基于机器视觉的人体运动目标智能监控系统设计与研究.pdf

北京交通大学
硕士学位论文
基于机器视觉的人体运动目标智能监控系统设计与研究
姓名:黄绿娥
申请学位级别:硕士
专业:安全技术及工程
指导教师:李平康
20080601
.中文摘要基于机器视觉的运动目标的检测与自动跟踪融合了图像处理、模式识别、人警、机器导航、交通管理、多媒体教学、人机交互及重要场所安全监控等领域有随着社会对安全要求的日益重视和提高,安全监控越来越重要。本文主要研目标在图像中的位置;二、通过步进电机及其驱动器,控制摄像头自动跟踪运动首先综述了课题的国内外研究发展状况,总结和分析现有运动目标检测与跟提出并设计了云台硬件及软件系统,硬件主要由步进电机及其/驱目标分割与提取进行如:中值滤波、二值化、数学形态学处理、边缘检测等,推关键词:机器视觉;人体运动跟踪;惴ǎ徊浇缁刂疲荒工智能、自动控制以及计算机等多学科领域的先进技术,在机器人视觉、可视预着广泛的应用。究如何在复杂的运动环境下检测与自动跟踪运动人体目标,使运动目标一直处在运动摄像机的监视范围内。研究主要分两个部分:一、通过图像处理检测出运动目标的闭环模糊控制部分。踪的基本工作原理及难点。通过对已有的多种自动跟踪监控系统方案的比较,动器、基于单片机的控制器和串口通信等组成,软件主要通过协议实现云台与机串口通信。用该系统控制云台上的摄像头按检测到的目标位置方向和角度旋转。图像处理部分是能否检测到目标及其位置的关键。首先是进行图像的采集,荐了一种新的边界检测函数,能得到比阕蛹觳飧逦叭ピ胄Ч玫图像边缘。接着是图像的识别与跟踪,通过对当前运动跟踪应用比较广泛的惴ǖ姆治觯B闶凳毙约叭远俚囊G螅酶慕腟算法不断更新背景以提取目标模板,同时提出了一种通过两帧相同运动区域来减少匹配范围的快速模板匹配算法。在图像的检测与跟踪系统中采用闭环控制的思想,建立云台跟踪控制模型,首先对摄像机坐标系与图像坐标系进行了转换。考虑到人体目标运动的随机性、非线性及要求采集到图像的稳定性,通过与刂票冉希杓屏四:刂破鳌本文设计的运动摄像头自动跟踪运动人体目标系统现已运行在实验室环境下。糊控制北京交通大学硕士学位论文中文摘要
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插图目录哂忻飨运ǚ宓耐枷窕叶韧肌孓碌谋呓缂觳夂隒算子检测的图像边缘对比图⋯⋯⋯⋯⋯..人体运动目标的自动跟踪系统的基本原理图⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.人体运动自动跟踪系统总体框架⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..悠导嗫胤桨副冉稀常用云台系统实物图⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.铺ǜ傧低秤布教ā浇缁翱刂葡低辰峁雇肌时钟与电源转换电路图⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.陶罅型肌键值分配⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯数据显示模块⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.总线隔离驱动连接图⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.步进电机结构及转动示意图⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.浇缁缏吠肌在状态下的输出状态/时序图⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..浇缁诵辛鞒掏肌成像原理图⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.图像传感器工作流程⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..J蕉ㄒ濉涌诙ㄒ⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯接口转换电路⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.协议流程图⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯颂逶硕勘晖枷窦觳庾芴辶鞒掏肌兄德瞬ù硗肌孓〔罘ㄇ笤硕勘昵颉孓低嫉呐蛘痛怼低嫉母创怼孓跏急尘巴肌
运动目标的的云台控制原理图⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..前景目标进入视频范围图⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..目标二值化图⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯目标轮廓图⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯图像匹配原理图⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.小区域模板匹配总体流程图⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..背景更新效果图⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..改进背景更新效果图⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯室内环境下的小区域模板匹配⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..复杂室内环境下的小区域模板匹配⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯惴ǜ傩Ч肌图像处理开环框图⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.图像处理闭环系统⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.云台系统的跟踪控制图⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.云台的模糊控制原理图⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.模糊控制规则⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.僭硕颂迥勘昵摺模糊跟踪运动人体目标曲线⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..北京交通大学硕士学位论文孓孓孓乒乒缸垂垂乒乒孓墨墨孓孓孓孓孓
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