通过深入研究国内外视频图像运动目标的跟踪技术现状，基于目前对视频图像中运动物体进行检测与跟踪设备的便携性差、耗电量高等缺点，本系统利用ARM11平台搭载Linux系统实现相关应用的方法，完成了一套较完整的小型化检测系统的设计。本系统通过对实验室中走动的人进行视频检测跟踪试验，最终得出本系统可以对通过USBCAM采集的视频信号进行实时的数据处理，视频分辨率为240×320。包括检测出运动物体，标记出运动物体的图形中点，并对其进行轨迹的标注等。
上传时间： 2013-10-23
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针对传感器网络下多目标跟踪时目标数量不断变化这一复杂情况，文中对多目标的跟踪和特征管理方法进行了研究。该方法由数据关联、多目标跟踪、特征管理，和信息融合所组成。其中未知数量多目标的跟踪和数据关联通过马尔科夫蒙特卡罗数据关联实现。通过信息融合来整合本地信息，获取所有相邻传感器的本地一致性，最终实现特征管理。试验证明，本方法能够在分布式的传感器网络环境下对多目标进行准确有效地跟踪和特征管理。
上传时间： 2013-11-18
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介绍了应用VHDL技术设计嵌入式全数字锁相环路的方法。详细描述了其工作原理和设计思想，并用可编程逻辑器件FPGA加以实面。
上传时间： 2013-10-20
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采用霍夫变换法对雷达目标进行起始，解决了机动目标的非线性强的问题，得到精确的航迹起始初值信息，并将初值信息作为无迹卡尔曼滤波目标跟踪的初始输入，实现对机动目标的跟踪。较其它的算法，霍夫-无迹卡尔曼滤波具有更高的精度。实验仿真，证明了其有效性。
上传时间： 2014-01-04
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检测运动物体需要无运动物体的背景图像，所以，首先应用多帧像素平均值法提取了运动视频序列的背景图，从背景图像中分离目标像素，获取目标的质心坐标，并应用质心跟踪法以灰色图像序列为基础，对运动的目标进行实时检测和跟踪。质心跟踪法的目标位置通过质点的中心来确定，该算法计算简单，计算量小，其稳定性与精度主要取决于序列图像的分割及其阀值的确定情况。文中给出了用Opencv实现算法的具体过程和关键代码，并且设计了跟踪运动车辆的控制界面，方便了实时监控。实验结果表明，该方法可以实现视频序列中运动目标的识别，具有实时性、并能给出较好的识别效果。
上传时间： 2013-11-12
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对传统混合高斯背景模型作了改进，消除了缓慢运动目标对背景模型的影响，其中提出了目标间差分方法区分出前后帧变化区，对不同区域采用不同的学习权重更新策略。通过实验证明，该改进算法提高了背景模型的健壮性，在跟踪系统中获得较好效果。
上传时间： 2015-01-03
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为了设计一种实时高效、稳定可靠的图像目标跟踪系统平台，避免因图像边缘提取效果差而引起跟踪失败，采用自适应Canny边缘检测算法。该自适应算法能够很好的确定平滑参数以及高、低两个阈值，更好的获得图像边缘图。经Canny算法处理图像目标后，获得目标的单像素边缘图，根据边缘图计算得到目标质心。利用最小二乘法拟合出目标的运动轨迹，同时可根据时间间隔预测出目标质心的下一位置，控制伺服机构，实现目标跟踪。实验表明，采用Canny算法的目标跟踪系统，能够满足实时跟踪的需要。
上传时间： 2013-11-03
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EVP-6100演示视频 特定目标跟踪系统 视频教程
上传时间： 2013-10-09
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一个跟踪鼠标位置并且把位置输出到屏幕的例子
上传时间： 2015-01-05
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完成对运动图像的识别和跟踪
上传时间： 2015-01-07
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