基于嵌入式的目標(biāo)標(biāo)定系統(tǒng)

1、歡迎共閱院學(xué)編號(hào)：西安郵電學(xué)院大學(xué)生科技創(chuàng)新活動(dòng)項(xiàng)目申請表 項(xiàng)目名稱：基于嵌入式的目標(biāo)標(biāo)定系統(tǒng) 項(xiàng)目負(fù)責(zé)人：李偉 項(xiàng)目指導(dǎo)老師：孫書詠 項(xiàng)目類別： B 項(xiàng)目來源： 項(xiàng)目申報(bào)單位：自動(dòng)化學(xué)院自動(dòng)化 0803 班 協(xié)作單位： 申報(bào)時(shí)間： 2010年 4月 3 號(hào) 西安郵電學(xué)院團(tuán)委制2010年 3 月歡迎共閱一、國內(nèi)、外研究的現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢 現(xiàn)代自動(dòng)檢測技術(shù)是一種利用計(jì)算機(jī)系統(tǒng)來代替人工進(jìn)行目標(biāo)檢測的新興技術(shù)。 采用成熟的自 動(dòng)檢測技術(shù)除了可以提供穩(wěn)定、 準(zhǔn)確的檢測結(jié)果， 還可對檢測過程中所發(fā)現(xiàn)的問題進(jìn)行分析、 分類， 根據(jù)問題出現(xiàn)的位置、頻率等參數(shù)， 對原因進(jìn)行輔助分析， 將結(jié)果反饋給生產(chǎn)管理人員

2、，為提高生 產(chǎn)效率提供輔助參考信息， 為實(shí)現(xiàn)現(xiàn)代企業(yè)所要求的全過程管理與控制提供信息。 因此，研究者在 對客觀世界的感知、信息獲取、目標(biāo)檢測等方面進(jìn)行著廣泛的探索和研究。由于人類從外界獲得的信息約有 80%來自視覺系統(tǒng)，也就是說視覺是人類觀察世界、認(rèn)知世界 的重要功能手段。 因此，用計(jì)算機(jī)來模擬生物微觀或宏觀視覺功能的科學(xué)和技術(shù)變成一個(gè)廣受關(guān)注 的研究領(lǐng)域，特別是在檢測科學(xué)和技術(shù)領(lǐng)域，更是成為一個(gè)即有挑戰(zhàn)又有新機(jī)的研究分支。但是，計(jì)算機(jī)視覺既是工程領(lǐng)域、 也是科學(xué)領(lǐng)域中的一個(gè)富有挑戰(zhàn)性的重要研究領(lǐng)域， 而且計(jì) 算機(jī)視覺是一門綜合性的學(xué)科。 近年來，隨著電子技術(shù)、 計(jì)算機(jī)科學(xué)及其相關(guān)學(xué)科如數(shù)字圖

3、形處理、 模式識(shí)別、 人工智能以及機(jī)器學(xué)習(xí)等學(xué)科研究的發(fā)展， 計(jì)算機(jī)視覺在理論上和工程應(yīng)用上都取得了 很大的進(jìn)展。 計(jì)算機(jī)視覺己經(jīng)成為諸如制造業(yè)、 檢驗(yàn)、醫(yī)療診斷和軍事等領(lǐng)域中各種智能自主系統(tǒng) 中不可分割的一部分，成為對經(jīng)濟(jì)和科學(xué)有廣泛影響的科學(xué)和工程的基本問題之一。計(jì)算機(jī)視覺研究的最終目標(biāo)就是使計(jì)算機(jī)能象人那樣通過視覺觀察和理解世界， 具有自主適應(yīng) 環(huán)境的能力， 這是要經(jīng)過長期努力才能達(dá)到的目標(biāo)。 目前還沒有條件實(shí)現(xiàn)象人那樣識(shí)別和理解任意 環(huán)境中的目標(biāo)或自主地完成工作， 而只能建立一種視覺系統(tǒng)， 這個(gè)系統(tǒng)用各種成像系統(tǒng)代替視覺器 官作為輸入傳感手段， 由計(jì)算機(jī)來代替大腦完成處理和解釋。 依據(jù)

4、視覺傳感和反饋， 以某種程度的 智能完成特定的任務(wù)。歡迎共閱二、研究內(nèi)容（階段目標(biāo)、最終目標(biāo)）和意義 運(yùn)動(dòng)物體跟蹤包括對視角范圍內(nèi)運(yùn)動(dòng)物體的檢測和跟蹤， 其實(shí)質(zhì)是通過對攝像機(jī)攝取的圖像序 列幀進(jìn)行分析， 檢測并提取出場景中的運(yùn)動(dòng)物體， 然后對該物體進(jìn)行跟蹤， 并進(jìn)一步對目標(biāo)的運(yùn)動(dòng) 參數(shù)進(jìn)行估計(jì)。運(yùn)動(dòng)物體檢測按目標(biāo)與 CCD之間的關(guān)系可以分為靜態(tài)背景和動(dòng)態(tài)背景運(yùn)動(dòng)檢測。所謂靜態(tài)背景 是指攝像 CCD在整個(gè)監(jiān)視過程中不發(fā)生移動(dòng)， 只有被監(jiān)視目標(biāo)在攝像 CCD的視場內(nèi)運(yùn)動(dòng)， 即只是目標(biāo) 相對于 CCD的運(yùn)動(dòng)；動(dòng)態(tài)背景是指攝像 CCD在監(jiān)視過程中發(fā)生移動(dòng) （如平動(dòng)、旋轉(zhuǎn)或多自由度運(yùn)動(dòng) ）， 被監(jiān)視目標(biāo)

5、在攝像 CCD的視場內(nèi)也發(fā)生運(yùn)動(dòng)，就產(chǎn)生目標(biāo)與 CCD之間復(fù)雜的相對運(yùn)動(dòng)。靜態(tài)背景下運(yùn)動(dòng)物體檢測主要的方法是： 連續(xù)幀差法、背景減法、光流法等。 連續(xù)幀差法將連 續(xù)兩幀圖像進(jìn)行差分比較， 從中提取出運(yùn)動(dòng)物體的信息， 它對動(dòng)態(tài)環(huán)境有較好的適應(yīng)性， 但提取出 的運(yùn)動(dòng)物體完整性較差； 背景減法將當(dāng)前幀圖像與背景圖像進(jìn)行比較， 能夠較完整地提取物體， 但 對場景的動(dòng)態(tài)變化和光照變化較為敏感； 光流法計(jì)算方法相當(dāng)復(fù)雜， 且抗噪性能差， 如果沒有特別 的硬件裝置則不能被應(yīng)用于全幀視頻流的實(shí)時(shí)處理。 這幾種方法各有優(yōu)缺點(diǎn)， 常用的處理方法是將 它們相結(jié)合， 例如三幀圖像差分法、 連續(xù)幀間差分法和背景差分法結(jié)

6、合的方法、 動(dòng)態(tài)背景更新的方本課題的工作主要對特定目標(biāo)的標(biāo)定。本立項(xiàng)實(shí)現(xiàn)的目標(biāo)包括如下幾個(gè)方面：1 研究相關(guān)計(jì)算機(jī)圖像處理的理論和方法2 研究計(jì)算機(jī)標(biāo)定技術(shù)3 從復(fù)雜場景中提取特征障礙信息4 對信息做出判斷，預(yù)警歡迎共閱三、預(yù)期達(dá)到的技術(shù)目標(biāo)和擬解決的技術(shù)問題計(jì)算機(jī)標(biāo)定技術(shù)主要有以下幾項(xiàng)內(nèi)容 :1、基于區(qū)域的運(yùn)動(dòng)標(biāo)定此方法對噪聲有較強(qiáng)的魯棒性， 分為基于區(qū)域的剛體跟蹤和非剛體跟蹤， 基于非剛體跟蹤算法 為：得到上一幀中對象的邊界， 估計(jì)邊界像素塊的運(yùn)動(dòng)， 重新提取當(dāng)前幀的準(zhǔn)確邊界，生成對象的 模板。這種方法簡單， 但要求對象和背景的對比度較強(qiáng)。 基于剛體跟蹤算法為：首先進(jìn)行二參數(shù)的 運(yùn)動(dòng)估計(jì)，

7、提取對象模板， 再進(jìn)行六參數(shù)的運(yùn)動(dòng)估計(jì)并分割對象邊界。 這種方法可以處理對象和背 景間對比度弱的情況， 以及對象間出現(xiàn)局部遮擋的情況， 但必須是剛體運(yùn)動(dòng)。 為減小模板窗口搜索 范圍因?qū)ο蟠笮?、形狀和運(yùn)動(dòng)方向的改變而產(chǎn)生較大誤差。2、基于網(wǎng)格的標(biāo)定此方法是將上一幀邊界作為下一幀的粗邊界， 按最大對比度約束條件查找新的準(zhǔn)確邊界， 新的 未覆蓋區(qū)域的邊界用 2 D網(wǎng)格和搜索算法重新提取，根據(jù)運(yùn)動(dòng)矢量、彩色信息和邊界信息指定為背 景、原對象一部分或新出現(xiàn)的對象， 對新出現(xiàn)的物體也進(jìn)行跟蹤， 每幀都需要更新網(wǎng)格結(jié)構(gòu)。 該方 法的優(yōu)點(diǎn)是：可跟蹤多個(gè)剛體或非剛體對象；可處理對象間的遮擋、對象的消失和新對象的

8、出現(xiàn)。 缺點(diǎn)是：邊界對比度不能太弱，分割出的對象邊界不夠清楚準(zhǔn)確。3、基于變形模板的標(biāo)定 變形模板有非參數(shù)變形模板和參數(shù)變形模板， 參數(shù)變形模板又可分為參數(shù)化變形模板和基于原 型的變形模板。Snake算法是一種典型的非參數(shù)變形模板， 應(yīng)用 Snake算法可以較好地跟蹤運(yùn)動(dòng)對象， 但在圖像平滑梯度為零的區(qū)域， 只能依靠內(nèi)部力推動(dòng)模型， 因此收縮步長小， 由此帶來迭代次數(shù)的 增加。歡迎共閱四、研究、試驗(yàn)方法和技術(shù)路線跟蹤運(yùn)動(dòng)物體分為兩個(gè)步驟， 首先檢測并提取出進(jìn)入監(jiān)控區(qū)域的運(yùn)動(dòng)物體， 其次根據(jù)提取出的 運(yùn)動(dòng)物體的特征對其進(jìn)行跟蹤， 告訴伺服機(jī)構(gòu)要向哪個(gè)方向移動(dòng)， 要移動(dòng)多少， 完成這兩步才算對 該

9、運(yùn)動(dòng)物體實(shí)現(xiàn)跟蹤。(l) 運(yùn)動(dòng)物體檢測運(yùn)動(dòng)物體檢測是從序列圖像中將運(yùn)動(dòng)變化區(qū)域檢測并提取出來， 提取區(qū)域的好壞直接影響目標(biāo) 跟蹤和行為理解等后期處理。在實(shí)際的圖像處理中，背景圖像的動(dòng)態(tài)變化，如天氣、光照、影子等 影響，以及物體自身形態(tài)的變化都使得運(yùn)動(dòng)物體檢測成為一項(xiàng)困難的工作。連續(xù)幀差法是將連續(xù)圖像序列中的兩個(gè)相鄰幀做差分比較，用闡值化來提取運(yùn)動(dòng)物體的信息， 是最常用的一種方法。這種算法實(shí)現(xiàn)簡單，程序設(shè)計(jì)復(fù)雜度低。(2) 運(yùn)動(dòng)物體標(biāo)定跟蹤問題等價(jià)于連續(xù)圖像幀間基于位置、 速度、形狀等有關(guān)特征的匹配問題， 是對分割出的運(yùn) 動(dòng)物體的軌跡和輪廓變化進(jìn)行持續(xù)性檢測， 基于區(qū)域的跟蹤方法是通過區(qū)域塊來完

10、成物體跟蹤， 目 前已有較多的應(yīng)用。 該方法的難點(diǎn)是處理運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的影子和遮擋， 可利用彩色信息以及陰影區(qū)域缺 乏紋理的性質(zhì)來解決， 利用區(qū)域跟蹤器和物體表面顏色模型， 在遮擋情況下也能夠較好地完成多目 標(biāo)的跟蹤。五、計(jì)劃進(jìn)度時(shí)間目標(biāo)主要措施2010.04-2010.07實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)大框架查閱相關(guān)資料2010.07-2010.09實(shí)現(xiàn)主要功能編寫相關(guān)程序2010.09-2010.12完成系統(tǒng)編寫相關(guān)細(xì)節(jié)程序歡迎共閱六、成果形式（技術(shù)指標(biāo)，驗(yàn)收標(biāo)準(zhǔn)）本立項(xiàng)實(shí)現(xiàn)的目標(biāo)包括如下幾個(gè)方面：1 研究相關(guān)計(jì)算機(jī)圖像處理的理論和方法2 研究計(jì)算機(jī)標(biāo)定技術(shù)3 從復(fù)雜場景中提取特征障礙信息4 對信息做出判斷，預(yù)警七、課題組成員及分工姓名性別出生年月所在單位項(xiàng)目中的分工簽章李偉男90.11.12自動(dòng) 0803編程吳二莎女89.03.21自動(dòng) 0803資料，文檔盧小琦男90.08.1自動(dòng) 0801編程歡迎共閱八、指導(dǎo)老師意見簽名： 年 月 日九、協(xié)作單位的任務(wù)及要求歡迎共閱十、經(jīng)費(fèi)概算（計(jì)算根據(jù)及理由） 開發(fā)板： 1000元 相關(guān)書籍： 300元 交通費(fèi)： 100元 合計(jì)： 1400元