基于DM642的红外运动目标检测与跟踪技术实现的开题报告

基于DM642的红外运动目标检测与跟踪技术实现的开题报告题目：基于DM642的红外运动目标检测与跟踪技术实现一、研究背景红外技术具有对抗光照干扰、隐蔽性强、能够探测温差等优点，因此在军事、安防等领域得到广泛应用。其中，红外运动检测技术具有强大的实时性和高准确度，可以使用光电转换器将红外辐射信号转换成图像信号，进而进行运动目标检测和跟踪。此外，在多目标跟踪场景下，如何进行目标的区分和定位也是研究的重点。二、研究目的和意义针对各种红外摄像头下多目标检测和跟踪问题，本文将基于DM642平台，设计并实现一套红外运动目标检测与跟踪系统。具体目的如下：1.研究红外摄像头下的图像处理算法，包括灰度转换、二值化、形态学处理等。2.设计并实现基于背景差分的移动目标检测算法，并通过多种实验验证其准确性。3.利用Kalman滤波算法对红外移动目标进行跟踪，并进行多目标区分和定位。4.结合DM642平台的特点，实现系统硬件设计和软件编程，并将其应用于安防等领域。5.总结红外运动目标检测与跟踪技术的应用前景及其研究方向。三、研究内容和方法本文的研究内容主要包括三个方面：1.基于DM642平台实现红外图像处理算法。对于不同类型的红外图像，使用图像处理技术进行灰度转换、二值化、形态学处理等操作，得到红外图像序列。2.设计并实现基于背景差分的移动目标检测算法。将背景图像和当前帧的红外图像进行差分运算，得到二值化的运动目标图像，再通过形态学操作和目标区域判别进行多目标检测。3.利用Kalman滤波算法对红外移动目标进行跟踪。通过预测、更新和校正等过程，提高目标跟踪的准确性和稳定性。同时，采用多种方式对目标进行区分和定位。本文的研究方法主要包括：1.阅读相关文献和资料，了解和评估现有的红外运动目标检测和跟踪技术。2.分析DM642平台的硬件特点，确定系统设计方案，建立硬件电路图和软件流程图。3.使用C语言编程并调试硬件，实现红外图像处理、目标检测和跟踪代码。4.通过实验验证系统实现效果，并比较分析各种算法的优缺点。四、预期成果本文预期实现基于DM642的红外运动目标检测与跟踪技术，包括：1.红外图像处理算法，完成对红外图像的灰度转换、二值化、形态学操作等处理。2.基于背景差分的移动目标检测算法，完成对多目标检测和区分。3.利用Kalman滤波算法对红外移动目标进行跟踪。4.硬件和软件的实现，包括硬件的设计和软件的编程。5.实验验证，包括对算法准确性和稳定性的实验证明。五、拟定时间计划本研究设定的时间计划如下：1.第一周：阅读相关文献和资料，熟悉红外运动目标检测和跟踪技术。2.第二—四周：分析DM642平台的硬件特点，确定系统设计方案，建立硬件电路图和软件流程图。3.第五—七周：使用C语言编程并调试硬件，实现红外图像处理、目标检测和跟踪代码。4.第八—十周：完成算法集成及实验验证。5.第十一—十二周：数据统计及分析，撰写毕业设计论文和答辩准备。六、参考文献[1]J.寿,王纪青,王孝东.一种基于改进背景差分算法的运动目标检测方法[J].电子技术应用,2019,45(9):91-95.[2]P.Lietal.Efficientmoving-objectdetectionininfraredthermalimagingsequences[J].InfraredPhys.Technol.,2019,99:61-76.[3]刘永惠,段志勇,欧阳强.基于改进背景差分算法的实时人体运动目标识别[J].计算机工程与应用,2017,53(8):115-118.[4]T.Bouwmansetal.Backgroundmodelingandsubtractionofdynamicscenes[J].InIEEETransactionsonCircuitsandSystemsforVideoTechnology,2017,27(4):821-836.[5]R.U.Boominathanetal.Real-timepedestriandetect