具有伸缩性接收机取得的实验雷达数据进行测试。这些结果是令人振奋的，并且结果表明在非均匀杂波的情况下算法的稳健性达到了令人吃惊的程度。也充分证明，多传感器版本的算法可以对合成数据进行测试。这些结果表明，通过传感器位置的分布，利用空间分集，可以对轨迹进行非常精确的估计。在存在杂波和存在不确定目标的数量的知识方面该算法表现的十分稳健。 关键字：多普勒数据，方位分辨率，组合复杂性，多目标检测，运动目标，非均匀杂波，优化的映射，目标跟踪 一、简介 我们提出多目标检测与跟踪的新方法，雷达传感器从多个不同的空间，将信息结合起来，以提高跟踪精度。我们的方法非常适合用于涉及粗方位角分辨率，它是很难使用单一传感器来修复在三维目标位置困难的情景。通过融合多个平台的数据，空间分集可以有效地确定目标的位置。但是，数据关联在这个问题上表现的极为复杂的，这里有几个原因。首先，粗方位分辨率可以导致的多目标和杂波的特征之间有明显的重叠。第二，增加传感器平台的数量会导致在数据实际的目标和目标特征之间的映射的数量呈指数增长。因此，使用传统的方法理清映射之间的关系变得不切实际，如多假设跟踪（MHT）[1]。一种替代多假设跟踪（MHT）方法的是联合概率数据关联（JPDA）[2]这比多假设跟踪（MHT）更有效，因为只需要分别在每一时间步评估关联概率。然而，由于联合数据关联检测是分开进行

目标跟踪算法的分类

运动目标跟踪就是在一段序列图像中的每幅图像中实时地找到所感兴趣的运动目标 (包括位置、速度及加速度等运动参数)。在运动目标跟踪问题的研究上，总体来说有两种思路： a)不依赖于先验知识，直接从图像序列中检测到运动目标，并进行目标识别，最终跟踪感兴趣的运动目标； b)依赖于目标的先验知识，首先为运动目标建模，然后在图像序列中实时找到相匹配的运动目标。 一、运动目标检测 对于不依赖先验知识的目标跟踪来讲，运动检测是实现跟踪的第一步。运动检测即为从序列图像中将变化区域从背景图像中提取出来。运动目标检测的算法依照目标与摄像机之间的关系可以分为静态背景下运动检测和动态背景下运动检测。 静态背景下运动检测就是摄像机在整个监视过程中不发生移动，只有被监视目标在摄像机视场内运动，这个过程只有目标相对于摄像机的运动；动态背景下运动检测就是摄像机在整个监视过程中发生了移动 (如平动、旋转或多自由度运动)，被监视目标在摄像机视场内也发生了运动，这个过程就产生了目标与摄像机之间复杂的相对运动。 1、静态背景 背景差分法 背景差分法是利用当前图像与背景图像的差分来检测运动区域的一种技术。它一般能够提供最完全的特征数据，但对于动态场景的变化，如天气、光照、背景扰动及背景物移入移出等特别敏感，运动目标的阴影也会影响检测结果的准确性及跟踪的精确性。其基本思想就是首先获得一个背景模型，然后将当前帧与背景模型相减，如果像素差值大于某一阈值，则判断此像素属于运动目标，否则属于背景图像。背景模型的建立与更新、阴影的去除等对跟踪结果的好坏至关重要。 帧间差分法 相邻帧间差分法是通过相邻两帧图像的差值计算，获得运动物体位置和形状等信息的运动目标检测方法。其对环境的适应性较强，特别是对于光照的变化适应性强，但由于运动目标上像素的纹理、灰度等信息比较相近，不能检测出完整

MeanShift运动目标跟踪 matlab程序

MeanShift运动目标跟踪matlab程序 思路简介： 1.截取跟踪目标矩阵rect 2.求取跟踪目标的加权直方图hist1 3.读取视频序列中的一帧，先随机取一块与rect等大的矩形，计算加权直方图hist2。 4.计算两者比重函数，如果后者差距过大，更新新的矩阵中心Y，进行迭代（MeanShift 是一种变步长可以迅速接近概率密度峰值的方法），直至一定条件后停止。 源程序（参考过其他程序）： [plain]view plaincopy 1. function [] = select() close all; clear all; %%%%%%%%%%%%%%%%%%根据一幅目标全可见的图像圈定跟踪目标%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% I=imread('E:\数字图像处理\6\2\18.bmp'); figure(1); imshow(I); [temp,rect]=imcrop(I); [a,b,c]=size(temp); %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%计算目标图像的权值矩阵%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% y(1)=a/2;

y(2)=b/2; tic_x=rect(1)+rect(3)/2; tic_y=rect(2)+rect(4)/2; m_wei=zeros(a,b);%权值矩阵 h=y(1)^2+y(2)^2 ;%带宽 for i=1:a for j=1:b dist=(i-y(1))^2+(j-y(2))^2; m_wei(i,j)=1-dist/h; %epanechnikov profile end end C=1/sum(sum(m_wei));%归一化系数 %计算目标权值直方图qu %hist1=C*wei_hist(temp,m_wei,a,b);%target model hist1=zeros(1,a*b); for i=1:a for j=1:b %rgb颜色空间量化为16*16*16 bins q_r=fix(double(temp(i,j,1))/16); %fix为趋近0取整函数 q_g=fix(double(temp(i,j,2))/16); q_b=fix(double(temp(i,j,3))/16); q_temp=q_r*256+q_g*16+q_b; %设置每个像素点红色、绿色、蓝色分量所占比重 hist1(q_temp+1)= hist1(q_temp+1)+m_wei(i,j); %计算直方图统计中每个像素点占的权重 end end hist1=hist1*C; rect(3)=ceil(rect(3)); rect(4)=ceil(rect(4)); %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%读取序列图像 myfile=dir('*.bmp'); lengthfile=length(myfile); for l=1:lengthfile