基于DM642的紅外運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測與跟蹤技術(shù)實(shí)現(xiàn)的開題報(bào)告

基于DM642的紅外運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測與跟蹤技術(shù)實(shí)現(xiàn)的開題報(bào)告題目：基于DM642的紅外運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測與跟蹤技術(shù)實(shí)現(xiàn)一、研究背景紅外技術(shù)具有對(duì)抗光照干擾、隱蔽性強(qiáng)、能夠探測溫差等優(yōu)點(diǎn)，因此在軍事、安防等領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用。其中，紅外運(yùn)動(dòng)檢測技術(shù)具有強(qiáng)大的實(shí)時(shí)性和高準(zhǔn)確度，可以使用光電轉(zhuǎn)換器將紅外輻射信號(hào)轉(zhuǎn)換成圖像信號(hào)，進(jìn)而進(jìn)行運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測和跟蹤。此外，在多目標(biāo)跟蹤場景下，如何進(jìn)行目標(biāo)的區(qū)分和定位也是研究的重點(diǎn)。二、研究目的和意義針對(duì)各種紅外攝像頭下多目標(biāo)檢測和跟蹤問題，本文將基于DM642平臺(tái)，設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)一套紅外運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測與跟蹤系統(tǒng)。具體目的如下：1.研究紅外攝像頭下的圖像處理算法，包括灰度轉(zhuǎn)換、二值化、形態(tài)學(xué)處理等。2.設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)基于背景差分的移動(dòng)目標(biāo)檢測算法，并通過多種實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證其準(zhǔn)確性。3.利用Kalman濾波算法對(duì)紅外移動(dòng)目標(biāo)進(jìn)行跟蹤，并進(jìn)行多目標(biāo)區(qū)分和定位。4.結(jié)合DM642平臺(tái)的特點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)硬件設(shè)計(jì)和軟件編程，并將其應(yīng)用于安防等領(lǐng)域。5.總結(jié)紅外運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測與跟蹤技術(shù)的應(yīng)用前景及其研究方向。三、研究內(nèi)容和方法本文的研究內(nèi)容主要包括三個(gè)方面：1.基于DM642平臺(tái)實(shí)現(xiàn)紅外圖像處理算法。對(duì)于不同類型的紅外圖像，使用圖像處理技術(shù)進(jìn)行灰度轉(zhuǎn)換、二值化、形態(tài)學(xué)處理等操作，得到紅外圖像序列。2.設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)基于背景差分的移動(dòng)目標(biāo)檢測算法。將背景圖像和當(dāng)前幀的紅外圖像進(jìn)行差分運(yùn)算，得到二值化的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)圖像，再通過形態(tài)學(xué)操作和目標(biāo)區(qū)域判別進(jìn)行多目標(biāo)檢測。3.利用Kalman濾波算法對(duì)紅外移動(dòng)目標(biāo)進(jìn)行跟蹤。通過預(yù)測、更新和校正等過程，提高目標(biāo)跟蹤的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性。同時(shí)，采用多種方式對(duì)目標(biāo)進(jìn)行區(qū)分和定位。本文的研究方法主要包括：1.閱讀相關(guān)文獻(xiàn)和資料，了解和評(píng)估現(xiàn)有的紅外運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測和跟蹤技術(shù)。2.分析DM642平臺(tái)的硬件特點(diǎn)，確定系統(tǒng)設(shè)計(jì)方案，建立硬件電路圖和軟件流程圖。3.使用C語言編程并調(diào)試硬件，實(shí)現(xiàn)紅外圖像處理、目標(biāo)檢測和跟蹤代碼。4.通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)效果，并比較分析各種算法的優(yōu)缺點(diǎn)。四、預(yù)期成果本文預(yù)期實(shí)現(xiàn)基于DM642的紅外運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測與跟蹤技術(shù)，包括：1.紅外圖像處理算法，完成對(duì)紅外圖像的灰度轉(zhuǎn)換、二值化、形態(tài)學(xué)操作等處理。2.基于背景差分的移動(dòng)目標(biāo)檢測算法，完成對(duì)多目標(biāo)檢測和區(qū)分。3.利用Kalman濾波算法對(duì)紅外移動(dòng)目標(biāo)進(jìn)行跟蹤。4.硬件和軟件的實(shí)現(xiàn)，包括硬件的設(shè)計(jì)和軟件的編程。5.實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，包括對(duì)算法準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性的實(shí)驗(yàn)證明。五、擬定時(shí)間計(jì)劃本研究設(shè)定的時(shí)間計(jì)劃如下：1.第一周：閱讀相關(guān)文獻(xiàn)和資料，熟悉紅外運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測和跟蹤技術(shù)。2.第二—四周：分析DM642平臺(tái)的硬件特點(diǎn)，確定系統(tǒng)設(shè)計(jì)方案，建立硬件電路圖和軟件流程圖。3.第五—七周：使用C語言編程并調(diào)試硬件，實(shí)現(xiàn)紅外圖像處理、目標(biāo)檢測和跟蹤代碼。4.第八—十周：完成算法集成及實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。5.第十一—十二周：數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)及分析，撰寫畢業(yè)設(shè)計(jì)論文和答辯準(zhǔn)備。六、參考文獻(xiàn)[1]J.壽,王紀(jì)青,王孝東.一種基于改進(jìn)背景差分算法的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測方法[J].電子技術(shù)應(yīng)用,2019,45(9):91-95.[2]P.Lietal.Efficientmoving-objectdetectionininfraredthermalimagingsequences[J].InfraredPhys.Technol.,2019,99:61-76.[3]劉永惠,段志勇,歐陽強(qiáng).基于改進(jìn)背景差分算法的實(shí)時(shí)人體運(yùn)動(dòng)目標(biāo)識(shí)別[J].計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用,2017,53(8):115-118.[4]T.Bouwmansetal.Backgroundmodelingandsubtractionofdynamicscenes[J].InIEEETransactionsonCircuitsandSystemsforVideoTechnology,2017,27(4):821-836.[5]R.U.Boominathanetal.Real-timepedestriandetect