基于图像识别的目标跟踪系统(论文)Word文档下载推荐.doc

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图像信息处理；

目标识别；

目标跟踪

TargetTrackingBasedonImageRecognitionSystem

（IOTEngineeringSchoolofJiangnanUniversity,WuxiJiangsuProvince,214122）

Abstract：

Studiedinthecontextofasimpleimplementationofimagerecognitionandtracking.STM32ARMmicroprocessor-basedsystemcontroller.Intheanalysisofthedrivemotorandobjectivesonthebasisofenvironmentalfactors,selectthecameracapture,imageacquisitionandtargettracking,imagerecognitionalgorithmbyanappropriateimageprocessinginformationcorrectly,identifythetarget.Throughhorizontalandverticaldrivemotorcontrol,toachievethree-dimensionaltracking.Systemtoachievethetargetoflarge-scale,high-precisionautomatictracking.

Keywords：

Imageacquisition；

Imageinformationprocessing；

Targetidentification；

Targettracking

1引言

图像处理技术的高速发展，相应地促进目标识别和跟踪技术的发展。

尤其是在不同的环境下，如何实现目标识别和跟踪的稳定，具有很重要的理论价值和实际意义。

嵌入式平台集成度高,支持实时多任务操作系统,符合实时性和小型化的要求，同时克服了基于桌面pc机图像处理系统体积庞大，不具有实时特性等不足，可以面对日益复杂的应用。

所以基于嵌入式平台的图像处理系统是未来图像处理系统的发展趋势。

随着现代高速处理器的迅猛发展，图像处理技术也日益成熟。

其中，移动目标的视频检测与跟踪是图像处理、分析应用的一个重要领域，是当前相关领域的研究前沿。

移动目标视频检测与跟踪技术在诸多经济和军事领域有很广泛的应用，发挥重要的作用。

在最近二十几年间，随着计算机技术、VLSI技术和高分辨率传感器技术的迅速更新，图像识别方法已经有了更广泛的应用，如工业上的工业过程控制、自主运载器导航等等，尤其是它具有的许多突出的优点：

可获得大量的目标信息（为其他形式的跟踪手段所无法相比）、抗电子干扰能力强、测量（角、面）精度高、保密性好、低空跟踪范围大、使用多种传感器（可见光、红外、微光等）、全天候工作能力强等。

利用先进的数字图像处理技术去除许多自然及人为的干扰，加上预测等技术配合使用，可以实现记忆跟踪以及对瞬间丢失的目标再捕获。

这种方法大量的运用在军事上的火控、导航、特别是制导方面。

然而由于这一课题的发展历史较短而且内容又涉及到图像处理、模式识别和人工智能等多个新兴学科，其理论还很不完善，一些重要的问题尚未解决，新的方法和技巧还有待开发。

因此进行有关图像目标识别与跟踪的研究无疑是一项既有理论意义又有实用价值的课题。

本文介绍了一种在简单背景下实现对图像目标的捕捉与跟踪。

本系统设计应用了以ARM微处理器STM32为主控制器的嵌入式系统，使用OV7670图像处理器，尽可能达到了实时性与可靠性的要求。

系统的工作流程如图1：

STM32

目标模

版匹配

建立目

标模版

摄像头

控制算法

执行机构

控制装置

图1系统工作流程图

2硬件模块设计方案

2.1系统整体设计

基于图像识别的目标跟踪系统以ARM微处理器STM32为主控制器。

在分析了驱动电机和目标环境等因素的基础上，选择摄像头捕捉并跟踪目标，通过合适的图像识别算法正确识别目标。

整个目标跟踪系统分为各部分：

控制模块，图像采集模块，运动模块和显示模块。

由图像采集模块采集图像信息输入控制模块。

由控制模块处理数据，通过显示模块显示。

与此同时，控制模块分析图像信息判断目标方位，再驱动运动模块跟踪目标。

2.2图像采集模块

本模块采用OV7670数字摄像头为主要器件。

OV7670图像传感器具有体积小，工作电压低的优点，并且能够提供单片VGA摄像头和影像处理器的所有功能。

通过SCCB总线控制，可以输入郑帧、子采样、取窗口等方式的各种分辨率8位影像数据。

该产品VGA图像最高达到30帧/秒。

用户可以完全控制图像质量、数据格式和传输方式。

所有图像处理功能过程包括伽玛曲线、白平衡、饱和度、色度等都可以通过SCCB接口编程。

OmmiVision图像传感器应用独有的传感器技术，通过减少或消除光学或电子缺陷如固定图案噪声、托尼、浮散等，提高图像质量，得到清晰的稳定的彩色图像。

2.3控制模块

控制模块以STM32为主控芯片。

STM32使用ARM最新的先进架构的Cortex-M3内核。

芯片具有优异的实时性能，杰出的功耗控制以及丰富又创新的外设。

整个芯片在最大程度上做到了集成整合，使其具有易于开发，可使产品快速进入市场的特点。

因而广泛的应用于各种嵌入式产品中。

控制模块是系统中最重要的部分，它直接控制其他各个模块的正常工作，以及不同模块之间的配合。

处理来自图像采集模块的数据流。

并进行相应的处理，通过显示模块输出。

输出图像后，单片机再从显示屏幕中读取图像的相关信息，从而判断出目标的所在的位置。

接着单片机在控制运动模块中的舵机转动，达到跟踪目标的目的。

2.4显示模块

显示模块采用了一块2.4寸的240×

320分辨率的TFT屏幕。

TFT的每个像素点都是由集成在自身上的TFT来控制，是有源像素点，因此不但速度可以极大提高，而且对比度和亮度也大大提高了。

配合OV7670摄像头高速刷新频率，可以实现无延迟，不失真。

从实际效果来看，完全能够满足用户的观察需要。

2.5运动模块

运动模块的主要部件是机器人舵机。

舵机的控制采用PWM脉宽调制。

由控制模块输出不同脉宽的方波，可以很方便的实现舵机的左右转动。

而且反应迅速，扭力充足。

在4.8V的电压下，可以达到0.2s/60°

的反应速度，1.4kg/cm的扭力。

可以轻松跟上目标的移动，还可以根据用户需要增加一点的负重，实用性大大增强。

3软件设计方案

软件，算法

初始化

图像信息捕捉

主动跟踪

控制舵机转动跟踪

信息接收与处理

一般跟踪模式

结束

开始

模式选择

图6系统软件流程图

4结语

基于图像识别的目标跟踪系统由图像采集模块、图像信息处理模块和目标跟踪模块三大部分组成。

摄像头OV7670采集相关的图像信息，传输到主控制器STM32中进行算法处理，判断目标在图像中的位置，然后通过脉宽调制驱动舵机，控制舵机的转动方向来跟踪图像中的目标。

本设计方案成本较低，采用的STM32处理器使设计的工作量大大减少，低成本，高效率地实现了对目标的识别和跟踪。

系统所设计的目标跟踪在交通监控、导航、运动分析等各个领域都有很好的利用空间。

运动目标的识别与跟踪是一个重要的研究课题。

实验证明，本跟踪系统基本可以满足目标识别跟踪系统的稳定性的要求，在对较远距离的目标跟踪性能良好。

整个系统的采用嵌入式平台能够很好的满足实时性和小型化的要求。

可以运用与各种场合，例如小区，学校等地。

本系统的与一般的监控设备相比突出的优点之一在于可以实现对目标物体的跟踪拍摄。

并且根据用户的实际需求可以方便地改变要跟踪的目标。

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