基于可转动摄像头的动态目标随动成像系统设计开题报告

1. 研究目的与意义（文献综述）

基于可转动摄像头的动态目标随动成像系统是指通过对图像中的单个或多个运动目标的检测，来获取运动目标的某些重要参数，比如目标所在的坐标，速度，加速度，从而生成运动轨迹，来进一步的分析最终生成高质量的图像。该系统有重大研发价值，在多个领域都有应用价值。比如现在一些公共场所如小区，医院和银行，应用的智能监控系统，可以实现预防犯罪，意外防范，监护老弱病残等成本，可以非常明显的提高监控效率。除此之外还可以应用在各大体育赛事中，作为一种辅助手段来帮助裁判更好的判罚比赛，如网球中的鹰眼系统，就是借助高质量的计算机视觉技术和摄像系统来对网球对运动轨迹进行虚拟重建并实时成像可以现实在大屏幕上面。还可以运用在智能交通系统中，通过运动目标检测与跟踪来实现非常精准的识别靠近车辆的信息，跟踪车辆的动态行为，收集信息并且分享车辆的违章形势，这样就可以减少来自交警的压力，减少大部分交通事故的发生，增强道路的安全性。在军事和航空航天领域中这种成像系统可以进行轨道和航线的确定，还可以通过检测运动目标并对其对相关信息就行跟踪来达到有效避障的目的。因此本课题具有重要的理论应用研究价值。

国内外的研究现状分析：

在国外该技术更加的侧重于在实际应用，如美国萨尔诺夫公司和卡内基梅隆大学一起研发的视频监控系统vsam 6 (video surveillance and monitoring)，改系统通过人为的控制可以较好的监视一些复杂场景如城市或战场的场景。美国barshalom研究小组创新性的将运动信息与滤波技术相融合，这种方法很大程度推动了了在动态场景下对目标理论的发展。美国麻省理工学院多媒体实验室研制的pfinder系统可以在室内投影出人的三维图像，它可以实现在复杂的环境下个体进行跟踪。在人工智能与模式识别领域，英国的雷丁大学(university of reading)也正在开展了对车辆、行人的检测与跟踪的相关研究。很多大型的国际公司正在逐渐的将一些智能化技术在商业领域进行应用，比如如:美国苹果公司的人脸定位与识别;马里兰大学的视觉监控系统w4，成功的实现了简单场景中的人机交互。

2. 研究的基本内容与方案

研究基本内容与目标：

转动摄像头的动态目标随动成像系统的跟踪算法研究 。通过对传统meanshift算法的改进来，增加系统跟踪的鲁棒性和准确性，来解决传统算法因为跟踪物体的尺度变换，形态变换，所处环境的光照变换，或者被跟踪物体被遮挡与消失，从而导致丢失像素点所在空间位置信息，导致跟踪失败，或得到的画面模糊的问题。

技术方案：

3. 研究计划与安排

第1周—第3周 搜集资料，撰写开题报告；

第4周—第5周 论文开题；

第6周—第12周 撰写论文初稿；

4. 参考文献（12篇以上）

[1]irene anindaputri iswanto,tan william choa,bin li. object tracking based on meanshift and particle-kalman filter algorithm with multi features[j]. procedia computer science,2019,157：521-549.

[2]bobin zhang,xiuyan shao,wei chen,fangming bi,weidong fang,tongfeng sun,chaogang tang. visual tracking based on robust appearance model[j].image and vision computing,2019,89 :211-221.

[3]shishido hidehiko,kameda yoshinari,ohta yuichi,kitahara itaru. [paper] visual tracking method of a quick and anomalously moving badminton shuttlecock[j]. ite transactions on media technology and applications,2017,5(3):110-120.

[4]尹宏鹏,陈波,柴毅,刘兆栋.基于视觉的目标检测与跟踪综述[j].自动化学报,2016,42(10):1466-1489.