运动目标检测研究意义及国内外现状.doc

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运动目标检测研究意义及国内外现状

1研究意义 1

2国内外研究现状 1

1研究意义

众所周知，当前是信息时代，信息的获得、加工、处理以及应用都有了飞跃发展。

人们认识世界的重要知识来源就是图像信息，在很多场合，图像所传送的信息比其他形式的信息更丰富、真切和具体。

人眼与大脑的协作使得人们可以获取、处理以及理解视觉信息，人类利用视觉感知外界环境信息的效率很高。

事实上，据一些国外学者所做的统计，人类所获得外界信息有80%左右是来自眼睛摄取的图像。

由此可见，视觉作为人类获取外界信息的主要载体，计算机要实现智能化，就必须能够处理图像信息。

尤其是近年来，以图形、图像、视频等大容量为特征的图像数据处理广泛应用于医学、交通、工业自动化等领域。

自然界的一切图像都是连续变化的模拟图像，在日常生活中，这些图像中的运动目标往往是我们比较关心的，如：

行人、行驶的交通工具以及其他的运动物体。

运动目标检测是计算机视觉和数字图像处理的一个热门方向，广泛应用于机器人导航、智能视频监控、工业检测、航空航天等诸多领域。

因此，运动目标检测也就成为了近年来理论和应用的研究热点，它是图像处理和计算机视觉学科的重要分支，也是智能监控系统的核心部分。

它的目的就是如何快速、准确地检测出监控视频中的运动目标，即从序列图像中将运动目标提取出来。

随着社会经济的不断发展，城市化步伐的不断加速，城市的工作、生活秩序显得越来越紊乱，实时的人数统计有着重要意义。

如：

可以通过统计等候电梯的人数来优化调度电梯，以此提高电梯的利用率，减少用户的等待时间。

可以通过统计经过十字路口、丁字路口人群流动繁忙的交通场合的人数，可以合理安排交通警察或保安人员的工作时间和工作额度。

2国内外研究现状

计算机视觉是指用计算机实现人的视觉功能，它的研究目标就是使计算机具有用过一幅或多幅图像认知周围环境的能力（包括对客观世界三维环境的感知、识别与理解）。

运动目标检测作为计算机视觉技术的一个分支，就是对视场内的运动目标，如人或交通工具，进行实时的观测，并将其分类，然后分析他们的行为。

目前，国际上许多高校和研究所，如麻省理工学学院、牛津大学等都专门设立了针对运动目标检测的研究组或者研究实验室。

美英等国家已经研究了大量的相关项目。

一些著名公司和研究机构，如IBM、Microsoft、麻省理工学院等近几年来投入了大量的人力物力来进行智能监控系统的研究，部分成果已经转化为产品投入了市场。

目前在国内的研究机构中，中国科学院北京自动化研究所下属的模式识别国家重点实验室视觉监控研究处于领先地位。

他们在交通场景视觉监控、人的运动视觉监控和行为模式识别方面进行了深入研究。

另外他们也总结了英国雷丁大学VIEWS的车辆交通监控原型系统的研究经验，在之前的理论研究的基础上，自行设计并初步实现了一个拥有完全自主知识产权的交通监控原型系统vstart（Visualsurveillancestar）。

国内其他高校如上海交通大学、北京航空航天大学也对这方面进行了研究。

尽管这样，目前在运动目标检测和视觉监控这方面仍然存在着许多不足：

目前国内市场上所见到的大部分智能监控产品来源于国外，性能和可靠性不够，并且维护和安装问题需要外方全方位参加，给国家安全带来了巨大的隐患。

目标之间互遮挡和人体自遮挡问题，尤其是在拥挤状态下，多人的检测更是难处理。

目前，人数统计主要有以下几种方法：

基于运动区域的人数统计，基于视频图像特征的人数统计，基于神经网络估计人群密度的方法。

目前的人数监测系统存在着许多不足，尤其是对人数统计的研究尚处于开始阶段。