基于嵌入式的目標(biāo)標(biāo)定系統(tǒng)

1、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(qǐng)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?lái)?xiàng)目類別：B項(xiàng)目來(lái)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月一、國(guó)內(nèi)、外研究的現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢(shì)現(xiàn)代自動(dòng)檢測(cè)技術(shù)是一種利用計(jì)算機(jī)系統(tǒng)來(lái)代替人工進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)的新興技術(shù)。采用成熟的自動(dòng)檢測(cè)技術(shù)除了可以提供穩(wěn)定、準(zhǔn)確的檢測(cè)結(jié)果，還可對(duì)檢測(cè)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(duì)原因進(jìn)行輔助分析，將結(jié)果反饋給生產(chǎn)管理人員，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

2、制提供信息。因此，研究者在對(duì)客觀世界的感知、信息獲取、目標(biāo)檢測(cè)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(lái)自視覺系統(tǒng)，也就是說(shuō)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(lái)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(cè)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(lái)，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

3、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(duì)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(zhǎng)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(lái)代替大腦完成處理和解釋。依據(jù)視覺傳感和反饋，以某種程度的智能完成特定的任務(wù)。二、研究?jī)?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(duì)視角范圍內(nèi)運(yùn)動(dòng)物體的檢測(cè)

4、和跟蹤，其實(shí)質(zhì)是通過對(duì)攝像機(jī)攝取的圖像序列幀進(jìn)行分析，檢測(cè)并提取出場(chǎng)景中的運(yùn)動(dòng)物體，然后對(duì)該物體進(jìn)行跟蹤，并進(jìn)一步對(duì)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(cè)按目標(biāo)與CC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(cè)。所謂靜態(tài)背景是指攝像CC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CC的視場(chǎng)內(nèi)運(yùn)動(dòng)，即只是目標(biāo)相對(duì)于CC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)在攝像CCD的視場(chǎng)內(nèi)也發(fā)生運(yùn)動(dòng)，就產(chǎn)生目標(biāo)與CC之間復(fù)雜的相對(duì)運(yùn)動(dòng)。靜態(tài)背景下運(yùn)動(dòng)物體檢測(cè)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)

5、物體的信息，它對(duì)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(duì)場(chǎng)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)合的方法、動(dòng)態(tài)背景更新的方法等。本課題的工作主要對(duì)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(chǎng)景中提取特征障礙信息4對(duì)信息做出判斷，預(yù)警三、預(yù)期達(dá)到的技術(shù)目標(biāo)和擬

6、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(duì)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(duì)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(duì)象的模板。這種方法簡(jiǎn)單，但要求對(duì)象和背景的對(duì)比度較強(qiáng)?；趧傮w跟蹤算法為：首先進(jìn)行二參數(shù)的運(yùn)動(dòng)估計(jì)，提取對(duì)象模板，再進(jìn)行六參數(shù)的運(yùn)動(dòng)估計(jì)并分割對(duì)象邊界。這種方法可以處理對(duì)象和背景間對(duì)比度弱的情況，以及對(duì)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

7、邊界，按最大對(duì)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2D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(duì)象一部分或新出現(xiàn)的對(duì)象，對(duì)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(duì)象；可處理對(duì)象間的遮擋、對(duì)象的消失和新對(duì)象的出現(xiàn)。缺點(diǎn)是：邊界對(duì)比度不能太弱，分割出的對(duì)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(duì)象，但在圖像平滑梯度為零的區(qū)域，只能依

8、靠?jī)?nèi)部力推動(dòng)模型，因此收縮步長(zhǎng)小，由此帶來(lái)迭代次數(shù)的增加。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(cè)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(duì)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(duì)該運(yùn)動(dòng)物體實(shí)現(xiàn)跟蹤。(1) 運(yùn)動(dòng)物體檢測(cè)運(yùn)動(dòng)物體檢測(cè)是從序列圖像中將運(yùn)動(dòng)變化區(qū)域檢測(cè)并提取出來(lái)，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(cè)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(lái)提取運(yùn)動(dòng)物

9、體的信息，是最常用的一種方法。這種算法實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)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(duì)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(cè)，基于區(qū)域的跟蹤方法是通過區(qū)域塊來(lái)完成物體跟蹤，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(lái)解決，禾I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)主要功能編與相關(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(chǎng)景中提取特征障礙信息4對(duì)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90.11.1自動(dòng)0803編程吳二莎女89.03.2自動(dòng)0803資料，文檔盧小琦男90.08.1自動(dòng)0801編程八、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