开题报告--基于OpenCV的目标检测算法研究与_实现

通信工程专业本科生毕业设计（论文）开题报告 题 目：基于OpenCV的目标检测算法研究与实现 班 级：2012级通信工程本科班 姓 名：狄凌云 指导教师：李 娜 郑 璐 日 期：2015年11月14日信息工程学院一、论文（设计）基本情况题目基于OpenCV的目标检测算法的研究与实现学院信息工程学院专业通信工程班级2012级通信工程本科班学号2012461103姓名狄凌云性别男论文（设计）简介 本文设计的环境是VS2010开发平台，利用OpenCV的目标的数据结构、函数以及基本框架，研究分析针对检测目标的三种算法。二、论文（设计）选题的目的、意义、研究现状、发展趋势1.选题的目的及意义 随着人们生活水平的提高，突发事件的预防和紧急事件的应对越来越受到人们的重视，视频监控技术页成为人们关注的焦点。随着计算机视觉、智能视频识别等技术的高速发展，研究人员将人体特征识别技术融入到视频监控系统中，使得智能视频图像处理监控变为可能。为了减少工作人员的数量和工作量，实现视频监控系统自动、实时的分析图像，当检测到可疑目标时，系统自动向工作人员发出警报，这样视频监控更可靠更及时。2. 选题的研究现状国外对于视频检测的起步较早。视频图像的目标检测与跟踪是一个非常活跃的研究方向，属于计算机视觉领域的重要研究内容，具备广泛的应用前景。智能视频监控就是利用计算机视觉和数字图像处理的方法，实现在动态场景中运动目标的检测、跟踪和识别，给出对运动目标行为和动作的描述，对异常行为进行鉴别并自动报警。目前智能视频监控的研究和应用都面临很多难题，国内外对此进行了大量研究，取得显著效果。互联网和宽带网络技术的日益发展支持了视频监控领域的发展，现在高速的宽带网络已经能够满足用户视频和音频方面的要求，这为视频监控技术的发展提供了广阔的空间。3. 选题的发展趋势 微电子和计算机技术的快速发展，使得智能视频监控技术飞速发展。其中一个主要原因在于，微电子和计算机技术的发展降低了智能视频监控系统的硬件成本，软件成本也会随着视频监控系统的系统化二下降，因此，视频监控系统的性价比将有大的提高。视频监控系统逐渐网络化、数字化和智能化。三、论文（设计）研究内容、研究方法、预期成果1.研究内容本文围绕视频监控图像中运动目标的检测算法展开研究，重点研究算法的实时性、可靠性、算法的软硬件兼容和算法的处理速度。利用VS2010和OpenCV视觉库搭建平台，对数字图像去噪、目标检测的实时性和可靠性进行了研究。2.研究的重点、难点、特色及创新点研究重点：帧间差分法，背景差分法和ViBe算法的实时性，有效性，处理速度。研究特色：对于三种算法的各个性能进行比较，不同情况下选择不同的算法。3. 研究方法或技术路线技术路线：利用OpenCV的目标的数据结构、函数以及基本框架，在VS2010中完成配置并建立项目，根据实验结果分析，得出结论。4. 研究提纲（1） 对国内外的研究现状做简要的概述；（2） 介绍OpenCV技术，简要的阐述图像的预处理原理；（3） 研究分析三种算法的原理及特点；（4） 通过对实验结果的分析选择不同的算法。5. 预期成果 本文我将通过查阅一些资料，了解了三种算法的原理及优缺点，利用OpenCV技术，结合VS2010搭建的开发平台，分别对三种算法进行实现并分析。预计完成以下内容：1. 对于三种算法的原理及特点有更加深入的认识；2. 对运动目标检测的实时性和有效性通过实验进行了验证和分析，根据实验结果的分析结果选择最有效最可靠的算法；3. 完成本科生毕业论文一篇。四、计划进度安排2015年11月6日-2015年11月20日：搜集资料，撰写开题报告：2015年11月22日-2015年12月10日：文献搜集，整理与阅读并撰写论文提纲2015年12月日-2015年月日: （仿真）实验设计2016年月日-2016年月日: （仿真）实验环境搭建及实验实施2016年月日-2016年月日: 实验数据整理，分析及总结2016年月日-2016年月日: 撰写毕业论文初稿2016年月日-2016年月日: 撰写毕业论文终稿2016年月日-2016年月日: 准备毕业论文答辩完成初稿：论文答辩：五、主要参考文献 将自己所用到的主要参考文献罗列出来闫雪梅，沈庭芝。数字图像处理及模式识别M。北京：北京理工大学出版社，2007.William K.Pratt.数字图像处理M.北京：机械工业出版社，2005.吴晓阳。基于OpenCV的运动目标检测与跟踪D。杭州：浙江大学，2008董士崇，王天珍，许刚。视频图像中的运动检测J.武汉理工大学学报。2004.26(4):1-3刘瑞祯，于仕琪。OpenCV教程基础篇M.北京：北京航空航天大学出版社，2007.高守传，姚领田。Visual C+数字图像处理与工程应用篇M。北京：中国