基于OpenCV的运动目标检测与跟踪系统研究

"跟踪画面-2017-2018年度中国医院信息化状况调查" 这篇硕士学位论文探讨了基于OpenCV的运动目标检测与跟踪技术在计算机视觉和数字图像处理中的应用。作者吴晓阳在浙江大学信息科学与工程学院攻读硕士，专业为电路与系统，导师为章专。论文重点在于解决视频连续图像中运动物体的分析问题，这是计算机视觉领域一个广泛应用且复杂的课题。 OpenCV是一个开源的计算机视觉库，由Intel微处理器研究实验室的视觉交互组开发。它提供了丰富的图像处理算法和函数，支持Windows和Linux系统，便于开发者进行图像和视频处理。OpenCV的框架包含了对多种图像和视频源的支持，简化了视频程序开发的过程。 论文中提出的视频图像运动目标分析系统由五个主要模块构成： 1. 人机交互界面模块：用户可以通过这个界面与系统互动，设置参数或查看结果。 2. 前景检测模块：利用基于图像灰度信息的累积差分算法来检测前景物体，尤其是颜色较亮的车辆。 3. 团块特征检测模块：识别并分析运动物体的形状和特征。 4. 团块跟踪模块：对检测到的物体进行跟踪，分配ID号码，并能识别跟踪状态，如正常（绿色）或异常（红色）。 5. 轨迹生成和后处理模块：生成物体运动轨迹，并对轨迹进行优化和处理。 在实验阶段，论文作者使用该系统进行了大量测试，证明了基于OpenCV设计的系统具有良好的实时性，能有效地在复杂背景中检测和跟踪多个特定运动目标。这在机器人导航、智能监控、医学图像分析等领域具有重要价值。 通过这个系统，不仅可以实现对白色或颜色较亮车辆的有效跟踪，还能够通过异常标记（abnormal）来识别跟踪失败的情况。然而，由于算法依赖于灰度信息，黑色车辆的跟踪效果不佳，这是未来改进的方向。 这篇论文展示了OpenCV在运动目标检测与跟踪中的强大功能，并为实际应用提供了一套实用的系统架构。通过深入研究和优化，这样的系统有望在医院信息化管理、交通监控等场景中发挥更大的作用，提升自动化水平和效率。