计算机视觉：运动人体目标检测与跟踪技术综述

本篇论文深入探讨了"计算机视觉跟踪运动人体目标方法研究"这一主题，针对计算机视觉在现代社会公共安全监控系统中的关键作用展开。作者曹海涛，应用物理学专业光电043班学生，以山东建筑大学为研究背景，探讨了运动人体目标检测与跟踪的前沿技术和挑战。 1.1课题研究背景与意义： 随着科技的发展，计算机视觉技术在公共场所的安全监控中扮演着越来越重要的角色。随着社会公共安全体系的完善，对于智能监控系统的精度和实时性要求提高，尤其是对人体运动目标的准确检测与跟踪。这不仅关系到公共安全，还具有广泛的社会效益，例如体育分析、行为识别等。 1.2国内外研究现状： 论文首先概述了国内外计算机视觉跟踪的最新进展，包括运动目标检测算法的进步，如基于深度学习的方法、传统特征提取如Haar特征和HOG特征，以及先进的跟踪技术，如光流法、粒子滤波等。同时，强调了现有技术在实际应用中遇到的光照变化、背景干扰等问题。 1.3图像预处理： 论文详细介绍了图像预处理步骤，包括对比度增强以提升图像清晰度、直方图均衡化确保颜色均匀分布、实时中值滤波的并行实现以提高处理速度。此外，还讨论了噪声消除、形态滤波（腐蚀、膨胀、开运算）和阴影消除的技术，这些预处理手段旨在提高后续目标检测和跟踪的准确性。 3.1运动目标检测： 这部分重点介绍了几种运动目标检测方法，如基于Hausdorff距离的检测、基于区域的检测，以及利用光流和相关性原理来检测运动目标。这些方法通过分析连续帧间的差异，捕捉目标的运动轨迹。 4.1目标跟踪技术： 作者详细介绍了几种常见的运动目标跟踪策略，如基于卡尔曼滤波的预测和更新过程，以及如何结合区域、网格和光流等特征进行跟踪。这些技术的关键在于处理目标在不同帧间的变化，并减少跟踪误差。 5. 结论与展望： 论文总结了研究成果，指出尽管当前技术已经取得了一定的进步，但仍面临着光照条件变化、目标遮挡等挑战。未来的研究方向可能着重于更高效、鲁棒的目标检测和跟踪算法，以及与深度学习和人工智能的融合。 通过这篇论文，我们可以看到作者对于计算机视觉跟踪技术的深入理解和实践经验，展示了在实际场景中解决复杂运动目标跟踪问题的能力，为该领域的进一步发展提供了有价值的研究思路。