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基于图像处理的目标跟踪系统

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视像跟踪系统工程方案介绍

视像跟踪系统工程方案介绍

视像跟踪系统工程方案介绍视像跟踪系统是一种通过计算机视觉技术实现目标物体的自动识别、追踪和定位的系统。

它可以应用于各种领域，如交通监控、智能安防、机器人导航等，在提高人们生活和工作效率方面具有重要的意义。

本文将介绍一个视像跟踪系统的工程方案，包括系统的设计目标、硬件设备、软件算法、系统实现和性能评估等。

一、设计目标视像跟踪系统的设计目标是实现对目标物体的自动识别、追踪和定位，并提供准确的结果输出。

系统需具备以下特点：1. 高效性能：系统需要实时、准确地追踪目标物体，输出及时可靠的结果。

2. 鲁棒性：系统要能够在各种环境下工作，对光照变化、遮挡等因素具有较好的适应性。

3. 可扩展性：系统应该具备可扩展性，可以根据需求进行功能和性能的扩展。

4. 界面友好：系统的界面应该简洁明了，操作方便，用户易于上手使用。

二、硬件设备视像跟踪系统的硬件设备主要包括摄像头、计算机等。

1. 摄像头：摄像头是视像跟踪系统的输入设备。

选择合适的摄像头型号和参数，可以根据应用场景需求选择不同的摄像头，如固定摄像头、移动摄像头等。

2. 计算机：计算机是视像跟踪系统的核心，用于图像处理和数据分析。

计算机性能需达到一定要求，如运行速度快、内存容量大等。

三、软件算法视像跟踪系统的核心技术包括目标检测、特征提取、目标匹配和运动预测等算法。

1. 目标检测：目标检测是指从图像中自动识别出目标物体所在的位置和区域。

常用的目标检测算法包括基于颜色特征的检测算法、基于形状特征的检测算法、基于纹理特征的检测算法等。

2. 特征提取：特征提取是指从目标物体的图像中获取有区分度的特征信息，用于后续的目标匹配和追踪。

常用的特征提取算法包括边缘检测算法、角点检测算法等。

3. 目标匹配：目标匹配是指将当前图像的目标特征与历史图像的目标特征进行匹配，以确定目标物体的运动轨迹。

常用的目标匹配算法包括相关滤波器算法、卡尔曼滤波算法等。

4. 运动预测：运动预测是指根据目标物体的历史运动轨迹，预测目标物体未来的位置和运动趋势。

目标跟踪基本原理

目标跟踪基本原理

目标跟踪基本原理目标跟踪是指在视频或图像处理中，自动或半自动地识别、跟踪一个或多个目标。

目标跟踪是计算机视觉和人工智能的重要应用领域之一。

在本文中，我们将讨论目标跟踪的基本原理。

1. 目标检测目标跟踪的第一步是目标检测，即在图像或视频帧中确定目标的位置和大小。

目标检测可以使用各种算法来实现，如基于背景建模的方法、颜色空间上的方法、模板匹配方法等等。

2. 特征提取目标检测后，需要从目标中提取特征以便进行目标跟踪。

常用的特征包括颜色、纹理、形状等等。

这些特征需要对目标进行描述，以帮助计算机识别和跟踪目标。

3. 相似度度量在跟踪目标时，计算机需要比较当前帧中的目标和先前帧中的目标的相似度以确定它们是否是同一目标。

相似度度量通常使用各种距离度量方法，如欧氏距离、曼哈顿距离等等。

4. 运动模型目标在运动中的轨迹可以通过建立运动模型来进行预测和跟踪。

通常情况下，可以使用线性或非线性运动模型来描述目标的运动轨迹。

需要注意的是，由于环境的复杂性和目标的不可预知性，运动模型可能会出现误差。

5. 卡尔曼滤波为了解决运动模型误差和目标位置跟踪的不确定性问题，可以使用卡尔曼滤波来更加准确地预测和跟踪目标。

卡尔曼滤波是一种基于状态估计的方法，可以根据目标当前位置和速度的信息来预测目标的未来运动轨迹。

6. 多目标跟踪在现实应用中，往往需要跟踪多个目标。

此时，需要进行多目标跟踪，其中包括多目标检测、多目标跟踪和多目标关联等步骤。

多目标跟踪基于单目标跟踪，但更加复杂。

总之，在目标跟踪中，目标检测、特征提取、相似度度量、运动模型、卡尔曼滤波和多目标跟踪等几个基本原理是必不可少的。

理解和掌握这些原理，对于研究目标跟踪算法和应用都具有重要的意义。

目标跟踪 综述

目标跟踪 综述

目标跟踪综述目标跟踪是指在视频监控系统或图像处理中，将特定目标物体从连续变化的场景中进行定位和跟踪的技术。

目标跟踪是计算机视觉和模式识别领域的重要研究方向，广泛应用于视频监控、安防、智能交通等领域。

目标跟踪的主要目标是识别、跟踪和通过目标位置预测目标的未来位置。

它可以根据目标的外观、形状、运动、上下文等特征进行分类和识别，然后通过复杂的算法在连续帧的图像序列中跟踪目标位置的变化。

目标跟踪技术需要解决很多挑战，如光照变化、目标遮挡、视角变化、背景干扰等。

为了克服这些挑战，研究人员提出了许多不同的目标跟踪方法。

基于特征的目标跟踪是最常见的方法之一。

它通过提取目标的某些特定特征（如颜色、纹理、形状等）并根据这些特征进行匹配来实现目标的跟踪。

这种方法有助于解决目标外观的变化和光照变化等问题，但对于目标遮挡和背景干扰等情况仍然面临困难。

另一种常用的目标跟踪方法是基于模型的方法。

这种方法使用事先训练的模型来描述目标的外观和形状，并通过将模型对应到当前图像中来进行目标的跟踪。

这种方法对于目标外观和形状的变化有一定的适应性，但需要大量的训练数据，并且对于复杂场景中的目标遮挡和背景干扰效果较差。

最近，深度学习技术的发展为目标跟踪提供了新的解决方案。

通过使用深度神经网络对图像进行特征提取和分类，在目标跟踪任务中取得了很好的效果。

深度学习方法能够自动学习目标的特征表示，对于复杂的目标和场景具有较强的鲁棒性。

总之，目标跟踪是计算机视觉和模式识别领域中的重要研究方向。

随着技术的不断进步，目标跟踪方法越来越成熟，并且在实际应用中得到了广泛的使用。

未来，我们可以期待更高效、准确和鲁棒的目标跟踪算法的发展。

基于全景视觉的目标识别与跟踪

基于全景视觉的目标识别与跟踪
目标 识 别 与 跟 踪 。 ’
关 键词 ： 全景视 觉
目标识别 跟 踪 ＫＡ ＮＳ ＡＣ Ｓ Ｉ Ｆ Ｔ 粒子 滤波
中图分 类号： Ｔ Ｐ ３ ９ １ ． ４ ｌ
文献标识 码： Ａ
文章编号 ： １ ０ ０ ７ ． ９ ４ １ ６ （ ２ ０ １ ３ ） ０ ５ ． ０ ０ ６ ２ — ０ ３
引言
目标识别与跟踪在视频监控 ， 人机交互 ， 智能机器 人领域有广 泛的应用。 实现 目标识别与跟踪 的算法很多 ， 主要 有基于颜色形状 等信 息 结合 Ｃ ａ ｍ Ｓｈｉ ｆ ｔ 的 目标识 别 跟踪算 法 ， 基 于 帧差法 和 Ｍｅ ａ ｎ Ｓ ｈｉ ｆ ｔ 的 目标 识别跟踪算法 ， 另 外 以上 的识别跟踪算 法与 Ｋａ ｌ ｍａ ｎ 算法 的结合也是这个领域常用的方法。 但是 以上的诸多算 法都存在不少的缺点 ： 诸如目标识别不准确 ， 容易受到外界干扰， 而 且应用Ｋ ａ ｌ ｍａ ｎ ￣波算法只能处理 线性 问题。 近年来 ， 尺度不变特征 Ｓ Ｉ Ｆ Ｔ 算法 中利用特征点邻域像素的梯度方 向分布特性为每个 转换 （ Ｓ Ｉ Ｆ Ｔ ） 作为一种对 尺度 、 旋转 、 模糊 以及光照等变化均 比较鲁 特征点指定主方 向， 也就是特征点邻域 内各点梯度方 向的直方 图中 棒的图像局部特征越来越受到人们的重视 ， 同时基于贝叶斯理论的 最大值所对应的方向 ， 后续的描述符构造均 以该方 向为参照。 各像 粒子滤波算法也受到了关注， 它是一种适用于非线性 ， 非高斯系统 素梯度的模和方向的计算公式为 ： 的基于模拟的统计滤波器 ， 可 以近似得到任意函数的数学期望 。 主 要利用一定数量的随机样本来表示系统随机变量 的后验概率分布， ｍ （ ｘ ， ） ＝ ｑ （ Ｌ （ ｘ ＋ １ ， ） 一 Ｌ （ ｘ 一 １ ， ） ） ＋ （ 三 （ ， Ｙ ＋ １ ） 一 Ｌ （ ｘ ， Ｙ 一 １ ） ） （ ３ ） 由于粒子滤波采用一组加权样本集合来表达系统的统计特征 ， 因此 日 （ ， ｙ ） ：ｔ ａ ｎ ～— Ｌ （ ｘ ， ｙ＋１ ） －Ｌ （ ｘ ， ｙ－１ ） （ ４ ３ 是解决非线性 问题的有效算法 。 在采用粒 子滤波实现 目标跟踪时 ， ‘’ Ｌ （ ｘ ＋ １ ， ｙ ） 一 Ｌ （ ｘ 一 １ ， ） 、 由于这些随机样本有效的表达 了跟踪的不确定性， 从而保证跟踪的 １ ． ４特 征 点 描 述 符 鲁棒性 。 本文是在全景视觉基础上 ， 研究一种基于Ｓ Ｉ Ｆ Ｔ 和粒子滤波 在构造特征描述符时 ， 首先将特征点周 围局部 区域顺时针旋转 相结 合的 目标识别与跟踪系统 ， 并且加 以实验验证 。 ０ 。 （ 调整至０ 。 ） ， 以确保其旋转不变性。 在旋转后的区域 内， 将特征点 为 中心的１ ６ Ｘ １ ６ 的矩形窗 口（ 图１ 只显示了８ ×８ 的窗 口） 均匀地分成 １ Ｓ Ｉ Ｆ Ｔ 算法简介 １ ６ 个４ ×４ 的子区域并在每个小块上计算８ 个方 向（ ０ 、 ４ ５ 、 ９ ０ 、 １ ３ ５ 、 １ ８ ０ 、 Ｓ Ｉ Ｆ Ｔ 算法基于 图像特征尺度选择的思想 ， 建立 图像 的多尺度 ２ ２ ５ 、 ２ ７ ０ 、 ３ １ ５ 、 ３ ６ ０ ） 的梯度 累加值 ， 绘制梯度 方向直方 图。 １ ６ 个 子块 空间 ， 在不同尺度下检测到 同一个特 征点 ， 确定特征点位置的同时 共得到１ ２ ８ 个数据 ， 这１ ． １ ２ ８ 的向量就被定义为一个特征点的描述 确定其所 在尺度 ， 以达 到尺度抗缩放的 目的， 剔 出一些对 比度较低 符 。 这种邻域方 向性信息联合 的思想增强了算法抗 噪声的能力 ， 同 的点以及边缘响应点 ， 并提取旋转不变特征描述符以达 到抗仿射变 时对 于 含有定 位误差 的特 征 匹配 也提供 了 较好 的容 错性 。 此时 换的 目的 。 该算法主要包含４ 个步骤 ： （ １ ） 慰 尺度空间， 寻找候选点 ， Ｓ Ｉ Ｆ Ｔ特征向量 已经去除了尺度变化 、 旋转等几何变形因素 的影响 ， （ ２ ） 精确确定关键点 ， 剔 除不稳定点 ； （ ３ ） 确定关键点的方向 ； （ ４ ） 提 取 再继续将特征 向量 的长度归一化 ， 去除光照变化的影响。 特征描述符 。 当两 幅图像 的Ｓ Ｉ Ｆ Ｔ 特征 向量生成后 ， 我们采用特征向量的欧 １ ． １尺度 空 间的构 建 式距离作为两幅 图像 中特征点的相似性判定度量。 取一幅图像 中的 构建尺度空间目的是模拟图像数据的多尺度特征 。 尺度 空间可 某个特征点， 并找出其与另一幅图像 中欧式距离最近 的前两个特征 以由图像与高斯核函数卷积构成 ， 而且高斯 函数是唯一表示尺度空 点 ， 在这 两个特征点 中， 如果最近 的距离 除以次近 的距离少于某个 间的核 函数 。 二维高斯函数定义为 ： 比例 阈值 ， 则接受这一对匹配点 。 降低这个 比例 阈值 ， Ｓ Ｉ Ｆ Ｔ匹配点 １ ， Ｇ（ ， Ｙ ， ） ＝—二 ｅ ＿ ｌ ｒ ‘ ） ／ ２ 盯 ｆ １ １ 数 目会减少 ， 但更加稳定 。 ２ ｚ ｔ ｃ ｒ ‘ 、 １ ． ５ 基 于ＲＡＮＳ ＡＣ的Ｓ Ｉ Ｆ Ｔ匹配 其 中， （ ｘ， ｙ ） 是 空间坐标 ， 是尺度坐标 。 由于传统 的Ｓ Ｉ Ｆ Ｔ算法会存在一些误 匹配 的现象 ， 本 文中 ， 将 高斯核函数具有线性、 对称性和可分离性等 良好性质 。 因此 ， 一 Ｓ Ｉ Ｆ Ｔ和Ｒ ＡＮＳ ＡＣ 结合起来 ， 尽量消除误匹配。 ＲＡ ＮＳ ＡＣ 是 随机抽 幅 图像 的 多 尺度 空 间定 义 为 Ｌ （ ｘ ， Ｙ ， ｃ ｒ ），由变 尺度 高 斯 核 函数 样一致性 的缩 写。 它是性一个观察数据集合 中， 估计参数模型 的迭 Ｇ （ ｘ ， Ｙ ， ｃ ｒ ） 与输入 图像 ｌ （ ｘ ， Ｙ ） 卷积得到 ， 即： 代方法 。 图３ 所示为基于ＲＡＮ Ｓ ＡＣ 的Ｓ Ｉ Ｆ Ｔ 特征 匹配效果 图。

基于ARM嵌入式图像处理平台的太阳跟踪系统

基于ARM嵌入式图像处理平台的太阳跟踪系统

基于ARM嵌入式图像处理平台的太阳跟踪系统作者：陈丽娟周鑫来源：《现代电子技术》2012年第04期摘要：基于计算机视觉原理，以ARM微控制器为核心构建嵌入式图像处理平台，实现了对太阳的实时跟踪。

系统采用CMOS图像传感器采集太阳图像，通过微控制器计算太阳角度，通过串口控制转台，实现对太阳的高精度跟踪。

同时，与视日运动规律相结合，保证系统的可靠性。

试验表明，该系统在降低系统能耗的同时，能可靠有效地跟踪太阳运动。

关键词：太阳跟踪； ARM微控制器；计算机视觉； CMOS图像传感器中图分类号：； TP36文献标识码：A文章编号：Sun-tracking system based on ARM embedded image processing platform(Nanjing University of Aeronautics and Astronautics, Nanjing 210016, China)Abstract：taking ARM microcontroller as the core to construct the embedded image processing platform. The system collects images of sun through CMOS imaging sensor, and computes the sun angles relative to the tracking platform by a microcontroller. With the computed sun angles information, the system controls the turntable through a serial port to make the solar panel perpendicular to the sun radiations. Meanwhile, another tracking mode based on sun trajectory is integrated in the tracking strategy to insure the system reliability. The teat result indicates that the system can reduce the system energy consumption and effectively track sun.Keywords：收稿日期：基金项目：国家自然科学基金资助项目（61102138）；南京航空航天大学基本科研业务费专项科研资助项目（）0引言随着社会的发展和进步，环保节能已经成为人类可持续发展的必要条件。

基于视觉伺服的目标跟踪控制系统设计

基于视觉伺服的目标跟踪控制系统设计
能』 ｆ 定 时器 ，在 定 时器 中断 处理 中将 使 能化 ０关 闭定
图像 处 理 任 务 南罔 像 处圳 器来 完 成 ，然 后 通 过 ｝ ｛ ｛ 口的 方 式 将 控 制 任 务传 递 给 台控 制 器 。 【 人 Ｊ 此 ，５ ｌ 系列 的 片 机 最 小 系统 开 发 板 作 为控 制器 就 能 够 满 足控 制 ｆ 务 的 需
水义云 台控 制器 丰要 实现 的是 舵 机 的运 动 控 制功 能 ，
３个定时器 ，其巾串ｎ通信需要一个定时｛ 并 ； ，舵机控制
实现 定 时 的时 间精 度 和稳 定性 要 求 比较 高 ．采川 定 时器 ０ 和定 时器 １ 分 别控 制 下 转 动舵机 的 高 电平持 续 时问 ，采 用 软 件 延时 的方式 实 现低 电半 的控 制 ． ． 通 过 对定 ｌ Ｉ Ｉ ｆ 器 的使
技 术 应 用
基 于 视 觉 伺 服 的 目标 跟 踪 控 制 系统 设 计
◆张东波 。 刘长青 郭洪红 李明海 。 ‘ 。 （ １北京市智能机械创新设计服务工程技术研究中心，北京，１ ０ ０ ０ ２ ０ ：２北京联合大学机电学院，北京，１ ０ ０ ０ ２ ０ ）
摘 要
望 小文 中 ，两 ｆ 度运 动平 台 的单 片机控 制 器 的型 号为 ｊ
（ ｝ ８ ９ Ｃ ５ ２ Ｒ Ｃ ，单片机的供电电 为 ５ ｖ，端 ¨输 ｍ信号能 时 ，从 而实 现对 舵机 控 制高 电平 的持 续 Ｎ ｌ ＇ ｎ 】 的控 制 ；改
够川 １ 舵 机 的驱动 控制 ， 控 制 器 的 接线 如 ３所 示 。其 『 ｛ １ ，Ｐ ３ ． ０和 Ｐ ３ ． １连 接 到 机 ，利用 串行 通 的方 式进 行 数据 交 ｑ ： ；Ｐ Ｉ Ｌ 』 接

基于图像处理的智能行车辅助系统设计与实现

基于图像处理的智能行车辅助系统设计与实现

基于图像处理的智能行车辅助系统设计与实现智能行车辅助系统（Intelligent Advanced Driver Assistance System, iADAS）是一种利用图像处理技术来提供安全驾驶辅助的系统。

该系统通过实时监测和分析车辆周围的场景，并根据这些信息提供实时的驾驶建议和警示，帮助驾驶员做出更明智的决策，从而提高行车安全性。

一、引言随着汽车工业的快速发展和城市交通的日益拥堵，驾驶员的驾驶负担越来越重。

基于图像处理的智能行车辅助系统的设计与实现成为了提高驾驶安全性的重要手段。

本文将介绍基于图像处理的智能行车辅助系统的设计与实现。

二、系统设计1. 系统框架智能行车辅助系统的设计基于图像处理技术，主要分为四个模块：图像采集模块、图像处理模块、决策模块和输出显示模块。

- 图像采集模块：使用摄像头或雷达等传感器设备采集车辆周围的视场图像。

- 图像处理模块：对采集到的图像进行预处理，包括图像去噪、图像增强、图像配准等操作，以提高后续处理的准确性和效果。

- 决策模块：基于处理后的图像，采用一系列算法来提取环境信息、检测障碍物、识别交通标志等，并根据这些信息生成相应的驾驶建议和警示。

- 输出显示模块：将决策模块的输出结果以可视化的方式展示给驾驶员，如显示在仪表盘上的提示信息或HUD（Head-Up Display）上。

2. 图像处理算法图像处理算法是智能行车辅助系统的核心部分，它直接决定了系统对车辆周围环境的感知能力和决策能力。

- 环境感知：利用滤波、边缘检测、图像分割等技术来提取车道线、识别行人、识别其他车辆等，实现全方位环境感知。

- 障碍物检测：采用目标检测算法（如Haar特征、HOG（Histogram of Oriented Gradients）等）对图像中的障碍物进行定位和识别。

- 交通标志识别：使用图像分类算法（如卷积神经网络、支持向量机等）对采集到的图像进行识别，分析交通标志的类型和作用。

基于后向投影的目标实时跟踪系统设计

基于后向投影的目标实时跟踪系统设计

第30卷　第6期2007年12月 电子器件ChineseJournalOfElectronDevices Vol.30　No.6Dec.2007

DesignofanObject2TrackingSystemUsingHistogramBack2ProjectionSUNJun2xi1,2,3,SUNZhong2sen1,2,SONGJian2zhong11.ChangchunInstituteofOptics,FineMechanicsandPhysics,ChineseAcademyofSciences,Changchun130033,China;2.GraduateSchooloftheChineseAcademyofSciences,Beijing100039,China;3.ChangchunUniversityofScienceandTechnology

Abstract:BasedonTIDSP2TMS320C5416andFPGA,anewsystemfortrackingoftargetonHistogramback2projectionispresented.Theoriginaldataarefirstlyfilteredusingmedianfilterwith333windows,then,transmittedtoDSPbyPing2PangMethod.Thehistogramisselectedastheobjectcharacteristic,andiscomparedwithhistogramback2projectionforobjecttracking.Thefixedpointeroperationisusedforfastcomputingvelocity,insteadofthefloatingpointeroperation.Theresultofsomeexperimentshasshownthatthetrackingsystemisreal2timeandrobust.Keywords:real2timetracking;medianfilter;histogramback2projectionEEACC:6330

无人机图像识别与目标跟踪技术研究

无人机图像识别与目标跟踪技术研究

无人机图像识别与目标跟踪技术研究无人机作为一种重要的航空器，具有广泛的应用前景。

然而，无人机在任务执行过程中需要实时获取环境信息，并对目标进行准确的识别与跟踪。

因此，无人机的图像识别与目标跟踪技术显得尤为重要。

在本文中，我们将探讨无人机图像识别与目标跟踪技术研究的相关内容。

一、无人机图像识别技术研究无人机的图像识别技术是指通过对摄像头获取的图像进行处理与分析，识别出图像中的目标物体。

无人机图像识别技术的研究有助于无人机在任务中自主地获取环境信息，并帮助指挥员作出合理的决策。

首先，无人机图像识别技术的核心技术之一是目标检测。

目标检测是指在图像中准确地定位和识别出目标物体。

目前，常用的目标检测算法包括基于传统特征的检测算法和基于深度学习的检测算法。

其中，基于深度学习的检测算法在目标检测的准确率和效率方面有显著的优势。

例如，YOLO（You Only Look Once）神经网络结构能够实现实时目标检测，在无人机图像识别与目标跟踪中具有较为广泛的应用。

其次，无人机图像识别技术还包括图像预处理和特征提取。

图像预处理是指对无人机获取的图像进行去噪、增强、平滑等处理，提高图像质量，为后续的特征提取提供高质量的图像数据。

特征提取是指从图像中抽取出对目标分类有较高区分度的特征。

传统的特征提取方法包括颜色特征、纹理特征、形状特征等。

而基于深度学习的特征提取方法则通过卷积神经网络（CNN）自动学习图像特征，能够提取出更具有区分度的特征。

最后，无人机图像识别技术研究还需要考虑实时性和鲁棒性。

无人机通常需要在实时场景中进行图像识别，因此算法的实时性是一项关键性能指标。

鲁棒性是指算法对图像的变化、噪声等干扰的抵抗能力，保证算法在不同环境下都能保持良好的识别效果。

这些指标的提高将使无人机能够更加精确地识别目标并做出准确的响应。

二、无人机目标跟踪技术研究无人机的目标跟踪技术是指在完成目标检测后，实现对目标物体的连续追踪。

在无人机的任务中，目标跟踪技术有助于实时获取目标的位置与动态信息，帮助无人机进行精确的操作。

自适应多目标图像跟踪处理系统研究

自适应多目标图像跟踪处理系统研究

１
ｌ 【） ｎｍＪ
出目 标在视场 中上 、 、 、 ４ 下 左 右 个边缘 ， 利用 目 标图像 ４ － ￣缘的位置数据 ， Ｃ 通过校正后 ， 形成 波门的上 、 、 右 ４ 下 左、 个边。这样 ， 波门的３ ＇ ｗ１ 就 随 目标 图像 的． ／ 而变化 ， ／ ＇ ．Ｊ ｖ 如图 ２ 。 在这种 自 适应波门形成 电路中， 对数字量进 行校正是必要的 ， 否则 ， 波门的跟踪精度将难以 ｋ ｆ） ４ 满足系统要求。校正的方法比较多， 这里是利用 式中， 行矢量 ｇ（ ［ｋ， ｋｉ）， ｋ删 。 ｋ） ｇ（１ （ …ｇ 前五场的 目标位置量 ，预测下一场 的 目标位置。 ｉ ｉ ｇ ， ＝ ２ 为了提取动态 目 ， 算 实测图像 与背景 图 预测值 与实 际下一场 目 的准确值之差 即为波 标 计 标 像 的灰度矩阵之差Ｉ ） ： △（ 门跟踪误差 。 为此 ， 应用函数构造理论 ， 以误差分 析为依据 ， 构造一个 自适应权 函数 ， 形成一 个综 【 △ 】—Ｇ ｍ 】 ５ ： （ ） Ｉ 合预测算法 ： ｉ … ｇ 。 Ｊ Ａｘ（）＝ｘ ｉ－ ｋｄ ｉ （） ㈣ ｊｇ ｙ ＋／—） （ ｌ １ １ ￡ ＋／ １ ［ 一） 。 １ —）（】 ｋ ｋ ＝ ） （ ｌ ） １ ｙｋ ｋ ＋ 一 １ ＋／ Ｉ ８ 】 ｙ 设立一个门限值 Ｔ 将 图像 的灰度矩阵转换 ， ＋ ｋ 式 中， ｌ ／ 表示利用直到 ｋ ｌ ＿ 场的信 成图像灰度二值矩阵： 由于经过中值— 平滑滤波 ， 息预测 ｋ ｌ ＋ 场参数 Ｙ 其间隔两场是考虑到操作 ， 以及实测 图像与背景图像的灰度 差值运算 ， 目标 时间的需要 ，和 分别为线性预测器和二次预测 和背景在灰度上有 比较明显的差别 。 通过分析图 器 ， ｍ为自适应权 函数。二点线性预测器能较好 像 处理过程的数据 ，为了动 目 标提取得实时性 ， 地跟 匕 动态 目标的快速动作。 ４ 多” 波门” 系统 的捕获 与跟踪 提出一种简单 、 的算法 ， 快速 由实测图像 的直方 图确定灰度最大值 ｘｇａ 及最小值 ｘ ，ｉ， 门 ｋｎ ｘ ｋ ｎ取 ｍ 在多波 门跟踪系统 中， 每一个波门的形成和 限为 单波 门形成类似， 但并不是 多个单波门的简单集 Ｔ ｘ 。 ｂ，ｘ － ￣ｍ （ ｘ 合。 对于单波 门环路捕获和跟踪电视视场中的目 式中， ｄ为常数， ａ∈｛ ３０ 通过 ｄ的调节 标时 ， ０ ，． ｏ ６ 单波 门环路一般处 于 ３ 种丁作状 态 ： 当电 优化处理的结果， 压制外形 边界上 出现的干扰 。 视视场 中没有 目 标信号时， 波门环路处于等待或 当 △ｘ （ ｌ 时 ，ｋｊ ｋｉ ｑ （） ｉ＝ｌ 搜索状 态； 当电视视场 中出现 目 标信号 时 ， 波门 环路处于捕获状态 ；当波 门捕获到 目 标信号时 ， 当 ＡｘＯ）Ｉ ｋｊ ≤Ｔ时 ，ｋ ＝ ｑ（ １ ｉ 式中 ，ｋｊ ｑ （） ｉ为二值矩阵 的元素 ， 则二值矩阵 波门环路处于跟踪状态。 单 波门环 路的控 制逻辑 主要完成 ３ 种Ｔ作 【ｈ 为 ： Ｉ １ ｉ Ｑ Ｌ ） 状态变化时 ， 各状态间信号的相应切换 。 【 Ｑ ｋ ｌ Ｉ ｌ 在多波门系统 中， 各个波门环路不仅要完成 式 ， ｑｉ ｋ１ｑ 。，＇（ 上述 ３种工作状态变化时的各状态间控制信号 中科 ｋ爿ｑｉ ｋ ） ｑ， （ （， ｏ … ｋ ） ， ） ｉ 的相互切换 ， 而且在 多波门系统中各个波门之问 Ｍ。 矩阵反映了在某距离 、 某时刻通过视场的动 的相互控制是必不可少的 ， 否则各个波门将去捕 态 目 图像的大小和形状 。 标 根据二值矩阵就可以 获同一个 目标 ， 达不到多波门对多 目标的跟踪要 求。另外 ， 由于幽定大小的波 门对于小于波 门的 进行多目标识别。 日标是没有问题的， 但当 目 图像尺寸大于波门 标 ３ 多目标 自 适应” 波门” 识别 由获取的二值特征图像参数 ， 经二值矩阵分 时 ， 出现几个波 门捕获同一个大 目 的不 同部 会 标 析 ， 目标图像 面积 、 ， 抽取 周长 再用 目标距 离信息 分的问题 ， 因而， 各个波 门均采用 自适应波门。 得到多 目标面积 、 周长的关系 ； 目标 图像 中心 用 视场内没有 目 时，系统处于等待状态 ， 标 并 标 标 首先只允 位置的变化来确定其运动轨迹 以及 日标横 向运 不断判别有无 目 出现。 目 出现时 ， 若未捕获 动速度 ， 目 用 标距离 的变化来确定其纵向运动速 许第一波 门对先出现的 目标进行捕获 ， 则禁止其他波门对 目 标进 行捕获 ； 当第 度， 再加上 目标图像复杂度 ， 从而进行多 目 标识 到 目标 ， 波门捕 获到 目标后 ， 于跟踪状 态 ， 处 只跟踪 波 别日 完成对多 目 。 标的识别 ， 关键要建立一个 自 适 应 ” 门” 波 。 门内的目标 ， 同时将波门内的目 标信号从视场中 这样 ， 其它波 『环路对第一波 门内的区域 Ｊ 所谓 自适应” 波 ’ ， 是用数 字” 门” 波 来形成 擦 除 ， 能够 自己调节而适应多种 目标 的”波门” 。该” 波 成为盲区 ， 再发 出允许进行捕获的指令 。第二波 重复 以上类 似运 门” 是将 目 标信号的前 、 后沿在视场中的位置量， 门在获得允许捕 获的指令后 ， 仅当第一

基于FPGA的实时图像预处理系统的设计

基于FPGA的实时图像预处理系统的设计

基于FPGA 的实时图像预处理系统的设计周志权1 刘　昕2(1.北华航天工业学院电子工程系,河北廊坊065000; 2.北华航天工业学院机械工程系,河北廊坊065000)摘　要:针对基于DSP 实现的实时视频信号处理系统中原始视频数据量大的问题,本文阐述了用FPG A 解决该类问题的优势,并举例用FPG A 实现图像滤波的数据预处理实例。

该设计已通过硬件实现,结果表明是正确有效的。

关键词:图像预处理;现场可编程逻辑器件;数字信号处理器;实时图像处理中图分类号:T N407 文献标识码:A 文章编号:1009-2145(2005)03-0020-03收稿日期:2005-06-01作者简介:周志权(1978-),男,河北廊坊人,硕士研究生,助教,主要从事图像处理研究。

0　引　言图像预处理,是指把CC D 摄像机获取的图像信息进行前期处理,包括图像数据传输、编码、滤波以及边缘检测等,特点是数据量大,但运算结构简单。

本文介绍的图像处理系统是某防空武器系统的一个子系统。

主要任务是在不向目标发送电磁波的情况下,实现对空中机动目标的实时检测和高速稳定跟踪。

用平台,利用高性能的CC D 摄像机获取的图像信息,对一定空域内的机动目标进行动态检测、目标识别和目标跟踪,并将此参数实时地传递给摄像机控制系统,最终实现对空中目标的动态连续跟踪。

下面将对本图像处理系统的方案选择、器件和硬件实现做一个说明。

1　系统特点及要求(1)视频信号处理机的功能是对来自成像器件的视频信号进行分析、鉴别,排除背景中的噪声和干扰,提取真目标并跟踪。

(2)系统要求有极大数据量的处理能力,实时性要求高,对处理器的速度有较高的要求。

例如本系统中,CC D 的分辨率是658×494,每秒钟是60fps 。

每秒钟的数据处理量是658×494×60×8=156024960Bit 。

目前,单一的CPU/DSP 一般还不具备这样的计算能力。

基于人工智能的视觉跟踪系统设计与实现

基于人工智能的视觉跟踪系统设计与实现

基于人工智能的视觉跟踪系统设计与实现随着科技的发展和应用的扩大，人们对智能化系统的需求也越来越高。

在许多领域，人工智能越来越成为一种高效的解决方案。

其中，基于人工智能的视觉跟踪系统，已经广泛应用于安防领域、无人机、工业等智能化领域，成为目前最受欢迎的系统之一。

本文将详细阐述基于人工智能的视觉跟踪系统的设计和实现。

一、概述基于人工智能的视觉跟踪系统，是利用计算机视觉领域中的技术来实现对目标进行跟踪，并将其实时掌握和监测。

从技术上讲，基于人工智能的视觉跟踪系统相当复杂。

主要技术构成包含三个部分，即目标检测、目标追踪和人机交互。

其中，目标检测使用了图像识别、深度学习等技术；目标追踪使用了传感器和控制系统；人机交互通过用户界面、语音、手势等方式完成。

在这一基础之上，这种系统通常可以实现自主控制，从而具备智能化、自适应和强大的可操作性，可广泛应用于不同领域。

二、基于人工智能的视觉跟踪系统的设计思路一个良好的基于人工智能的视觉跟踪系统，需要考虑多个因素。

在设计之前，我们需要充分了解目标捕获过程中可能面临的挑战，例如光照变化、视角变化、遮挡等问题，同时需要考虑自然环境，例如天气和光线条件。

只有在面对所有可能的情况时，才能设计出一个可靠、高效的系统。

基于这些考虑，我们可以将基于人工智能的视觉跟踪系统的设计分为以下几个步骤：第一步：明确需求和目标在这个步骤中，我们需要了解用户需要追踪的目标是什么，需要实现的具体功能是什么，需要满足的性能要求是什么等。

这一步骤的目的是确保系统设计能够满足用户要求。

第二步：建立模型这一步骤是基于目标检测和追踪技术的实现。

在这一步中，我们需要选择适合我们需求的深度学习模型，例如YOLO、CenterNet等目标检测网络，并根据输入和输出建立我们的跟踪模型，例如卡尔曼滤波、Particle Filter等。

第三步：数据采集一个好的训练和测试数据集对于模型的训练和评估至关重要。

在这个过程中，我们需要选择相应的数据集，例如广泛使用的COCO、PASCAL VOC等，在自己选择的数据集的基础上，我们可以使用数据增强和数据清理技术来优化数据集。

基于视觉的目标检测与跟踪综述

基于视觉的目标检测与跟踪综述

基于视觉的目标检测与跟踪综述一、本文概述随着计算机视觉技术的飞速发展，基于视觉的目标检测与跟踪已成为该领域的研究热点之一。

本文旨在全面综述近年来基于视觉的目标检测与跟踪的研究进展，分析现有方法的优缺点，并探讨未来的发展趋势。

文章首先对目标检测与跟踪的基本概念进行界定，明确研究范围和目标。

随后，文章将详细介绍目标检测与跟踪的相关技术，包括特征提取、目标建模、匹配算法等。

在此基础上，文章将综述各类目标检测与跟踪方法，如基于滤波的方法、基于深度学习的方法等，并分析它们在不同场景下的应用效果。

文章将总结现有研究的不足之处，并提出未来可能的研究方向，以期为推动基于视觉的目标检测与跟踪技术的发展提供参考。

二、目标检测与跟踪的发展历程目标检测与跟踪是计算机视觉领域的核心问题之一，其发展历程经历了从传统的图像处理技术到现代深度学习技术的转变。

早期的目标检测与跟踪主要依赖于手工设计的特征和简单的运动模型。

随着计算机硬件性能的提升和大数据时代的到来，基于深度学习的目标检测与跟踪方法逐渐崭露头角，并取得了显著的成果。

在目标检测方面，早期的方法主要依赖于颜色、纹理、形状等低层次特征，如帧间差分法、光流法等。

这些方法对于简单的背景和固定的摄像头场景效果较好，但在复杂背景和动态场景中表现不佳。

随着特征提取技术的发展，研究者们开始尝试使用更高级的特征，如SIFT、SURF等，以提高目标检测的准确性。

然而，这些方法仍然难以应对复杂多变的场景。

近年来，基于深度学习的目标检测方法取得了突破性进展。

卷积神经网络（CNN）的提出使得目标检测任务可以自动从大量数据中学习有效的特征表示。

基于区域提议的目标检测算法（如R-CNN系列）和端到端的目标检测算法（如YOLO、SSD等）相继涌现，它们在速度和准确性上都取得了显著的提升。

随着无监督学习和自监督学习的发展，目标检测算法在少量样本或无标注数据的情况下也能取得较好的性能。

在目标跟踪方面，早期的跟踪算法主要基于滤波器和运动模型，如卡尔曼滤波、粒子滤波等。

基于目标跟踪的多目标识别系统设计与实现

基于目标跟踪的多目标识别系统设计与实现

基于目标跟踪的多目标识别系统设计与实现第一章研究背景及意义随着科技不断发展，人们对实时监控领域的需求越来越高，其中包括对于人流、车流等的监测。

而要实现这样的监测需求，必须要解决强大的多目标识别系统。

因此，本文将从目标跟踪的角度，介绍一种基于目标跟踪的多目标识别系统的设计与实现。

第二章相关技术介绍2.1 目标跟踪技术目标跟踪技术是一种利用计算机视觉技术，跟踪运动目标在视频中的状态和位置的方法。

目标跟踪技术可以分为传统目标跟踪和深度学习目标跟踪。

传统目标跟踪方法包括相关滤波、粒子滤波、卡尔曼滤波等。

而深度学习目标跟踪则常使用深度卷积神经网络、循环神经网络等方法。

2.2 多目标跟踪技术多目标跟踪技术是一种可以同时跟踪多个目标的技术，对于复杂的实时监控系统来说尤为重要。

多目标跟踪技术包括两个方面，即目标检测和目标跟踪。

目标检测是指识别图像或视频中的目标并确定其位置和大小，而目标跟踪则是跟踪目标并预测其可能的动作和位置。

第三章系统设计3.1 系统框架本文采用YOLOv3目标检测器，通过输入视频图像进行目标检测。

然后使用基于卡尔曼滤波的单目标跟踪算法，根据目标位置预测进行多目标跟踪。

并最终将结果输出到UI界面。

3.2 系统实现首先，在视频的每一帧中使用YOLOv3基于darknet实现的目标检测器进行目标检测，确定每个检测框的位置和大小。

然后，针对每一个检测框，使用基于卡尔曼滤波的单目标跟踪算法，对目标进行跟踪。

最后，将跟踪结果输出到UI界面。

此外，对于离线视频，我们可以利用ffmpeg等工具将视频文件分解成图片序列，并对图片序列进行处理后输出。

第四章实验结果及分析在本文的实验中，我们使用了MOT16数据集进行测试，结果显示我们的系统可以在实时系统和离线视频中进行多目标跟踪，并高效地处理不同的检测状态和大小。

同时，我们还对系统进行了优化和改进，比如利用深度学习神经网络进行目标检测，优化车辆检测框的大小，加入鲁棒性等，使得我们的系统在运行速度、鲁棒性等方面得到全方位的提升。

基于计算机视觉技术的车辆识别与跟踪系统设计

基于计算机视觉技术的车辆识别与跟踪系统设计

基于计算机视觉技术的车辆识别与跟踪系统设计近年来，随着计算机视觉技术的快速发展，车辆识别与跟踪系统在交通领域中得到了广泛应用。

这种系统基于计算机视觉算法，通过分析图像或视频流中的车辆特征，实现对车辆的自动识别和跟踪。

本文将介绍基于计算机视觉技术的车辆识别与跟踪系统的设计原理与流程。

首先，车辆识别与跟踪系统的设计基于计算机视觉技术，其核心是车辆特征提取和目标跟踪算法。

车辆特征提取是指从图像或视频流中识别出与车辆相关的特征，例如车辆的形状、颜色、纹理等。

常用的车辆特征提取算法有边缘检测、颜色分割、纹理分析等。

目标跟踪算法则是根据车辆特征进行目标的跟踪，常用的算法包括卡尔曼滤波、粒子滤波、相关滤波等。

其次，车辆识别与跟踪系统的设计流程可分为图像获取、车辆特征提取、目标跟踪和结果输出四个步骤。

首先，通过传感器获得图像或视频流数据。

接下来，对获取的图像或视频流进行预处理，包括图像去噪、图像增强、图像分割等操作。

然后，利用车辆特征提取算法，提取出图像或视频流中的车辆特征。

最后，应用目标跟踪算法，实现对车辆的跟踪和位置预测，并将结果输出到显示器、数据库或其他外部设备上。

在车辆识别与跟踪系统设计中，有几个关键的技术挑战需要解决。

首先是车辆特征提取的准确性和鲁棒性，对于不同场景、光照条件和车辆类型，系统需要能够准确地提取出车辆的特征。

其次是目标跟踪算法的实时性和稳定性，系统需要能够在高速运动的情况下实现对车辆的快速跟踪，并且能够应对遮挡、旋转、形变等复杂的场景变化。

最后，系统的整体性能和可扩展性也是需要考虑的因素，对于大规模交通监控系统而言，需要能够处理多路视频流，并实现对多个目标的同时跟踪。

在实际应用中，基于计算机视觉技术的车辆识别与跟踪系统具有广泛的应用前景。

首先，该系统可以应用于交通监控，实现对交通流量的统计和分析，辅助交通管理和规划。

其次，该系统可以用于智能驾驶领域，实现自动驾驶汽车的车辆检测和跟踪。

另外，该系统还可以应用于智能交通灯控制、智能停车系统等领域，提高交通效率和安全性。

基于深度学习的视觉目标跟踪算法

基于深度学习的视觉目标跟踪算法
方法
本文采用Siamese网络作为基础框架，通过引入一些改进措施，如特征增强、损失函数优化等，提高跟踪算法 的性能。同时，针对实际应用中可能遇到的问题，如目标遮挡、光照变化、运动模糊等，进行深入分析和研究 ，提出相应的解决方案。
02 相关算法与技术
目标跟踪算法概述
目标跟踪算法的定义
目标跟踪算法是一种计算机视觉技术，用于在视频中准确地跟踪 目标对象的位置和运动轨迹。
05 结论与展望
研究成果总结
深度学习技术的引入
基于深度学习的视觉目标跟踪算法已经成为研究热点，其应用场景广泛，如安全监控、无 人驾驶、智能家居等。该算法利用深度学习技术，尤其是卷积神经网络（CNN），实现对 目标的高效跟踪。
算法优化与改进
基于深度学习的视觉目标跟踪算法不断进行优化和改进，如使用更深的网络结构、引入注 意力机制、采用端到端的训练方式等，以提高跟踪准确度和稳定性。
目标跟踪算法的分类
根据不同的特征和算法，目标跟踪算法可以分为基于滤波的方法 、基于机器学习的方法、基于深度学习的方法等。
目标跟踪算法的应用
目标跟踪算法在安防、智能驾驶、体育直播等领域都有广泛的应 用。
深度学习基础知识
深度学习的定义
深度学习是机器学习的一种，它基于人工神经网络，通 过模拟人脑神经元之间的连接和信号传递过程来学习和 识别复杂的图像、语音、自然语言等。
挑战
尽管基于深度学习的视觉目标跟踪算法取得了很大的进展， 但仍存在一些挑战，如目标遮挡、光照变化、运动模糊、尺 度变化等。这些挑战使得跟踪算法在实际应用中面临诸多困 难。
研究内容与方法
研究内容
本文旨在研究基于深度学习的视觉目标跟踪算法，重点解决目标遮挡、光照变化、运动模糊等难题，提高跟踪 算法的准确性和鲁棒性。

如何使用计算机视觉技术进行目标跟踪和追踪

如何使用计算机视觉技术进行目标跟踪和追踪

如何使用计算机视觉技术进行目标跟踪和追踪计算机视觉技术在目标跟踪和追踪领域发挥着重要的作用。

通过计算机视觉技术，我们可以实现对视频、图像中目标的实时跟踪和追踪。

在这篇文章中，我们将讨论如何使用计算机视觉技术来进行目标跟踪和追踪。

首先，让我们了解目标跟踪和追踪的定义。

目标跟踪是指在视频或序列图像中连续追踪一个预定义目标的过程。

而目标追踪是指在视频或序列图像中寻找和确定一个特定目标的位置和姿态。

目标的识别和跟踪对于许多应用来说都是至关重要的，如视频监控、自动驾驶、人机交互等等。

在目标跟踪和追踪中，计算机视觉技术通常包括以下步骤：1. 目标检测：首先，我们需要通过目标检测算法来找到图像或视频帧中的目标。

目标检测算法通常使用图像特征、机器学习和深度学习等方法来实现。

常用的检测算法包括基于特征的方法（如Haar特征、HOG特征）和基于深度学习的方法（如卷积神经网络）。

2. 目标特征提取：一旦目标被检测到，接下来的步骤是对目标进行特征提取。

特征提取可以使用图像处理和特征描述算法，如SIFT、SURF、ORB等。

特征提取的目标是将目标的独特性质转化为计算机能理解和处理的形式。

3. 目标匹配：一旦目标的特征被提取出来，下一步是将当前帧中的目标与之前帧中的目标进行匹配。

目标匹配可以使用各种算法，如相似度度量、相关滤波器和卡尔曼滤波器等。

这些算法可以根据目标的特征和运动信息来估计目标在当前帧中的位置。

4. 目标跟踪和追踪：在目标匹配的基础上，我们可以开始进行目标的跟踪和追踪。

目标跟踪是指在连续的帧中跟踪目标的位置和姿态。

目标追踪则是在视频或序列帧中寻找和确定目标的位置和姿态。

这些任务可以通过目标的运动模型、外观模型和上下文信息等进行。

为了提高目标跟踪和追踪的准确性和鲁棒性，我们可以结合多种计算机视觉技术。

例如，我们可以使用多相机系统来提供更多的视角和更全面的信息。

我们也可以结合深度学习技术，通过大规模的数据训练神经网络来提高目标的检测和跟踪性能。

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1 中南民族大学 毕业论文(设计)

学院： 生物医学工程学院 专业： 生物医学工程 年级： 2008 题目: 基于图像处理的目标跟踪系统 学生姓名： 熊章靖 学号：******** 指导教师姓名: 谢勤岚 职称: 教授

2012年5月10日 2

中南民族大学本科毕业论文（设计）原创性声明 本人郑重声明：所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。除了文中特别加以标注引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。

作者签名： 2012年5月10日 1

目 录 摘要 .................................................................................................................................................. 1 Abstract........................................................................................................................................... 1 1 引言 .............................................................................................................................................. 2 2 OpenCV的体系结构 ....................................................................................................................... 3 2.1 OpenCV中的常用数据结构体系 ........................................................................................ 3 2.2 OpenCV中常用类体系 ........................................................................................................ 4 2.3 OpenCV常用的函数 ............................................................................................................ 4 3 视频处理....................................................................................................................................... 7 3.1 用HighGUI对视频进行读写处理 ...................................................................................... 7 3.1.1 获取摄像头，显示图像 ......................................................................................... 7 3.2 对AVI文件的处理 .............................................................................................................. 8 4 运动目标检测 ............................................................................................................................. 11 4.1 运动目标检测的基本方法 .............................................................................................. 11 4.2 本文的检测算法 .............................................................................................................. 12 4.3 开运算和闭运算 .............................................................................................................. 14 5 程序编辑及结果分析 ................................................................................................................. 15 5.1配置Visual C++ 6.0 ........................................................................................................ 15 5.1.1全局设置 ................................................................................................................. 15 5.1.2项目设置 ................................................................................................................. 17 5.2程序运行演示 .................................................................................................................... 17 5.3运行结果分析 .................................................................................................................... 18 结论 ................................................................................................................................................ 19 参考文献......................................................................................................................................... 20 致谢词 ............................................................................................................................................ 21 1

基于图像处理的目标跟踪系统 摘要：介绍了一种基于OpenCV的运动物体跟踪算法，用于实现在背景中检测出运动目标并实施警戒等特定提示的目的。该算法利用背景差分法得到当前帧中的静止的背景模型，并在不断更新的视频图像中检测前景图像，提取出运动目标。简单介绍了必要的函数和数据结构，以及重要的程序板块。实验结果表明，该方法可以较好地实现视频序列中运动目标的检测，具有实时性，并能得到较好的检测结果。相信在安防监督领域有更为广泛的运用。

关键字：运动目标检测；背景差分法；OpenCV

The target tracking system based on image processing Abstract：It's introducing a kind of moving objects tracking algorithm based on OpenCV,which is used to realize the purpose of detection on moving objects in background and implementing of specific tips for warning.The algorithm gets the static background model in the current frame with the background-finite-difference method, and tests the foreground images in the constantly updated video images ,and extracts the moving targets from them, .In addition, it introduces the necessary functions,data structures and the important program plates. The results we get from the experiment shows that this method can well realize moving targets detection in video sequences, which are defined, and we can get a good test results from it with believing that this method will be more used of in the security supervision areas.