基于嵌入式的目标标定系统.docx
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基于嵌入式的目标标定系统.docx
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基于嵌入式的目标标定系统
院学编号:
西安邮电学院大学生科技创新活动项目
申请表
项目名称:
基于嵌入式的目标标定系统
项目负责人:
李伟
项目指导老师:
孙书咏
项目类别:
B
项目来源:
项目申报单位:
自动化学院自动化0803班
协作单位:
申报时间:
2010年4月3号
西安邮电学院团委制
2010年3月
一、国内、外研究的现状及发展趋势
现代自动检测技术是一种利用计算机系统来代替人工进行目标检测的新兴技术。
采用成熟的自动检测技术除了可以提供稳定、准确的检测结果,还可对检测过程中所发现的问题进行分析、分类,根据问题出现的位置、频率等参数,对原因进行辅助分析,将结果反馈给生产管理人员,为提高生产效率提供辅助参考信息,为实现现代企业所要求的全过程管理与控制提供信息。
因此,研究者在对客观世界的感知、信息获取、目标检测等方面进行着广泛的探索和研究。
由于人类从外界获得的信息约有80%来自视觉系统,也就是说视觉是人类观察世界、认知世界的重要功能手段。
因此,用计算机来模拟生物微观或宏观视觉功能的科学和技术变成一个广受关注的研究领域,特别是在检测科学和技术领域,更是成为一个即有挑战又有新机的研究分支。
但是,计算机视觉既是工程领域、也是科学领域中的一个富有挑战性的重要研究领域,而且计算机视觉是一门综合性的学科。
近年来,随着电子技术、计算机科学及其相关学科如数字图形处理、模式识别、人工智能以及机器学习等学科研究的发展,计算机视觉在理论上和工程应用上都取得了很大的进展。
计算机视觉己经成为诸如制造业、检验、医疗诊断和军事等领域中各种智能自主系统中不可分割的一部分,成为对经济和科学有广泛影响的科学和工程的基本问题之一。
计算机视觉研究的最终目标就是使计算机能象人那样通过视觉观察和理解世界,具有自主适应环境的能力,这是要经过长期努力才能达到的目标。
目前还没有条件实现象人那样识别和理解任意环境中的目标或自主地完成工作,而只能建立一种视觉系统,这个系统用各种成像系统代替视觉器官作为输入传感手段,由计算机来代替大脑完成处理和解释。
依据视觉传感和反馈,以某种程度的智能完成特定的任务。
二、研究内容(阶段目标、最终目标)和意义
运动物体跟踪包括对视角范围内运动物体的检测和跟踪,其实质是通过对摄像机摄取的图像序列帧进行分析,检测并提取出场景中的运动物体,然后对该物体进行跟踪,并进一步对目标的运动参数进行估计。
运动物体检测按目标与CCD之间的关系可以分为静态背景和动态背景运动检测。
所谓静态背景是指摄像CCD在整个监视过程中不发生移动,只有被监视目标在摄像CCD的视场内运动,即只是目标相对于CCD的运动;动态背景是指摄像CCD在监视过程中发生移动(如平动、旋转或多自由度运动),被监视目标在摄像CCD的视场内也发生运动,就产生目标与CCD之间复杂的相对运动。
静态背景下运动物体检测主要的方法是:
连续帧差法、背景减法、光流法等。
连续帧差法将连续两帧图像进行差分比较,从中提取出运动物体的信息,它对动态环境有较好的适应性,但提取出的运动物体完整性较差;背景减法将当前帧图像与背景图像进行比较,能够较完整地提取物体,但对场景的动态变化和光照变化较为敏感;光流法计算方法相当复杂,且抗噪性能差,如果没有特别的硬件装置则不能被应用于全帧视频流的实时处理。
这几种方法各有优缺点,常用的处理方法是将它们相结合,例如三帧图像差分法、连续帧间差分法和背景差分法结合的方法、动态背景更新的方法等。
本课题的工作主要对特定目标的标定。
本立项实现的目标包括如下几个方面:
1研究相关计算机图像处理的理论和方法
2研究计算机标定技术
3从复杂场景中提取特征障碍信息
4对信息做出判断,预警
三、预期达到的技术目标和拟解决的技术问题
计算机标定技术主要有以下几项内容:
1、基于区域的运动标定
此方法对噪声有较强的鲁棒性,分为基于区域的刚体跟踪和非刚体跟踪,基于非刚体跟踪算法为:
得到上一帧中对象的边界,估计边界像素块的运动,重新提取当前帧的准确边界,生成对象的模板。
这种方法简单,但要求对象和背景的对比度较强。
基于刚体跟踪算法为:
首先进行二参数的运动估计,提取对象模板,再进行六参数的运动估计并分割对象边界。
这种方法可以处理对象和背景间对比度弱的情况,以及对象间出现局部遮挡的情况,但必须是刚体运动。
为减小模板窗口搜索范围因对象大小、形状和运动方向的改变而产生较大误差。
2、基于网格的标定
此方法是将上一帧边界作为下一帧的粗边界,按最大对比度约束条件查找新的准确边界,新的未覆盖区域的边界用2D网格和搜索算法重新提取,根据运动矢量、彩色信息和边界信息指定为背景、原对象一部分或新出现的对象,对新出现的物体也进行跟踪,每帧都需要更新网格结构。
该方法的优点是:
可跟踪多个刚体或非刚体对象;可处理对象间的遮挡、对象的消失和新对象的出现。
缺点是:
边界对比度不能太弱,分割出的对象边界不够清楚准确。
3、基于变形模板的标定
变形模板有非参数变形模板和参数变形模板,参数变形模板又可分为参数化变形模板和基于原型的变形模板。
Snake算法是一种典型的非参数变形模板,应用Snake算法可以较好地跟踪运动对象,但在图像平滑梯度为零的区域,只能依靠内部力推动模型,因此收缩步长小,由此带来迭代次数的增加。
四、研究、试验方法和技术路线
跟踪运动物体分为两个步骤,首先检测并提取出进入监控区域的运动物体,其次根据提取出的运动物体的特征对其进行跟踪,告诉伺服机构要向哪个方向移动,要移动多少,完成这两步才算对该运动物体实现跟踪。
(l)运动物体检测
运动物体检测是从序列图像中将运动变化区域检测并提取出来,提取区域的好坏直接影响目标跟踪和行为理解等后期处理。
在实际的图像处理中,背景图像的动态变化,如天气、光照、影子等影响,以及物体自身形态的变化都使得运动物体检测成为一项困难的工作。
连续帧差法是将连续图像序列中的两个相邻帧做差分比较,用阐值化来提取运动物体的信息,是最常用的一种方法。
这种算法实现简单,程序设计复杂度低。
(2)运动物体标定
跟踪问题等价于连续图像帧间基于位置、速度、形状等有关特征的匹配问题,是对分割出的运动物体的轨迹和轮廓变化进行持续性检测,基于区域的跟踪方法是通过区域块来完成物体跟踪,目前已有较多的应用。
该方法的难点是处理运动目标的影子和遮挡,可利用彩色信息以及阴影区域缺乏纹理的性质来解决,利用区域跟踪器和物体表面颜色模型,在遮挡情况下也能够较好地完成多目标的跟踪。
五、计划进度
时间
目标
主要措施
2010.04-2010.07
实现系统大框架
查阅相关资料
2010.07-2010.09
实现主要功能
编写相关程序
2010.09-2010.12
完成系统
编写相关细节程序
六、成果形式(技术指标,验收标准)
本立项实现的目标包括如下几个方面:
1研究相关计算机图像处理的理论和方法
2研究计算机标定技术
3从复杂场景中提取特征障碍信息
4对信息做出判断,预警
七、课题组成员及分工
姓名
性别
出生年月
所在单位
项目中的分工
签章
李伟
男
90.11.12
自动0803
编程
吴二莎
女
89.03.21
自动0803
资料,文档
卢小琦
男
90.08.1
自动0801
编程
八、指导老师意见
签名:
年月日
九、协作单位的任务及要求
十、经费概算(计算根据及理由)
开发板:
1000元
相关书籍:
300元
交通费:
100元
合计:
1400元
十一、院系意见(对本申请书各项内容的真实性、经费预算的合理性,能否提供研究条件和必要支持、签署具体意见)
(盖章)年月日
十二、校级评审专家意见
签名:
年月日
十三、校团委意见
(盖章)年月日
十四、项目开题阶段考核意见
签名:
年月日
十五、项目中期阶段考核意见
签名:
年月日
十六、项目参赛阶段考核意见
签名:
年月日
- 配套讲稿:
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- 特殊限制:
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- 关 键 词:
- 基于 嵌入式 目标 标定 系统