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1、视频序列中人体运动目标的检测与跟踪研究信息学院 信研111 毕莎莎 612208100020004摘要：本文提出的的算法是在在 Linnux系统统Fedoora8、GGCC编译译器平台上上进行设计计的，通过过实验验证证了算法的的可行性，并并且我们提提出的算法法大大提高高了运动目目标检测和和跟踪的准准确度，减减少了计算算量，提高高了系统的的实时性。该系统算法法分为三部部分：首先先利用图像像帧差进行行运动目标标的提取；然后利用用模式识别别分析目标标的特征，对对目标进行行分类；最最后得到目目标的形心心，对人体体目标进行行匹配、跟跟踪并计数数，实时给给出越过计计数线的人人数。实验验证明该算算法简单可可
2、行，统计计数据具有有较高的正正确率。关键词：帧帧间差分；运动检测测；目标跟跟踪，计数数； 1、绪论1.1 课课题相关背背景目标的识别别与跟踪是是基于对一一个图像序序列的研究究，从序列列图像中检检测到运动动的目标，并并且对目标标运动的规规律加以预预测，实现现对指定的的目标进行行准确且连连续的跟踪踪。其目的的是通过计计算机视觉觉从复杂的的变化的背背景环境中中准确识别别出所需的的运动目标标，提取稳稳定的目标标特征，并并对目标的的位置和姿姿态等信息息进行快速速实时的跟跟踪。随着着计算机处处理能力的的显著提高高，该技术术在众多领领域都有越越来越广泛泛的应用。1.2 项项目简介本项目利用用图像处理理和模式
3、识识别的方法法研究并设设计了基于于视频的客客流量统计计系统。本本文提出的的算法是在在 Linnux系统统Fedoora8、GGCC编译译器平台，利利用海康威威视的采集集卡及摄像像头进行设设计的，通通过实验验验证了算法法的可行性性，并且我我们提出的的算法大大大提高了运运动目标检检测和跟踪踪的准确度度，减少了了计算量，提提高了系统统的实时性性。2、相关知知识介绍2.1 FFedorra8系统统本项目之所所以选择FFedorra8系统统主要是因因为：feedoraa8的系统统内核和海海康威视采采集卡DSS40088HS驱动动要求的内内核相匹配配；另外此此项目运行行时，要长长期处在工工作的状态态，需要
4、比比较稳定的的操作系统统。而Liinux系系统Feddora88比较稳定定；可移植植性较好；具有安全全性的服务务器，很少少会感染病病毒，所以以本项目选选择了此操操作系统。2.2 CC语言介绍绍C语言的特特点：1)语言表达达能力强。2)语言简简洁、紧凑凑，使用灵灵活，易于于学习和使使用。3)数据类型型丰富，具具有很强的的结构化控控制语句。44)语言生生成的代码码质量高。55)语法限限制不严格格，程序设设计自由度度大。6)可移植性性好。用CC语言编写写的程序基基本上不作作修改就能能用于各种种型号的计计算机和各各种操作系系统。2.3 海海康威视采采集卡海康DS44008HHS：开发支持：1、提供完完
5、整的SDDK开发包包、DEMMO演示软软件及其源源程序，SSDK与HH卡兼容SSDK包含含了板卡开开发软件、播播放器开发发软件、网网络开发软软件、MeediaPPlayeer控件。SDK开发发包提供的的函数有很很多，在本本项目中用用到的有：InitDDSPs()；初始始化DSPPChannnelOppen()；通道打打开，本项项目使用的的是第4通通道ChannnelCllose()；通道道关闭RegissterIImageeStreeamCaallbaack()；注册数数据void ImaggeStrreamCCallbback(unsiignedd intt chaannellNumbber
6、, voidd* coontexxt) 中中断函数,每40mms调用一一次，即每每秒调用225次2、支持WWindoows 22000/XP/22003，LLinuxx操作系统统。3、系统设设计3.1系统统设计思想想本系统选用用海康威视视的采集卡卡，摄像头头，在装有有Fedoora8系系统的计算算机上进行行开发。在在终端中使使用命令对对程序进行行编译和调调试。当程程序运行时时，可以在在界面观察察到摄像头头所录入的的视频，及及在我们所所添加的窗窗口中看到到相关的处处理信息。3.2系统统需求分析析1）首先对对界面进行行修改与设设计，方便便显示跟踪踪及计数的的信息2）可以准准确跟踪到到某一运动动物体
7、。3）对经过过某一区域域的人进行行计数。4）可适用用于超市，或或大卖场等等的入口及及出口处，对对客流量进进行统计3.3系统统功能模块块整个系统设设定的主要要功能模块块有：图像像预处理，人人体跟踪模模块，计数数模块图像预处理理：膨胀、腐腐蚀、滤波波 等人体跟踪：跟踪到人人体的运动动坐标及轨轨迹 计数：对进进入某一区区域的人进进行计数视频序列输入运动分割图像预处理运动目标转换运动人体跟踪计数3-1系统统流程图3.4界面面的设计 GTK是用用于实现图图形用户接接口的函数数库。一般般情况下，如如果要创建建普通的图图形接口应应用程序，使使用GTKK就可以了了。GTKK+和Gnnome构构件库提供供了极为
8、丰丰富的构件件，足以构构造非常复复杂的用户户界面。但但是，如果果需要开发发新构件，或或者要创建建绘图程序序，仅使用用GTK就就不够了。这这时可以采采用Xliib ，更更好的方法法是使用GGDK库，它它可以应付付绝大多数数的编程需需要。初始界面的的显示：图3-2 初始界面面当按下prrevieew按钮时时，显示如如下：图3-3 Prevview 图像4、运动物物体的检测测4.1 帧帧间差分法法原理在众多基于于运动图像像序列检测测的算法之之中，帧间间差分法是是依据相邻邻两帧图像像间的强相相关性而提提出的检测测算法。所所谓帧间差差分法，是是指将相邻邻两帧图像像中的相应应像素点的的灰度值进进行相减，若
9、若其差值较较小，可以以认为该点点无运动目目标;相反反，若灰度度差值较大大，则认为为有运动目目标。4.2帧间间差分法实实现YUV 44:2:00 的格式式：下面八个像像素为：Y0 UU0 V00 YY1 U11 V1 Y22 U2 V2 Y3 U3 VV3Y5 U5 VV5 Y6 UU6 V66 YY7 U77 V7 Y88 U8 V8 存放的码流流为：Y00 U0 Y1 YY2 U22 Y3Y5 V55 Y6 Y7 VV7 Y88 映射出的像像素点为：Y0 U0 VV5 Y1 UU0 V55 YY2 U22 V7 Y33 U2 V7 Y5 U0 VV5 Y6 UU0 V55 YY7 U22 V
10、7 Y88 U2 V7 即四个像素素点共用同同一个U，VV，依次类类推下去，而而在imaageBuuf中的存存放方式为为：YYYYYYYYYY3552*2888 UUUUU176*144VVVVV1766*1444。隔帧图像对对应像素点点取帧差：本设计中使使用的检测测运动物体体的方法是是帧差法：即两帧图图像对应像像素点的YY,U,VV的值相减减，若满足足 abss(Y1-Y2)60|abs(U1-UU2)550|aabs(VV1-V22)500的话，则则把此点置置黑。把所所有的黑点点找出来则则可以检测测到运动物物体的轮廓廓。阈值的的设定可以以根据实际际情况来规规定，根据据现场的情情况进行调调试
11、。当阈阈值比较小小时，检测测到被跟踪踪物体的像像素点比较较多，而干干扰点，噪噪声点也会会比较多；反之，检检测到轮廓廓的像素点点则比较少少，会对结结果造成影影响。而当当人停止在在某一处时时，若噪声声干扰很少少的话，则则认为屏幕幕是白色。当按下界面面上的trrace按按钮，即ttracee=1时，显显示帧差： 图图4-1 帧差图像像5、图像预预处理膨胀和腐蚀蚀这两种操操作是形态态学处理的的基础，许许多形态学学算法都是是以这两种种运算为基基础的。5.1膨胀胀膨胀是以得得到B的相相对与它自自身原点的的映像并且且由z对映映像进行移移位为基础础的。A被被B膨胀是是所有位移移z的集合合，这样， 和A至少少有
12、一个元元素是重叠叠的。我们们可以把上上式改写为为：结构元元素B可以以看作一个个卷积模板板，区别在在于膨胀是是以集合运运算为基础础的，卷积积是以算术术运算为基基础的，但但两者的处处理过程是是相似的。 用3*3的结构构元素B，扫扫描图像AA的每一个个像素； 用结构构元素与其其覆盖的二二值图像做做“与”操操作； 如果都都为0，结结果图像的的该像素为为0，否则为为1，使二二值图像扩扩大一圈。5.2腐蚀蚀腐蚀是对ZZ中的集合合A和B，BB对A进行行腐蚀的整整个过程如如下： 用3*3的结构构元素B，扫扫描图像AA的每一个个像素； 用结构构元素与其其覆盖的二二值图像做做“与”操操作； 如果都都为1，结结果图
13、像的的该像素为为1，否则为00；腐蚀处理理的结果是是使原来的的二值图像像减小一圈圈。5.3结果果分析先腐蚀后膨膨胀的过程程：利用它它可以消除除小物体，在在纤细点处处分离物体体，平滑较较大物体边边界，但同同时并不会会明显改变变原来物体体的面积。而而先膨胀后后腐蚀的过过程：利用用它可以填填充物体内内细小空洞洞，连接临临近物体、平平滑其边界界，但平时时并不会明明显改变原原来物体的的面积。通常由于噪噪声的影响响，图像在在阈值化后后所得到的的边界通常常都很不平平滑，物体体区域具有有一些噪声声孔，而背背景区域上上散布着一一些小的噪噪声物体，连连续的开和和闭运算可可以有效地地改善这种种情况，而而有时，我我们
14、需要经经过多次腐腐蚀之后再再加上相同同次数的膨膨胀，才能能产生比较较好的处理理效果。可可见图像腐腐蚀与图像像膨胀相结结合有时可可使图像有有较理想的的处理效果果。6、运动人人体的跟踪踪算法6.1跟踪踪算法1（1）寻找找有效点在检测到运运动目标后后，用一个个10*110的方格格对所得到到的帧差的的像素点进进行循环，若若有一个黑黑点出现在在此方格内内，则停止止循环，把把此方格置置黑，并把把方格的最最左上角的的点存放到到一个数组组p12000里，并并把此点的的标记设为为1，即用用一个点来来代表整个个方格，以以便接下来来寻找连通通域。（2）寻找找连通域从存放有效效点的数组组p中取一一个标记为为1的点，把
15、把它放到zzone11k3p1k3中，然后后把此点与与数组p中中的各个点点进行比较较，看是否否有与这个个点的x,y坐标相相差小于等等于11的的点，若存存在的话，则则也把这些些点也放在在zonee1k33p11k3内，并并把标记改改为0。就就这样依次次循环，可可寻找到帧帧差图像所所有的连通通域，最后后可得到若若干个连通通域。则可可以把每一一个大于55个点的连连通域当做做一个运动动的人，其其他的当做做噪声点处处理。（3）画圆圆并把内部部涂黑找到连通域域之后，寻寻找此连通通域内的最最左minnxx，最最右maxxx，最上上minyy，及最下下maxyy的第一个个出现黑点点的坐标，可可以近似找找到此区
16、域域的中心，然然后以此中中心点为圆圆心，半径径为25来来画圆（半半径大小根根据实际情情况来定，但但圆要覆盖盖住人的帧帧差），并并把此圆内内的部分涂涂黑。这样样就可以把把检测到的的帧差转换换成一个黑黑色的圆。当当人运动时时，此圆也也会相应的的运动。当tracce=0时时显示immgbuff4内的内内容，即根根据连通域域内的点画画的圆图6-1一一人两个人并排排行走的时时候则会建建立两个结结点，可以以跟踪到两两个圆： 图6-2 两人并排排行走（4）帧之之间圆的匹匹配跟踪在要进行计计数时，要要先在距边边界大概550-1000个像素素的位置建建立结点，然然后在两帧帧之间匹配配结点圆的的圆心坐标标，若两圆
17、圆心坐标的的距离小于于30时，则则可认为现现在的圆就就是之前的的圆在此刻刻的状态，则则更新结点点信息，然然后依次更更新，到2240时，删删掉这个结结点，然后后对IN进进行计数。反反之亦然，在在190-240之之间建立结结点，跟踪踪到50时时，删除结结点，并对对OUT进进行计数。这这样可以准准确地对一一段时间内内进出某一一区域的人人进行计数数。而跟踪踪算法除了了用于计数数，还可以以根据不同同时刻的坐坐标值，来来分析运动动人体的轨轨迹。6.2 跟跟踪算法22（1）首先先创建结点点首先设定两两个创建结结点的区域域，50-100和和190-240，若若在此区域域内出现有有效点，则则对这些点点进行求连连
18、通域，方方法如5.1 (2)，若连通通域内的点点大于100，则求连连通域的边边界，确定定连通域的的中心画圆圆，创建结结点。若连通域的的点数大于于30的话话，认为创创建区不止止有一个人人，则对此此大的连通通域进行划划分。方法法如下：求求出连通域域的宽度ddx ，把把一个人的的标准宽度度设为400，则用ddx/400可得到nn个人，ddx%400可得到取取整之后的的余数，对对这个余数数进行判断断，若dxx%40大大于25的的话，n+1；否则则就为n。然然后分别求求出各个人人的中心，画画圆，创建建结点。（2）进行行跟踪建立了各自自的结点后后，要对各各个结点进进行跟踪，方方法如下：1）在下一一帧时，各
19、各个结点首首先在半径径为30的的圆内进行行寻找自己己的点，把把找到的点点标记为00，存放在在数组noodeii里，然然后向前移移动结点中中心，还是是在半径为为30的圆圆内寻找标标记为1，即即还没被找找到过的点点，找到之之后也存在在刚刚的数数组中，再再次移动中中心坐标找找点，循环环四次，中中心y坐标标每次移动动5个像素素点，最后后把有找到到的点都放放在noddei 里。2）求这些些点构成的的区域的上上、下、左左、右四个个边界；3）求得边边界之后，判判断这个区区域的高度度之差是不不是大于一一个人的高高度，若(nodeei.maxyy-noddei.minny)440 &nodeei.in_oor_
20、ouut=11（进）时时，则把nnodei.mmaxy-50，把把这高度为为50的点点赋给此结结点，计算算结点的中中心，把之之前的结点点中心更新新为此中心心，最后把把剩下的点点的标志位位再置为11。当方向向标志noodeii.inn_or_out=0时方方法类似。（3）跟踪踪计数在50-1100的创创建区域创创建的点nnodei且nnodei.iin_orr_outt为1，对对其进行更更新信息，而而当结点的的中心y坐坐标大于2240的时时候，则对对计数nuum1进行行加1。在在190-240的的创建区域域创建的点点nodeei且且nodeei.in_oor_ouut为0，对对结点进行行跟踪，不
21、不断对其进进行更新结结点信息，而而当结点的的中心y坐坐标小于550的时候候，则对计计数numm0进行加加1。6.3 两两种算法的的比较第一种算法法仅适用于于单个人和和多个人并并排行走，前前后挨的比比较近或者者品字形等等多种情形形下并不能能进行正常常跟踪和计计数。第二种算法法：在第一一种的基础础上加以改改进，首先先对落在创创建区域的的点进行寻寻找连通域域，创建结结点；之后后跟踪的时时候就是各各个结点寻寻找自己附附近的点，如如果寻找到到的点过多多，再把一一部分的标标志位改为为1。这种种算法理论论上适用任任何一种走走法，一个个人、多个个人、品字字形，前后后挨的很近近等。所以第二种种算法的适适用性比较
22、较广泛，实实验结果也也比较准确确。最后我我们选用的的跟踪算法法2来分析析运动人体体的运动轨轨迹和用于于接下来的的计数模块块。7、 系统统测试7.1系统统测试的含含义在精心控制制的系统环环境下，采采用相应的的技术手段段，利用一一组事先构构好达到测测试事例执执行程序以以发现程序序中存在的的问题，并并确认系统统功能，性性能符合需需求的一个个综合过程程。7.2 测测试方案首先是一个个人在规定定的区域行行走，观察察跟踪和计计数的结果果，看是否否与实际情情况满足一一致，如果果有差别或或有干扰，要要进行分块块测试，把把每一个模模块进行测测试后，找找出出现问问题的模块块，进行修修改。若满满足实际情情况，则可可
23、以使两个个人或多个个人一起行行走，观察察现象，进进行分析。7.3 测测试报告把测试到的的结果列在在一个表格格内，分析析跟踪到的的运动目标标的运动轨轨迹及对计计数的影响响。单个人行走走时，对运运动人体的的跟踪情况况：表7-1跟跟踪轨迹时间XYR第10帧20502520帧22952530帧201402540帧181852550帧252402560帧2127525通过此图可可以分析：此人行走走基本上是是沿直线行行走的，因因为X坐标标在20左左右变化，而而Y在近似似等差的进进行增加，半半径则不变变。表7-2计计数结果时间方向真实值测量值误差误差率第一分钟进5500出5500总和101000第二分钟进6
24、600出5500总和111100第三分钟进7700出109110%总和171616%总计进181800出201915%总和383712.6%7.4小结结本系统已通通过几个不不同场所的的测试，实实验说明本本系统可以以满足实际际需求。总总体来说：计数还是是比较准确确的，但由由于系统的的稳定性不不是非常的的好，并且且在受一些些噪音等外外界因素的的干扰时，偶偶尔会进行行多记或少少计，但是是从设计理理论来讲，帧帧检测、跟跟踪算法等等都是可行行的。在一些方面面系统也有有待改进，主主要有以下下因素影响响客流量统统计结果：首先图像像分割是影影响系统性性能的一个个很大因素素，也是当当前图像处处理方面的的难题之一
25、一；在实际际环境中，光光线问题、运运动阴影的的出现会给给分割带来来很大的困困难，所以以在这些方方面还需要要再加以改改进和完善善。参考文献献1.李刚,黎燕；基基于数学形形态学的二二值图像的的边缘检测测J；电子产品品可靠性与与环境试验验；20004年066期2.朱群英英；基于视视频图像处处理的桥墩墩防撞研究究D；武汉理工工大学；22006年年3.侯志强强, 韩崇崇昭. 视视觉跟踪技技术综述. 自动化化学报, 32(44): 6603-6617, 20066.4.郑世友友;动态场场景图像序序列中运动动目标检测测与跟踪D;东东南大学;20066年5.蔡征;黄瑞光;运动图图像序列的的多目标跟跟踪技术及及
26、实现JJ;计算算机与数字字工程;22006年年09期6.刘忠辉辉；基于数数字图像处处理的人脸脸检测算法法研究DD；长春春理工大学学；20007年7.高赟；图像灰度度增强算法法的研究D；西西安电子科科技大学；20077年8.于哲舟舟；视频流流图像内容容检索与运运动目标检检测研究D；吉吉林大学；20077年9.顾德军军，伍铁军军；一种基基于人头特特征的人数数统计方法法研究-机机械制造与与自动化 20100.39(4)10.马颂颂德，张正正友.计算算机视觉.北京:科科学出版社社，20003.11.孟凤凤.视频监监控系统中中运动目标标检测与跟跟踪算法的的研究(硕硕士学位论论文).燕燕山大学，22007
27、12.石华华伟.人体体运动的跟跟踪与识别别D，中中南大学硕硕士论文，22007.13.代凯凯乾，刘肖肖琳.基于于图像序列列的人体跟跟踪J，计算机机仿真，22007，224(7).14.王建建宇，陈熙熙霖. 背背景变化鲁鲁棒的自适适应视觉跟跟踪目标模模型J.软件学学报，20006， 17(55)：10001 11008.15.章毓毓晋,图像像处理和分分析,清华华大学出版版社, 22001.16.张星星明,“视频图像像捕捉及运运动检测技技术的实现现”,计算算机工程, Vo.l 288.No. 8. 20022. 8.17.潘金金辉,“视频序列列中运动目目标的自动动提取”,清华华大学学报报, 220
28、01. 518.Yuuan CChen11, Shhengsshengg Yu11, Juun Faan1, Wenxxin CChen22, Hoongxiing LLi3:AAn Immprovved CColorr-Bassed PPartiicle Filtter ffor OObjecct Trrackiing.9978-00-76995-33334-66/08 20088 IEEEE DOOI 100.11009/WGGEC.22008.11019.Kiim Z. W. Reall timme obbjectt traackinng baased on ddynammic ffea
29、tuure ggroupping withh bacckgroound subttracttion A. Prooceedding of IIEEE Confferennce oon Coomputter VVisioon annd Paatterrn ReecognnitioonC. Annchorrge,AK,USA,22008;1-820.Wiilsonn K. R,Peearsoon P.M.H.E. MMatheeson and J.J.Marootta,Tempporall inttegraationn limmits of sstereeovission in rreachhin
30、g and grasspinggJ.Expeerimeentall Braain RReseaarch,20088,1899(1).21.A. Yillmaz, O. Javeed,MM. Shhah. Objeect TTrackking: A SSurveey. AACM JJournnal oof Coomputting Survveys, Voll. 388, Noo. 4, Decc. 2000622.Hiieu TT. Ngguyenn andd Arnnold W.M. Smeeuldeers, Membber, IEEEE.Fasst Occcludded OObjecct Trrackiing bby a Robuust AAppeaarancce Fiilterr.IEEEE TRRANSAACTIOONS OON PAATTERRN ANNALYSSIS AAND MMACHIINE IINTELLLIGEENCE, VOLL. 266, NOO. 8, AUGGUST 20044