基于PCDuino 图像识别及追踪_第1页
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文档简介

1、基于PCDuino的运动目标识别与追踪提纲1研究背景2PCDuino系统3Python软件4运动目标识别与追踪介绍 科学技术飞速发展，计算机的应用领域日渐拓宽，计算机开发不再是单纯的软件开发，人们更加注重软件与硬件的结合。在这样的环境下，人工智能，智能识别，智能家居等等领域迅速发展，而在这些领域中多多少少都会用到运动目标识别与追踪的技术，其中尤以在人工智能方面有着重要地位。研究背景 PCDuino是一个可以运行Linux系统（如Ubuntu）和Android系统的迷你计算机平台，就像一般的计算机主机，只需要一些外设和显示屏（ HDMI）就能够组成一台计算机。关于PCDuino1.与树莓派相比，

2、PCDuino采用的是1GHz ARM Cortex A8 CPU，其运行速度更快，性能远超树莓派。2.PCDuino的兼容更强。可以完美的兼容Arduino，可以使用各种Arduino扩展板，并且可以直接使用Arduino的开发环境和应用程序。3.PCDuino自带Ubuntu系统，支持浮点运算。（树莓派在Ubuntu下不支持浮点运算）4.CPU内集成了ARM Mail-400 GPU，运行速度达到1GHz，具有非常出色的多媒体性能和强劲的高清视频处理能力。5.拥有丰富的接口，UART、ADC、PWM、GPIO、I2C接口。为什么选择PCDuino PCDuino 的使用非常简单，只需通过

3、HDMI 连接线将HDMI借口与显示屏幕连接起来（可以是台式电脑显示器，电视机，显示屏等），再连接电源、鼠标、键盘等外设即可。PCDuino的使用PCDuino的硬件连接1.功能强大，简单易学2.支持丰富的扩展模块，开发者使用时只需将其导入，调用其提供的函数接口即可（Numpy，OpenCV，Tkinter）3.被称做胶水语言，能把其他语言轻松联结在一起（如C+或C语言编写的模块）4.完全的免费软件，不需要支付任何费用PCDuino所使用的软件PythonOpenCV是基于BSD的视觉开发库，可在linux、windows、Macs等系统上运行。该模块使用C和少量C+编写而成，属轻量高效型代码，并提供了Matlab、Python等语言的函数接口。该模块内封装有大量针对图形、图像的操作函数，包含超过2000个的运算算法，几乎任何你想要实现的图形图像操作都可以通过该模块完成。本设计Python主要调用的模块Opencv 摄像头对包含运动目标的视频进行采集 将视频流读入计算机 对视频流进行处理，分析运动目标的图像特征 将处理后的视频进行显示，标记出运动目标位置，显示出运动目标的运动方向和坐标运动目标识别与追踪流程 时间差分法又被称做帧差法，是检测运动目标的方法之一，其原理是利用不同时刻的

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