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    摘要运动物体检测是当今计算机科学研究的热点领域，与诸多军事、民用、科技领域联系紧密，主要包含图像处理、计算机、模式识别等。作为一项已经有较完善理论和实现方法的学科，目标跟踪的研究却从未停止，大量新的算法不断被实现，以满足日益庞大而多元的需求。本文将详细阐述基于视觉的目标检测跟踪技术的基本步骤以及每个步骤的不同实现方法，并实现一个完整的识别追踪系统。 在所实现的系统中，将采用基于背景差分的检测技术，利用中值滤波的方式提取背景，最后利用目标轮廓的方式来对目标进行追踪并实现轨迹绘制。该系统的功能基本得以实现，但并不能满足更进一步的要求，其稳定性，精确性也有待提高。28148
    毕业论文主要包括目标检测技术介绍、背景提取技术介绍、目标跟踪技术介绍以及完整检测追踪系统的实现及分析。
    关键词：计算机视觉；目标检测；目标跟踪
    Title:    The design and application of visual target detection and tracking system                                  
    Abstract
    Moving object detection is a hot fields in today's computer science research, closely linked with many fields, such as military and civilian, areas of science and technology, mainly include image processing, computer, pattern recognition, etc.  As a has a perfect theory and implementation method of discipline, target tracking research has never stopped, lots of new algorithm is implemented, in order to satisfy the demands of increasingly large and perse 。This article will elaborate the basic steps of target detection based on visual tracking technology and implementation method of each step and achieve a complete identification tracking system. Implemented system, the detection based on background subtraction technology, using the median filtering method to extract the background, the target contour way to track and achieve the target trajectory. Paper mainly includes target detection technology is introduced, the background extraction technology is introduced, target tracking technique is introduced, and the realization of the complete test tracking system and analysis.
    Keywords：computer vision ；target detection ；target track
    毕业设计说明书外文摘要 
    目  次
    0  引言    1
    1    绪论    1
    1.1视觉与机器视觉    1
    1.2 目标跟踪    2
    1.3 现状分析    3
    2运动目标检测技术    4
    2.1 帧差方法    4
    2.1.1帧差方法基本思想    4
    2.1.2帧差方法算法实现    4
    2.2运动场估计法    5
    2.2.1 运动场估计法基本思想    5
    2.2.2 运动场估计法算法实现    6
    2.2.3 运动场分析法评价    7
    2.3 背景差分法    7
    2.3.1 背景差分法基本思想    7
    2.3.3 背景差分法评价    8
    2.4 实验结果对比    8
    3背景提取    9
    3.1 背景提取    9
    3.2 基于均值的图像背景提取    10
    3.3 基于改进后均值方法的图像背景提取    10
    3.4 基于中值滤波的图像背景提取    11
    3.5 基于共同区域的背景提取    13
    4 运动目标跟踪技术    13
    4.1 基于模型的目标跟踪    14
    4.2 基于区域的目标跟踪    14
    4.3 基于动态轮廓的目标跟踪    15
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