1.2 国内外发展现状

与国内相比，由于国外在某些科研领域相对较前言，所以对这个课题的研究 也比较早与完善。早就在上个世纪 50 年代初期，美国就已经有科研公司研发出 来一种可以用来自动判断地形的系统，并首先将这个系统投入军队的使用中。在 其后的 20 年中，国外的的科学技术呈现爆炸式的增长。计算机网络技术与图像 处理技术得到快速发展，关于视频运动目标的检测与追踪技术的理论也得到很大

的补充[11]。这也就促进了智能化的视频监控在应用中得到了巨大的进步。除此之 外，国外的很多专业性的学术杂志上的发表了很多关于智能化监控与跟踪的理 论，在学界产生了重大的影响[12]。每篇论文都不断促进着研究的前进。正是这种 不断的研究与进步，极大的推动了运动目标检测与跟踪的技术的发展。

在国内，由于发展水平比国外落后，所以之前并没有将注意力投放在这方面。 这个课题也并没有得到重视，所以对于智能化的视频监控并没有得到系统的发 展，近年来。由于图像处理能力与计算机技术技术的发展，为视频运动目标检测 与跟踪奠定了一个好的基础。在最近这些年，中国学界成功举办了几场关于视频 运动目标检测与跟踪研究的盛宴，成功展开了几场关于运动目标的检测与追踪的 学术会议，对静态图像处理、动态目标定位、检测与跟踪、系统方法构建、云端 视频监控等多项内容进行了探讨[13]。

当前，国内有许多顶尖的大学，军工企业，科研单位都对跟踪与检测进行研 究[14]。国内各行业的顶尖人才都为这项研究做出了重要的贡献，得到了一系列的 研究成果，为智能化监控与检测的进步做出了卓越的贡献[15]。在运动场景动态图 像静态化也取得了很大的研究成果[16]。

1.3 论文的研究内容

本文用于实现高智能化的无人工辅助的视频检测与跟踪的研究主要是在 LabVIEW 编程的基础上完成的[17]。主要研究了动态背景下的视频运动目标的检 测与自动跟踪，将 PC 机做为一个监控与操作的平台，然后结合混合软件编程的 平台设计并实现系统的软件功能，完成本文研究的主题检测和自动跟踪视频运动 目标。本文的研究主题主要是如何将视频采集到的动态背景静态化，如何在视频 监控中检测到运动目标以及对运动目标进行标定与自动跟踪这三个部分[18]。研究 内容大概可以分为三个部分：

(1)动态背景的静态化：动态的背景由于存在复杂性，会在后期对图像处理 时会造成不利的影响。所以，这个课题采用了帧间图像配准的方法，将动态背景 静态化[19]。

(2)视频运动目标的检测：本次研究主要选择了背景差分法用于对运动目标 的检测[20]。然后结合二值化，腐蚀，目标标定等手段完成对目标的检测[21]。

(3)视频运动目标的自动跟踪：主要介绍了适用于本文的 Cam shift 算法进行 目标的跟踪，有效的解决了在无人状态下可以自动跟踪目标以及跟踪延迟的情况

[22]。

2 运动目标检测系统实验平台

2.1 平台的组成及工作过程

在综合考虑本课题所需要完成的要求与现有的技术手段和现实的条件，设计 了基于计算机的视频运动目标检测与跟踪系统。利用高智能化的监控系统代替了 传统的非智能化的监控系统，改变了传统上的需要人为监控的系统，可以实现对 运动目标的自动检测与跟踪。

系统的硬件部分主要包括 PC 机，DH-CG400 图像采集卡和 ANNKE—AHD 型 CMOS 摄像头，云台与用来接收 PC 机指令的云台解码器。图 2-1 是整个系统 的硬件结构图，在日常中也可以见到，并不稀奇，如上图所示。而在下图的 2-2 是实物连接图。来!自~优尔论-文|网www.youerw.com