运动中的目标设置与目标定向参考答案

第五章运动中的目标设置与目标定向参考答案

一、填空题

1、动机

2、动机成就目标取向

3、成就取向

4、学习目标定向

5、成绩目标定向

6、智力

7、学习目标成绩目标

8、环境因素动机气氛

9、语言加以描述文字加以记录

10、阶梯型

11、学生要完成的技术动作的标准

12、注意力集中于最终是否能够获胜上

13、某一目标正式群体

14、目标确定目标分解目标执行目标检查

二、单选题

1. A.

2. B.

3. A.

4. A.

5. A.

6. A.

7. B.

8. B.

9. B.

三、多选题

1. A.B

2. A.B

3. B.C

4. B.C.D

5. A.B.C.D

6. A.B.C

四、判断正误题

1. √ 2 . ╳ 3. √ 4. ╳ 5. ╳ 6. √ 7. √ 8. √

9. √ 10. ╳ 11. √ 12. ╳ 13. ╳ 14. √ 15. √

五、匹配题

六、简答题

1. 简述体育活动中学习目标定向者和成绩目标定向者的区别。

2. 简述体育活动中目标设置的作用。

答：（1）体育活动中合理的目标设置能够将学生的注意和行为指向到需要进行的体育活动任务上。

（2）体育活动中合理的目标设置能够激发学生的努力并动员其能量，提高学生的运动表现。

（3）体育活动中合理的目标设置能够让学生长时间的坚持参与体育活动。

（4）体育活动中的目标设置能够使学生为完成体育活动目标而主动的设计、执行最适合的实现目标的策略和手段。

3. 简述团队目标设置确定目标环节需要注意哪些？

答：第一，由谁来确定团队目标非常重要。对于团队来说，目标的确定需要有几个方面的成员，首先团队中的教师、教练必须参加。其次是团队的核心成员，或是团队的全体成员。

第二，团队的目标必须跟团队的目的相联系。目标是朝向目的的，它是达到目的的阶梯。所以团队的目标必须跟团队所要达到的目的相连接。

第三，采用一定的程序来随时调整目标，。有的时候刚开始定下来的目标不一定就能适合现实情况，还需要根据监督、检查的情况，随时纠正目标的偏向，把目标引导到正确的道路上来。

第四，注意将个人目标和团队目标相结合。个人的目标来自于团队的目标，

而且对于团队的目标起支持性的作用。

第五，在目标确定后，必须有效的把目标传达给所有的团队成员及相关者。这些相关的人可能是团队外部的成员以及对团队负责的上级部门等。

4. 简述团队目标的作用。

答：（1）团队目标具有凝聚作用。

（2）团队目标具有导向作用。目标不仅仅是一个结果，更重要的是目标也规定了实现这个目标的方法、措施和步骤。

（3）团队目标具有激励作用。

（4）团队目标也是评价团队各项工作成绩大小、质量高低的尺度。

5. 简述团队的特点。

答：（1）成员之间相互依存；（2）成员之间相互协调；（3）团队以实现共同目标为主要任务；（4）团队成员对团队的成败负有责任。

6. 简述设置团队目标应该注意的问题。

答：首先，设立的目标要适度。

第二，相信团队成员的能力，他们有能力完成一个比现在更好的一个目标。

第三，制定的目标，应简洁，便于操作。

第四，设置的团队目标要通过各种渠道让所有的团队成员都知道。

七、论述题

1. 试述体育教学中如何培养学生的学习目标定向？

答：（1）合理设计教学内容，创造良好的课堂气氛。

合理设计教学内容应该遵循“有内在价值、新颖多样和有挑战性”的原则，在教学中教师应该指出学习某种动作的理由和价值，强调学习这些动作对于技能掌握的意义，此外，教师安排的教学内容和教学方式应该新颖多样，这不仅能够引起学生学习的兴趣，更重要的是让学生的注意力集中在完成教学内容上，减少与他人比较的机会。任务还应当有一定的难度，让学生感到通过自己的努力是可以控制学习的结果的。

给予学生较多的自由选择和参与决策的机会，这样能使学生有一种自我决定感、责任感，有利于学习目标定向的形成。在给予学生较多的选择机会时，教师

应该注意使学生的各种选择难度相当，避免学生为了减少努力、维护自我价值感或避免失败而选择过易或过难的任务。

培养学生自主学习的能力。Ames（1988）认为如果学生自主学习能力较低，自由选择不仅不会增强其自我决定感，反而可能使学生不知所措。因此，教师应协助学生选择并运用适当的策略来引导学生。如可以采用合作学习、探究学习等组织形式来引导学生。

积极地给予学生表扬和奖励，表扬和奖励的原因和形式可能会影响到学生成就目标定向。如果体育教师不是采用带有控制企图的而是采用认可的形式，具体地对学生某一方面的进步或表现进行表扬和奖励，学生就会具有更多的内部动机，而且感到更有能力，易形成学习目标定向。相反，如果教师用表扬和奖励来使学生按教师所要求的方式进行学习时，就有可能降低学生的个人控制感和内部动机。另外，公开的表扬和奖励容易导致学生与他人的比较，因此，应注意在进行公开的表扬和奖励时多进行学生自身的纵向表现对比，减少学生与学生之间的横向对比，使学生的满足感和价值感源于自我比较的结果，从而使学生关注知识的掌握和自身能力的提高，形成学习目标定向。

提供同学、同伴之间进行合作学习的机会。在进行教学分组时采用异质的、多样化的小组划分方法，鼓励学生的合作学习。在合作学习环境中，个体的成功依赖于小组的成功，此时的社会比较也是基于小组之间的比较，淡化了个体的能力比较，使学生关注于如何更好地共同完成任务，而不是相互比较。

（2）合理的评价方式

教师在评价学生时，还要注意自己采用的评价标准、评价内容以及评价形式向学生所传递的信息，学生对此信息的知觉会影响其成就目标定向的形成。

教师的评价方式既要让学生体会教学的具体要求，又要暗示学生教师所看重的是什么。一般来说，对学生的评价方式有形成性评价和总结性评价两种方式。一般的教师通常喜欢做总结性评价,评判学生的成绩或不足，将学生置于和其他同学进行比较的地位，使得学生花大量的时间和精力去关心他人的表现和分数，将注意力指向成绩目标，而非学习目标；如果教师在教学过程中针对学生的学习策略、学习所取得的进步等对学生进行形成性评价，分阶段视具体情况，向学生提供有关他们的优点和缺点的有用信息，那么就会引导学生进行自我比较，使学

生相信只要付出了努力就会取得成功，进而形成稳固的学习目标定向。

2. 试述体育活动中有效目标设置的原则。

答：第一：根据学生的实际能力设置目标

在进行目标设置时，体育教师对学生能力以及学生对自己能力的恰当判断与评价是设置成功目标的重要依据。如果不能正确分析和评价学生的实际能力，就有可能制定出过高或者过低的目标，即不切实际的目标。过高的目标会夸大学生的实际能力，易使学生产生畏惧感和挫折感，不利于目标的实现；过低的目标，会降低学生的运动动机，不能激发他们的挑战欲望，容易使学生的实际能力得不到充分发展。因此，在进行目标设置时，体育教师应从学生现实的生理机能水平、运动技能水平以及心理素质等方面进行认真地分析和评价，从而使学生能够在原来的基础上获得进一步的提升。

第二：设置明确、具体、可测量且容易观察的目标

具体、明确、可测量且容易观察的目标是可以用语言加以描述和可用文字加以记录的目标，即可以用次数、米数、秒数等可测定的量来确定的数字目标。

明确的目标可以使人更清楚要做什么、怎么做，付出多大的努力才能达到目标。设置具体明确的目标有助于引导学生形成明确而有效的追求成功的行为，而且还有助于对目标进行评价，有助于定量化地检验是否达到了目标，特别是对于体育活动动机和技能水平低的学生，设置具体明确的目标尤为重要。相反，“再跑快点”、“尽最大努力”等这些笼统、模糊的目标就如同没有目标，不利于引导学生的行为和对学生进行合理的评价。因此，在体育教学中，体育教师应尽量引导、帮助学生设置明确的目标，而不是笼统模糊的目标。

设置具体的、可测量的目标会比仅仅设置一般性的目标（如“尽最大努力”）产生更大的动机推动作用并导致更好的成绩。明确的目标比仅仅设置笼统模糊的目标产生更大的动机推动作用并导致更好的成绩。

第三：设置有难度的又可实现的目标

一个好的目标应该既有一定的难度，又是经过努力可实现的。目标最好是学生需要经过较大努力才能达到的水平。只有这样的目标才具有挑战性，才能够激发学生的运动动机水平。如果目标太容易完成，学生就体验不到挑战性，无法激发学习和锻炼的动机。相反，如果目标太难，学生反复努力后仍达不到这一目标，就会使学生产生挫折感，怀疑自己的能力，使其动机水平降低，甚至放弃努力。

这就要求体育教师在给学生设置目标时，既要掌握学生的身体发育规律和各个项目的运动特点，还要了解每个学生的实际能力和学生对自己能力的自我评价。因为面对同一目标，教师认为按学生的实际能力，应该能够达到，但学生自己认为达不到，那么这个目标对学生来说是不合适的目标。因此，为了保证目标既有困难又有可能实现，可将学生最近的能力水平作为参考，并在必要时修正目标以适应情况的变化，使学生总是处于一个既有困难又可实现的目标之间。

第四：设置长期目标与短期目标紧密结合的目标

一般而言，短期目标比长期目标有效，对人的行动最容易产生立竿见影的推动作用，但必须有长期目标的引导，行动才能更加自觉，坚持不懈。因此，体育教师在给学生设置目标时，应将长期目标与短期目标相结合，并将长期目标划分为一个一个短期的子目标，当子目标被一一实现后，就会自然加大长期目标实现的可能性。

长期目标与短期目标的结合最理想的是使用“阶梯型”式目标设置。其具体步骤是：首先，确定学生经过努力奋斗所能达到的最终目标；然后，确定这个具体任务的基础水平或一般水平表现；最后，确定几个指向于实现最终目标并且难度逐步加大的目标。在实现目标的过程中，体育教师要时刻观察学生实现目标的过程和行为表现，若发现学生达到下一个目标有困难时，应从两个方面来分析，一个可能是子目标间的阶梯设置过高，超出了学生现有的能力水平，此时可以把“阶梯目标”分解成两个或更多的阶梯；另一个可能是学生没有得到一个恰当的指导，或不清楚如何去完成下一个阶梯目标或克服阻碍达到下一个阶梯目标的所需要的那种技能，这就需要体育教师协助学生掌握这个技能。

第五：设置有反馈的目标

对设置的目标提供反馈，有助于学生了解在向目标前进道路上的活动情况，并做出及时的调整和改进。在体育教学中，不仅要为学生设置有效的目标，还要及时提供反馈信息。另外，对学生的阶段性反馈应以积极肯定为主，并指出其今后努力提高与改进的方向。

3. 试述团队目标设置过程中的三个阶段、四个环节。

答：计划阶段：

目标确定环节：

在组建体育团队时，不仅是团队的教练、教师要对团队上一个阶段的总体状况进行总结，团队中的每一个成员也要对团队上一个阶段的总体状况进行总结。其中关键需要总结的是上一个阶段本团队存在的主要问题，取得的主要成就，初步确定这一个阶段的主要任务及工作重点。

在总结上一阶段的总体状况时，团队中的教练、教师和团队成员之间要充分的进行交流沟通，使团队中的每一个成员都能够对团队所处的环境有充分的认识，然后选择和确定团队这一阶段要达到的目标

目标分解环节：

首先，确定目前的情况以及所要达到的目的。第二，为了达到这个目的，明确采取的行动步骤，第一步做什么，第二步做什么，需要怎么做才能达到。第三，将责任分配到每一个团队成员身上。第四，规定达到所定目标的开始时间和结束时间。第五，确定达到目标所需要的人力、物力资源。第六，注意跟踪反馈。

执行阶段

目标执行环节：

当每一个团队成员都有了具体的、定量的明确目标后，那么，他们就会自觉地、努力地实现这些目标，并对照目标进行自我检查、自我控制和自我管理。通过监督、反馈来完善控制系统，保证目标的执行。

但在目标执行环节需要注意以下几点：

（1）利用团队目标实现团队成员的自我控制与自我管理

利用目标来规范团队成员的行为，其最大优点是使得团队成员改变在别人的控制下才能工作的习惯，而更多的选择采用自我控制的方法进行工作在目标执行的过程中，最重要的一个要素是将团队成员的实现目标的进展情况不断地反馈给个人。团队成员也会经常从自己目标的完成情况上分析，检讨自己，找出自己在训练中的问题，以便及时自我调整或得到教练或其它队员的支持。这种双向互动活动能够有效排除队员对目标考核的对立情绪。

（2）监督与咨询

在目标的实施阶段，团队领导的监督是必要的，更多的是监督事先制定的目标是否实现而不是在实现目标的手段上进行过多的干预。在方法手段上充分授权给团队成员，并明确其责任，给他们更大的施展空间，充分激发队员的热情。当

然，对于一些特殊情况，团队领导还要提供必要的训练方法、手段、途径和策略。

教师、教练要抓一些重点目标的完成情况以及计划工作的执行进度，以此为指标，对于那些偏离计划“轨道”的队员进行及时的沟通和调查，找出问题，提供咨询，寻找策略，甚至对于一些例外情况要做出调整，对于表现优秀的队员，采取“无为而治”的态度。

（3）反馈与指导

在实践操作中，往往有意料之外的情况发生，团队成员应及时将情况反馈给教师、教练，以便及时发现问题，防患于未然，也能让教师、教练及时了解队员的训练动向。

反馈和指导有正式和非正式之分。正式的反馈和指导，如：定期召开小组会，与队员共同讨论他们训练情况和完成目标的情况，当出现问题时，根据队员的要求进行专门性的研讨。非正式的反馈和指导，如：教师、教练可以在任何时候，下到队员中间了解情况，并同队员聊天，了解他们关于训练和对目标的看法等。

（4）信息管理

信息在设置目标的过程中扮演着举足轻重的角色，确定目标需要获取大量的信息为依据；分解目标也需要加工、处理信息；实施目标的过程也是信息传递与转换的过程。

信息传递直接影响教练员、队员之间沟通的有效性、及时性和准确性。队员了解教师、教练的态度和对他们的期望，知道实际目标与教师、教练所要求的目标的符合程度，对于所遇到的困难也容易达成共识，加深双方的相互理解。

检查阶段

目标评估环节：

（1）目标的激励与考核

仅靠团队中的教师、教练的监督是不够的，还需要建立健全的目标考核体系来对队员的行为活动进行引导、约束和激励。引导和约束学生的个人行为与整个团队的目标执行情况在时间上和空间上相一致，并通过激励来引导学生的个人行为。队员通过目标进行自我控制，每一个队员都应该规定自己对于实现团队的总目标应该做出的贡献。

针对于团队的总体目标，发展出与之相配套的一系列短期目标，通过对于短

期目标的考核、评价、反馈来判断总体目标的实现情况。

（2）目标的检查和调节

对所取得的进步和成果进行检查和评价，即把实现的进步同原来制定的目标相比较。检查目标实施的进度、质量、均衡、落实情况，还有目标对策（措施）的落实情况、及时发现问题、解决问题；同时也需要检查其他问题，及时防止一些偏差出现，比如：不宜过分强调定量指标，忽视定性的内容，要根据多变的环境及时调整目标等。

目标检测与识别

采用视频图像的运动目标检测与识别 相关调研 目标检测是计算机视觉的一个重要组成部分,在军事及工业等领域有着重要的应用前景。运动目标的检测方法主要有光流法,差值法。光流法的计算量很大,实时性和应用性较差。而图像差值法比较简单,实时性较好,是目前应用最广泛,最成功的运动目标检测的方法。图像差值法可分为两类,一类是用序列图像的每一帧与一个固定的静止的参考帧做图像差分,但自然场景不是静止不变的,因而必须不断的更新背景。另一类是用序列图像的两帧进行差分,这种方法无法检测出两帧图像中重合的部分,只能检测出目标的一部分信息。在绝大多数视频监控图像应用中,每一个像素都可以用一个或多个高斯模型近似,因此,高斯背景模型是绝大多数目标检测方法常用的基本模型。 智能视频服务器是飞瑞斯在多年视频分析技术优势的基础上，推出的一系列具有智能视频分析功能的DVS 视频编码设备。智能视频服务器基于DSP、ARM等核心平台，完成前端标准的H.264高压缩率编码，同时完成智能分析功能。 智能视频服务器的最大的创新点在于，这一系列DVS不仅仅提供视频监控的功能，能通过飞瑞斯核心的智能视频分析技术，来感知视频场景内的环境、人和物，并挖掘其中的人(物)行为、状态、身份信息、数量、轨迹等更深层次的元数据信息。 智能视频服务器赋予了视频监控系统智慧的大脑，从此视频监控不仅仅是能看得到，而且还能自己思考，提供更为智能的应用。

https://www.wendangku.net/doc/cb2664144.html,/products_20_26.html?bdclkid=BztEJhpzcR34JE_Ft948PGoNuxuK0gsc zre7HPa3EhvUMBqk3J

运动目标检测光流法

摘要 运动目标检测方法是研究如何完成对视频图像序列中感兴趣的运动目标区域的“准确定位”问题。光流场指图像灰度模式的表面运动，它可以反映视频相邻帧之间的运动信息，因而可以用于运动目标的检测。MATLAB这种语言可移植性好、可扩展性强，再加上其中有丰富的图像处理函数，所以利用MATLAB 软件来用光流法对运动目标的检测中具有很大的优势。本设计主要可以借助matlab软件编写程序，运用Horn-Schunck算法对图像前后两帧进行处理，画出图像的光流场。而图像的光流场每个像素都有一个运动矢量，因此可以反映相邻帧之间的运动，分析图像的光流场就可以得出图像中的运动目标的运动情况。 关键字：光流法；Horn-Schunck算法；matlab

目录 1光流法的设计目的 (1) 2光流法的原理 (1) 2.1光流法的介绍 (1) 2.1.1光流与光流场的概念 (1) 2.1光流法检测运动目标的原理 (2) 2.1.1光流场计算的基本原理 (2) 2.2.2基于梯度的光流场算法 (2) 2.2.3Horn-Schunck算法 (3) 2.2.4光流法检测运动目标物体的基本原理概述 (5) 3光流法的程序具体实现 (6) 3.1源代码 (6) 3.1.1求解光流场函数 (6) 3.1.2求导函数 (9) 3.1.3高斯滤波函数 (9) 3.1.4平滑性约束条件函数 (10) 3.1.5画图函数 (10) 4仿真图及分析 (12) 结论 (13) 参考文献 (14)

1 光流法的设计目的 数字图像处理，就是用数字计算机及其他有关数字技术，对图像进行处理，以达到预期的目的。随着计算机的发展，图像处理技术在许多领域得到了广泛应用，数字图像处理已成为电子信息、通信、计算机、自动化、信号处理等专业的重要课程。 数字图像处理课程设计是在学习完数字图像处理的相关理论后，进行的综合性训练课程，其目的是：使学生进一步巩固数字图像处理的基本概念、理论、分析方法和实现方法；增强学生应用Matlab编写数字图像处理的应用程序及分析、解决实际问题的能力；尝试所学的内容解决实际工程问题，培养学生的工程实践能力。 运动目标检测是数字图像处理技术的一个主要部分，近些年来，随着多媒体技术的迅猛发展和计算机性能的不断提高，动态图像处理技术日益受到人们的青睞，并且取得了丰硕的成果，广泛应用于交通管理、军事目标跟踪、生物医学等领域。 因此，基于光流法，实现运动目标的检测是本文的研究对象。结合图书馆书籍、网上资料以及现有期刊杂志，初步建立起运动目标检测的整体思路和方法。 2 光流法的原理 2.1 光流法的介绍 2.1.1 光流与光流场的概念 光流是指空间运动物体在观测成像面上的像素运动的瞬时速度，它利用图像序列像素强度数据的时域变化和相关性来确定各自像素位置的“运动”，即反映图像灰度在时间上的变化与景物中物体结构及其运动的关系。将二维图像平面特定坐标点上的灰度瞬时变化率定义为光流矢量。视觉心理学认为人与被观察物体

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

基于opencV的动态背景下运动目标检测及跟踪(修改版)

基于openCV的动态背景下的运动目标检测 摘要：介绍在动态背景下对视频图像序列进行运动目标的检测，主要包括三个步骤，分别是运动估计，运动补偿和目标检测。在运动估计中采用的主要是基于特征点匹配算法。这种算法与传统的块匹配算法最大的好处在于它的数据量少，计算简单迅速而且图像的匹配可靠性更高。最后用计算机视觉类库openCV进行实现。 关键词：运动目标检测；openCV；特征点匹配 Moving Object Detection in the Dynamic Background Based on openCV Abstract：Introducing a moving object detection algorithm of the dynamic background in the video image sequence，which includes three steps. They are motion estimation, motion compensation and object detection. At the motion estimation, we take an algorithm based on the feature points matching. The advantages of this algorithm is that it needs fewer data and indicates faster calculating speed compared to the block matching algorithm. What’s more, the matching of the video image sequence is more reliable. Then used openCV realized the algorithm. Keywords: moving object detection; openCV; feature points matching 引言 在生活中摄像头可以说随处可见，我们经常需要对视频中的运动目标进行相关操作，这就设涉及到了对运动目标的检测及跟踪。作为视觉领域的一部分，它不仅对我们的生活，在军事，医学等各种领域里都有着广泛的影响。 所谓运动目标的检测就是在一段序列图像中检测出变化区域，并将运动目标从背景图像中提取出来[2]，它是基础，能否正确的检测与分割出运动目标对后续的工作有着巨大的影响。常见的运动目标检测方法有：背景差分法，帧差法，累积差分法，光流法。本文主要介绍的是一种在动态背景下对运动目标进行检测的算法。 检测算法介绍 检测算法有很多种，不同的算法有他们各自的利与弊。背景差分法：是事先将背景图像存储下来，再与观测图像进行差分运算，实现对运动区域的检测。这种方法能得到较为完整的运动目标信息，但背景图像必须随着外部条件比如光照等的变化而不断更新，所以背景模型的获取和更新比较麻烦。帧差法：直接比较相邻两帧图像对应像点的灰度值的不同，然后通过阈值来提取序列图像中的运动区域[2]。这种方法更新速度快，算法简单易实现，适应性强，不需要获取背景图像。但是背景与运动目标间需要有一定程度的灰度差，否则可能在目标内部产生空洞，不能完整的提取出运动目标。为了改进相邻两帧间的差分效果，人们提出了累积差分法。累积差分法是利用三帧图像计算两个差分图像，再令其对应像素相乘的算法。它通过分析整个图像序列的变化来检测小位移或缓慢运动的物体。光流法是在时间上连续的两幅图想中，用向量来表示移动前后的对应点，在适当平滑性约束的条件下，根据图像序列的时空梯度估计运动场，通过分析运动场的变化对运动目标和场景进行检测和分割。 上面的几种算法都是基于静态背景下的方法，下面主要介绍动态背景下运动目标的检测。 因为生活中我们在很多情况下背景图像都不是静态的，有时摄像机都是安装在一个运动

运动目标图像的识别与跟踪

运动目标图像的识别与跟踪 本文主要目的是将视频摄像头中的运动目标从背景中提取出来，并加以跟踪。首先考虑的是常见的目标检测的算法，其次考虑对于噪声的滤除，最后是对运动目标的跟踪。 一、基本目标检测算法 我们主要考虑的目标检测的算法主要有三种，光流场法、背景模型法以及时域差分法。 1.1光流场法 光流主要是图像亮度模式的表现运动。而光流场则是指灰度模式的表面运动。一般条件下，我们可以根据图像的运动，进行估算相对运动。 光流场法的基本理论是光流场基本方程： 0=++t y x I vI uI (1.1) 式中我们根据亮度守恒，利用泰勒公式展开，忽略高阶项与二次项。其中x I 、y I 和t I 是图像在对数轴x 、y 两个方向和t 的的导数，()v u ,就是这个点的光流坐标。 光流场法的目标检测，在摄像机运动时候也可以做出判断，但是图像的噪声太过明显，使得计算数据庞杂，计算的公式更加复杂，这样并不适合我们的对于目标跟踪的高精度的摄像系统。 1.2背景模型法 背景模型法，也被称为背景差法，主要利用当前的图像和背景的图像的二值化做差，然后取阈值，分割运动目标。 首先根据： ()()()y x b y x f y x D t t t ,,,-= (1.2) 我们可以得到当前的图像帧数()y x f t ,和背景图像的帧数),(y x b t 做差，然后以公式对图像进行二值化的处理。 ???≤>=)(,0)(,1),(BackGround T D ForeGround T D y x P t t t (1.3) 上面),(y x P t 是二值化模板图。假设某一区域大于一个给定的面积的时候，该区域就是我们要找的目标区域。 背景模型法的算法简单，可以快速反应，并且可以提供运动目标的大略特征等数据。但是对于复杂背景下，比如人流较大的公共场所，或者有光照等干扰时，就需以其他的算法以不断更新背景信息来进行弥补。

运动序列目标检测算法研究及 DSP 实现

运动序列目标检测算法研究及DSP实现 李文艳，王月琴，张笑微 （西南科技大学信息工程学院四川绵阳621010） 摘要：由于实际场景的多样性，目前常用的运动目标检测算法都还存在一定程度的缺陷，因此本文提出了一种将帧差法和背景减法相结合的方法，实现快速精确地检测和提取运动目标。实验结果表明，本方法是比较实用的，能较好满足实时视频监控系统的要求。最后将程序移植到基于DSP的平台上，进行相应的优化后基本满足了实时性的要求。 关键词：目标检测；帧差法；背景减法 中图分类号：TP751.1 文献标识码：A Algorism Research of Moving Object Detection and DSP Implementation LI Wen-yan，WANG Yue-qin，ZHANG Xiao-wei (Southwest University of Science and Technology Mianyang Sichuan China 621010) Abstract: Because of the environment’s variety, the methods that have been used for moving object detection need to be improved. An algorithm based on two consecutive frames subtraction and background subtraction is presented and it can detect and extract object quickly and accurately. The results show that the proposed method is a practical one. It can meet the need of the real time video surveillance and monitoring system. The coding is transplanted in DSP, and the project is executed successfully on CCS simulator. Keywords: Object detection; Frames subtraction; Background subtraction 引言 运动目标的检测在智能监控等领域中得到了广泛的应用。运动目标的检测就是从视频流中去除静止背景提取出运动的目标，运动目标的有效分割对跟踪等后期处理非常关键。 本文提出了将帧间差分和背景减法相结合的方法。首先选取一帧作为背景帧, 建立各像素点的高斯模型。再运用帧间差分法对相邻两帧图像进行差分处理, 区分出背景点和变化的区域。然后将变化区域与背景帧的对应区域进行模型拟合区分出显露区和运动物体。 1 运动目标检测算法总体流程 采用帧间差分与背景减法相结合的算法进行运动目标检测，包括运动目标的检测和将检测到的运动目标从背景中分割出来两部分，其系统框架流程图如图1所示。 图1 运动目标检测流程图 这种设计充分利用了被检测区域部分时间静止的特点，具有智能检测的功能，它只在检

运动目标检测方法总结报告

摘要 由于计算机技术的迅猛发展，使得基于内容的视频信息的存取、操作和检索不仅成为一种可能，更成为一种需要。同时，基于内容的视频编码标准MPEG-4和基于内容的视频描述标准MPEG-7正在发展和完善。因此提取和视频中具有语义的运动目标是一个急需解决的问题。运动目标提取和检测作为视频和图像处理领域的重要研究领域，有很强的研究和应用价值。运动检测就是将运动目标从含有背景的图像中分离出来，如果仅仅依靠一种检测算法，难以从复杂的自然图像序列中完整地检测出运动的目标。较高的检测精度和效率十分重要，因此融合多种检测方法的研究越来越受到重视。本文介绍了几种国内外文献中的经典的视频运动目标的检测和提取算法，并对各种方法进行了评价和总结。首先介绍了基本的运动目标检测的基本知识和理论，然后介绍了基本的几种目标检测方法及其各种改进方法。对今后的运动目标检测提取的相关研究提供一定的参考。 关键词：运动目标检测光流法帧差法背景建模方法

ABSTRACT Because of the rapid development of computer technology, it is possible to access, operate and retrieve the video information based on the content of the video. At the same time, based on the content of the video coding standard MPEG-4 and content-based video description standard MPEG-7 is developing and improving. Therefore, it is an urgent problem to be solved in the extraction and video. Moving object extraction and detection is a very important field of video and image processing, and has a strong research and application value. Motion detection is to separate moving objects from the image containing background, if only rely on a detection algorithm, it is difficult to from a complex natural image sequences to detect moving target. Higher detection accuracy and efficiency are very important, so the study of the fusion of multiple detection methods is becoming more and more important. In this paper, the detection and extraction algorithms of the classical video moving objects in the domestic and foreign literatures are introduced, and the methods are evaluated and summarized. Firstly, the basic knowledge and theory of basic moving target detection is introduced, and then the basic method of target detection is introduced. To provide a reference for the research on the extraction of moving target detection in the future. Keywords: Visual tracking Optical flow method Frame Difference Background modeling method

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+

运动目标检测原理

运动检测（移动侦测）原理 一、引言 随着技术的飞速发展，人们对闭路电视监控系统的要求越来越高，智能化在监控领域也得到越来越多的应用。在某些监控的场所对安全性要求比较高，需要对运动的物体进行及时的检测和跟踪，因此我们需要一些精确的图像检测技术来提供自动报警和目标检测。运动检测作为在安防智能化应用最早的领域，它的技术发展和应用前景都受到关注。 运动检测是指在指定区域能识别图像的变化，检测运动物体的存在并避免由光线变化带来的干扰。但是如何从实时的序列图像中将变化区域从背景图像中提取出来，还要考虑运动区域的有效分割对于目标分类、跟踪等后期处理是非常重要的，因为以后的处理过程仅仅考虑图像中对应于运动区域的像素。然而，由于背景图像的动态变化，如天气、光照、影子及混乱干扰等的影响，使得运动检测成为一项相当困难的工作。 二、运动检测（移动侦测）原理 早期的运动检测如MPEG1是对编码后产生的I帧进行比较分析，通过视频帧的比较来检测图像变化是一种可行的途径。原理如下：MPEG1视频流由三类编码帧组成，它们分别是：关键帧（I 帧），预测帧（P帧）和内插双向帧（B帧）。I帧按JPEG标准编码，独立于其他编码帧，它是MPEG1视频流中唯一可存取的帧，每12帧出现一次。截取连续的I帧，经过解码运算，以帧为单位连续存放在内存的缓冲区中，再利用函数在缓冲区中将连续的两帧转化为位图形式，存放在另外的内存空间以作比较之用，至

于比较的方法有多种。此方法是对编码后的数据进行处理，而目前的MPEG1/MPEG4编码都是有损压缩，对比原有的图像肯定存在误报和不准确的现象。 目前几种常用的方法： 1.背景减除（Background Subtraction ） 背景减除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，如光照和外来无关事件的干扰等特别敏感。最简单的背景模型是时间平均图像，大部分的研究人员目前都致力于开发不同的背景模型，以期减少动态场景变化对于运动分割的影响。 2.时间差分（Temporal Difference ） 时间差分（又称相邻帧差）方法是在连续的图像序列中两个或三个相邻帧间采用基于像素的时间差分并且阈值化来提取出图像中的运动区域。时间差分运动检测方法对于动态环境具有较强的自适应性，但一般不能完全提取出所有相关的特征像素点，在运动实体内部容易产生空洞现象。 3.光流（Optical Flow） 基于光流方法的运动检测采用了运动目标随时间变化的光流特性，如Meyer[2] 等通过计算位移向量光流场来初始化基于轮廓的跟踪算法，从而有效地提取和跟踪运动目标。该方法的优点是在摄像机运动存在的前提下也能检测出独立的运动目标。然而，

光流法运动目标跟踪论文

研究生课程论文 《光流法运动目标跟踪》 课程名称s 姓名 学号 专业 任课教师 教师评阅意见： 论文成绩评阅日期 课程论文提交时间：年月日

摘要本文实现了对运动目标的跟踪检测，重点研究金字塔Lucas-Kanade算法，在研究基于特征点的目标跟踪的一般方法，即采用改进的Harris角点提取点的方法。实验结果表明先采用Shi-Tomasi算法比Harris算法提取角点效果更好，之后用金字塔光流进行跟踪。 关键词运动目标跟踪Lucas-Kanade Shi-Tomasi 改进Harris 1.引言 近些年，模式识别领域的图像处理已经成为一个支柱，其中，动态目标的识别跟踪已经被研究者应用到工程上，而运动目标跟踪算法的优劣直接影响着运动目标跟踪的稳定性和精确性。本文主要是运动光流法等算法对运动目标进行跟踪。目标特征点的跟踪是计算机视觉中的一个基本而极具挑战性的研究课题，该课题在人机互动（HCI），目标识别，目标运动等领域有着非常重要的应用。虽然对运动目标跟踪算法能够完成对运动目标的可靠跟踪，大多数都存在处理数据量大，运算复杂等问题。因此，研究具有高精度且运算简单的目标检测与跟踪算法是图形跟踪迫切需要解决的问题，目前基于特征和光流的图像跟踪方法受到了极大的关注。 2.运动目标检测算法 运动目标检测技术是目标自动检测、识别与跟踪的基础，也是实现进一步处理视频编码、目标跟踪、目标分类及行为理解等的关键技术。基于视频或序列图像的分析一般可分为四个步骤：(1)运动目标的检测与提取，(2)运动目标的分类，(3)运动目标的跟踪，(4)运动目标的行为理解与分析，如图1所示。 图像序列运动检测目标分类目标跟踪行为理解 图1 分析过程 在计算机视觉处理中，运动目标检测技术处于中层处理级别，它是指在一个视频或者图像中，对需要研究的并且是处于运动状态的目标和背景进行分离，对于行为理解，行为分析等其他技术的研究，运动目标检测也是一种有效的方法。 目标检测要依据运动目标的主要特性，例如时间特性、边缘形状特性、颜色灰度特性、矢量特性等等。时间特性、区域作为视频序列时间差分和图像分割的基础，是运动目标最基本的特性。目标运动时在形状、大小、刚度等方面的差异称为形态特征，利用形态特征对运动目标检测，难点是对小目标的检测。 3.光流法 1950年，Gibuson首先提出了光流的概念，所谓光流就是指图像表现运动的速度。物体在运动的时候之所以能被人眼发现，就是因为当物理运动时，会在人的视网膜上形成一系列的连续变化的图像，这些变化信息在不同时间，不断的流过眼睛视网膜，就好像一种光流过一

运动目标检测研究意义及国内外现状

运动目标检测研究意义及国内外现状运动目标检测研究意义及国内外现状 1研究意义...................................................................... (1) 2国内外研究现 状 ..................................................................... . (1) 1研究意义 众所周知，当前是信息时代，信息的获得、加工、处理以及应用都有了飞跃发展。人们认识世界的重要知识来源就是图像信息，在很多场合，图像所传送的信息比其他形式的信息更丰富、真切和具体。人眼与大脑的协作使得人们可以获取、处理以及理解视觉信息，人类利用视觉感知外界环境信息的效率很高。事实上，据一些国外学者所做的统计，人类所获得外界信息有80%左右是来自眼睛摄取的图像。由此可见，视觉作为人类获取外界信息的主要载体，计算机要实现智能化，就必须能够处理图像信息。尤其是近年来，以图形、图像、视频等大容量为特征的图像数据处理广泛应用于医学、交通、工业自动化等领域。 自然界的一切图像都是连续变化的模拟图像，在日常生活中，这些图像中的运动目标往往是我们比较关心的，如:行人、行驶的交通工具以及其他的运动物体。运动目标检测是计算机视觉和数字图像处理的一个热门方向，广泛应用于机器人导航、智能视频监控、工业检测、航空航天等诸多领域。因此，运动目标检测也就成为了近年来理论和应用的研究热点，它是图像处理和计算机视觉学科的重要分支，也是智能监控系统的核心部分。它的目的就是如何快速、准确地检测出监控视频中的运动目标，即从序列图像中将运动目标提取出来。

视频图像中运动目标检测

视频图像中运动目标检测

毕业论文 题目视频图像中运动目标检测 方法研究 专业电气工程及其自动化 班级电气1003 学生曹文 学号20113024543 指导教师赵哥君 二〇一二年六月八日

摘要 在很多现代化领域，运动目标检测都显示出了其重要的作用。尤其是近二十年的社会经济的飞速发展，运动目标检测都彰显了其重要性，在航空、通信、航海等各个方面都有关键性的作用，从而使运动目标检测方法的研究成为各国的研究热门课题。 通过阅读大量的相关论文、期刊及其网络资源，了解了高斯背景建模及背景更新的基本原理及思想。在本文中，首先介绍了运动目标检测方法的相关基础知识，如图像的二值化、图像的形态学处理、颜色空间模型。然后重点说明了三种常用的运动目标检测方法的研究，简要阐述了三种研究方法的基本思想。在老师的帮助下进行了相应的实验，最终得出了三种运动目标检测方法的优点和缺点，着重探究了高斯背景建模及其背景更新基本原理及思想。 最后，通过相关的程序及软件对混合高斯背景模型进行了相关的实验，进而发现了混合高斯背景建模算法存在的不足之处，如：高斯背景建模的计算量大、运动目标较大时检测效果差等问题，并对对这些问题提出了相关设想及改进。 关键词：运动目标检测；二值化；图像的形态学处理；高斯背景建模；背景更新 I

ABSTRACT In many modern fields, moving target detection are showing its important role. Especially nearly twenty years of rapid development of social economy, the moving target detection has shown its importance, in various aviation, communication, navigation and so on have a key role, so the study of moving target detection method has become a research hot topic in countries. By reading relevant papers, a large number of journals and cyber source, understand the basic principle and thought of Gauss background modeling and updating the background. In this paper, firstly introduces the basic knowledge of moving target detection method, such as the two values image, morphological image processing, color space model. Then focus on the study of three methods used for moving object detection, a brief description of the basic ideas of the three kinds of research methods. By the experiment, the results of three kinds of method of moving target detection has advantages and disadvantages, this paper emphatically explores Gauss background modeling and background updating basic principle and thought. Finally, through the program and software related to mixed Gauss background model for the relevant experiments, and found the shortcomings, the presence of mixed Gauss background modeling algorithm such as: the problem of computing Gauss background modeling, moving target volume larger detection effect is poor, and on these problems put forward relevant ideas and improvement. Keywords: moving object detection; two values; I I

视频图像中运动目标检测方法研究

视频图像中运动目标检测方法研究

毕业论文 题目视频图像中运动目标检测 方法研究

摘要 在很多现代化领域，运动目标检测都显示出了其重要的作用。尤其是近二十年的社会经济的飞速发展，运动目标检测都彰显了其重要性，在航空、通信、航海等各个方面都有关键性的作用，从而使运动目标检测方法的研究成为各国的研究热门课题。 通过阅读大量的相关论文、期刊及其网络资源，了解了高斯背景建模及背景更新的基本原理及思想。在本文中，首先介绍了运动目标检测方法的相关基础知识，如图像的二值化、图像的形态学处理、颜色空间模型。然后重点说明了三种常用的运动目标检测方法的研究，简要阐述了三种研究方法的基本思想。在老师的帮助下进行了相应的实验，最终得出了三种运动目标检测方法的优点和缺点，着重探究了高斯背景建模及其背景更新基本原理及思想。 最后，通过相关的程序及软件对混合高斯背景模型进行了相关的实验，进而发现了混合高斯背景建模算法存在的不足之处，如：高斯背景建模的计算量大、运动目标较大时检测效果差等问题，并对对这些问题提出了相关设想及改进。 关键词：运动目标检测；二值化；图像的形态学处理；高斯背景建模；背景更新 I

ABSTRACT In many modern fields, moving target detection are showing its important role. Especially nearly twenty years of rapid development of social economy, the moving target detection has shown its importance, in various aviation, communication, navigation and so on have a key role, so the study of moving target detection method has become a research hot topic in countries. By reading relevant papers, a large number of journals and cyber source, understand the basic principle and thought of Gauss background modeling and updating the background. In this paper, firstly introduces the basic knowledge of moving target detection method, such as the two values image, morphological image processing, color space model. Then focus on the study of three methods used for moving object detection, a brief description of the basic ideas of the three kinds of research methods. By the experiment, the results of three kinds of method of moving target detection has advantages and disadvantages, this paper emphatically explores Gauss background modeling and background updating basic principle and thought. Finally, through the program and software related to mixed Gauss background model for the relevant experiments, and found the shortcomings, the presence of mixed Gauss background modeling algorithm such as: the problem of computing Gauss background modeling, moving target volume larger detection effect is poor, and on these problems put forward relevant ideas and improvement. Keywords: moving object detection; two values; I I

LK光流算法总结

运动目标检测之Lucas-Kanade光流算法读书笔记 视觉是人类感知自身周围复杂环境最直接有效的手段之一，而在现实生活中大量有意义的视觉信息都包含在运动中，人眼对运动的物体和目标也更敏感，能够快速的发现运动目标。随着计算机技术、通信技术、图像处理技术的不断发展，计算机视觉己成为目前的热点研究问题之一。而运动目标检测是计算机视觉研究的核心课题之一，融合了图像处理、模式识别、人工智能、自动控制、计算机等众多领域的先进技术，在军事制导、视觉导航、视频监控、智能交通、医疗诊断、工业产品检测等方面有着重要的实用价值和广阔的发展前景。 一目标检测 运动目标检测运动目标检测是指从序列图像中将运动的前景目标从背景图像中提取出来。目前,已有的运动目标检测方法按照算法的基本原理可以分为三类:背景差分法，帧间差分法和光流法。 1背景差分法 背景差分法又称背景减除法，背景差分法的原理是将当前帧与背景图像进行差分来得到运动目标区域，但是需要构建一幅背景图像，这幅背景图像必须不含运动目标，并且应该能不断的更新来适应当前背景的变化，构建背景图像的方法有很多，比较常用的有基于单个高斯模型的背景构建，基于混合高斯模型的背景构建，基于中值滤波器的背景构造，基于卡尔曼滤波器的背景构造，基于核函数密度估计的背景模型构造。 缺点：因为要求背景是静止的，所以背景的变化，场景中有很多干扰，比如场景中有树枝和叶子在风中晃动、水面的波动等等，还有照明的变化和天气的变化等都可能影响检测的结果 2帧间差分法 帧间差分法是一种通过对视频图像序列中相邻两帧作差分运算来获得运动目标轮廓的方法，它可以很好地适用于存在多个运动目标和摄像机移动的情况。当监控场景中出现异常物体运动时，帧与帧之间会出现较为明显的差别，两帧相减，得到两帧图像亮度差的绝对值，

基于matlab的运动目标检测

1 绪论 课题研究背景及意义 运动目标检测是图像处理与计算机视觉的一个分支，在理论和实践上都有重大意义，长久以来一直被国内外学者所关注。在实际中，视频监控利用摄像机对某一特定区域进行监视，是一个细致和连续的过程，它可以由人来完成，但是人执行这种长期枯燥的例行监测是不可靠，而且费用也很高，因此引入运动监测非常有必要[1]。它可以减轻人的负担，并且提高了可靠性。概括起来运动监测主要包括三个内容[2]：运动目标检测，方向判断和图像跟踪。运动目标检测是整个监测过程的基础，运动目标的提取准确与否，直接关系到后续高级过程的完成质量。 国内外研究现状 运动目标检测在国外已经取得了一些的研究成果[3]，许多相关技术已经开始应用到实际系统中，但是国内研究相对落后,与国外还有较大差距。传统的视频目标提取大致可以分两类,一类以空间同性为准则,先用形态学滤波器或其他滤波器对图像作预处理;然后对该图像的亮度、色度或其他信息作空间上的分割以对区域作边缘检测;之后作运动估计,并合并相似的运动区域以得到最终的提取结果。如光流算法、主动轮廓模型算法。此类方法结果较为准确但是运算量相对较大。另一类算法主要以时间变化检测作为准则,这类算法主要通过帧差检测图像上的变化区域和不变区域,将运动物体与静止背景进行分割。此类方法运算量小,提取结果不如前类方法准确。此外,还有时空结合方法、时空亮度梯度信息结合的方法等等[4]。本文将围绕以时间变化监测为基础的方法展开分析和讨论。 本文结构 第1章介绍了本文的研究意义及国内外发展状况；第2章分为四个部分详细讲述了运动目标检测的方法，介绍了背景提取与更新算法，检测算法，阈值选取，形态学滤波等；第三章对全文作出了总结。