下面是小编为大家整理的2023年毕业设计(论文)开题报告,供大家参考。
毕业设计（论文）开题报告 毕业设计（论文）题目 基于头肩外形的人体跟踪 同学姓名 学号 专业（方向） 智能科学与技术 班级 指导老师姓名 职称 一、课题背景 机器视觉是用机器代替人眼来做测量和推断。机器视觉系统则是指通过机器视觉产品（即图像摄取装置，分 CMOS 和 CCD 两种）将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，依据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号；图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而依据判别的结果来掌握现场的设施动作。其系统能提高生产的柔性和自动化程度。在一些不适合于人工作业的危急工作环境或人工视觉难以满意要求的场合，常用机器视觉来替代人工视觉；同时在大批量工业生产过程中，用人工视觉检查产品质量效率低且精度不高，用机器视觉检测方法可以大大提高生产效率和生产的自动化程度。而且机器视觉易于实现信息集成，是实现计算机集成制造的基础技术。正是由于机器视觉系统可以快速猎取大量信息，而且易于自动处理，也易于同设计信息以及加工掌握信息集成，因此，在现代自动化生产过程中，人们将机器视觉系统广泛地用于工况监视、成品检验和质量掌握等领域。在国外，机器视觉的应用普及主要体现在半导体及电子行业，其中也许 40%-50%都集中在半导体行业。而在中国，视觉技术的应用开头于 90 年月，由于行业本身就属于新兴的领域，再加之机器视觉产品技术的普及不够，导致以上各行业的应用几乎空白。
运动人体检测、识别和跟踪技术是人体运动分析的重要内容，是当前计算机视觉领域的讨论热点，其不但具有重要的实际意义，而且对计算机视觉的其他讨论领域有着重要的推动作用。不仅如此，运动目标的跟踪在虚拟现实、工业掌握、军事设施、视频监控、交通流量观测监控等很多领域也有重要的有用价值。
在实际中，视频监控在识别和跟踪都是采用摄像机对某一特定区域进行监视，是一个细致和连续的过程，它可以由人来完成，通常都是由人眼认出嫌疑人之后，人工跟踪目标查找可疑线索，但是人执行这种长期枯燥的例行监测是不行靠的且费用较高，因此引入运动目标识别跟踪特别有必要。它可以减轻人的负担，并且提高了牢靠性。
1.交通监管部门便利调动人手，削减非必要的人事支配。
对于交通监管部门，在计算机屏幕前观测交通状况，以及在市民需要查找目标人物线索的时候，需要大量的人手。而视频监控技术如若应用在统计交通人数方面，可以削减交通监管部门的压力，也提高精确 率。
2.市民平安需要大量警力负责，削减人身担心全指数。
停车场及ATM机由于技术和资金上的缘由，多数仅限于全天候进行监测，假如对现场突发状况处理不准时或因设施人力条件有限仍会造成重大损失。对于现场突发状况假如实行准时有效的措施，可大量避开不必要的人员及财产平安。因此，ATM机及停车场在进行监控的同时，必需重视对现场突发状况的处理，以利于准时实行有效措施避开不必要的状况发生。
3.学校的同学宿舍和教学楼屡屡被盗，削减人员财产损失。
不论是学校中学高校，计算机技术被普及之后，对计算机的使用越来越频繁，每个学校甚至于每个教室都配备了计算机，而某些梁上君子，为了薄利不惜铤而走险，进去学校偷盗，尤其是同学寝室一栋楼只有一个楼管阿姨，根本不能有效防盗不说，就算发生了盗窃，楼管阿姨根本无法确认嫌疑人。因此，目标识别跟踪就特别重要，可以关心同学和学校削减损失。
提及目标跟踪首先就需要识别出目标，行人检测包括了行人目标的分类和行人的跟踪等方面，涉及到计算机视觉、模式识别和人工智能领域的很多核心课题， 是一个具有挑战性的困难问题。目前，在很多文献中提出了多种关于行人检测的方法, 常用的方法有基于运动特性的方法、基于外形信息的方法、基于行人模型的方法、立体视觉的方法、神经网络方法、小波和支持向量机的方法等。
当前国内外跟踪算法主要可以分为 4 类：基于区域的跟踪、基于轮廓的跟踪、基于特征的跟踪和基于模型的跟踪；然后再对视频中的行人进行跟踪和计数。
被使用最多的几种方法中，基于 Hausdorff 距离的快速目标匹配方法被提及次数最多，采用快速匹配形成的聚类进行最佳匹配，通过目标运动速度和方向的光滑性度量来建立每个运动目标的“目标链”即运动轨迹。另一种是基于卡尔曼滤波，采用最为广泛，它采用改进的混合高斯模型提取背景，并采纳 HSV 颜色空间模型和目标重构方法得到消退阴影后的前景图像，再进行行人的特征提取，得到融合行人位置特征和外形特征的运动模板。最终，采纳卡尔曼滤波对行人的运动轨迹进行猜测，将检测到的目标与猜测结果匹配，得到行人的跟踪匹配矩阵，依据匹配矩阵推断合并和分别的发生。还有一种理论被引用次数较多，即基于单目视觉的运动行人检测与跟踪方法，是为了有效检测与跟踪城市交通环境中的行人，提出的一种在摄像机静止状况下基于单目视觉的运动行人检测与跟踪方法。检测阶段通过自适应背景模型快速提取背景图像， 用动态多阈值方法二值化差分图分割运动行人；跟踪阶段引入灰色模型作为行人运动模型 ，猜测行人运动，融合行人多种特征建立目标匹配模板，对行人连续跟踪。
此外由于人体是自然界中结构较简单的物种，假如能讨论出一个胜利的针对人体检测系统，那么就能对其他的模式检测跟踪问题供应有价值的参考。而且必将推动模式识别、计算机视觉、人工智能等计算机科学分支的进展。
参考文献：
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论文的主要工作包括：
1．运动物体检测与识别方面，改进现有背景模型初始化方法。当图像序列中存在运动物体时，改方法能够快速精确 的提取出背景模型。综合运用数学形态学方法、连通区域检测法和人体特有的特征值法，得到良好的前景运动人体图像。
2． 运动人体跟踪方面，还是采纳基于特征和区域相结合的匹配跟踪法。该方法以提取人体的特征开头，人体特征的选用标准是具有抗噪声、鲜亮的对比性以及合适的大小等特点，定义明确的约束条件以减小无用的匹配区域提高匹配效率，采用两个目标特质的相像程度进行匹配，从而完成跟踪。
3．运用 Visual C++软件在 Windows 平台上建立运动人体检测、识别与跟踪整套软、硬件试验系统。基于微软 MFC 开发类库，进行多层次模块式软件研发，将多个功能模块集成于一个友好的用户界面下。最终将课题涉及的图像处理、模式识别等领域的数学处理方法编程实现，得出试验结果。
程序代码主要实现方案：
1.实现功能：
对视频流的处理：检测出当前视频流截取帧的辨别率；截取帧的总数量；当前帧的号码；
对当前帧的处理：通过对当前帧减去背景参考帧(对一个较固定的场景选取相当多帧数的图像进行平均，从而得到可以被认为等同于背景模型的背景参考帧)；对得到的差图像选择合适的阈值进行二值化，得到完整的运动目标。
2.基于特征的检测方法 基于低层特征的方法 衣着特征：首先采用函数找出当前帧中人体轮廓可能个数，再采用人的头部和衣服连接处灰度值可能不同进行推断当前图片中目标个数。
基于模型的方法 固定模板：对于目标进行训练得到头肩部模板，进行匹配。
弹性模板：将人体肩部模板设置为直线与弧形的连接，对目标轮廓进行多次微分，设置阈值，再推断。
3.对目标进行跟踪 基于区域的人体跟踪，采用小区域特征进行单人的跟踪，将人体看作由多个小区域块所组成，通过跟踪各个小区域块来完成整个人的跟踪。例如将人体看作由头、躯干、四肢等身体部分所对应的小区域块所组成 三、毕业设计（论文）预期成果及创新 1.毕业设计预期目标 (1) 学习了解图像处理和分析的基本原理 (2) 对基于模式匹配的人肩轮廓检测讨论有肯定的了解 (3) 对所分析的匹配算法进行软件实现和测试，实现人肩检测 2.毕业设计预期方法 （1）预处理：预处理的目的是在提取运动目标前去除噪声的影响，去除噪声的方法很多，可能会使用中值滤波，均值滤波，小波滤波等。
（2）背景恢复及更新：视频序列帧具有很强的相关性，仅仅采用单帧的信息进行处理简洁产生较大误差，因此采纳联合多帧信息进行分析的方法：可以依据各个坐标处像素值在整个序列中的统计信息对运动场景的背景进行更新。
（3）运动目标提取：采用更新后的背景和当前帧的信息检测出运动目标，把需要观看的目标从其他物体中分割出来。确定目标的区域或者是颜色方法有：时间差分法（两帧或者多帧做减法）与背景减法（对于嵌入式的系统要求过高，需设置背景帧用当前帧和背景帧作比较） （4）目标跟踪检测：初步方案用卡尔曼滤波器实现（最优化自回归数据处理算法） 3.毕业设计预期成果 （1）可在给定背景图像的视频流中检测出目标 程序能够在视频流中使用原始图像和背景图像相减法得出目标 （2）经过二值化和滤波之后可以定位精确 度 检测结果应能够与手工标定位置比较，得到尺寸误差 （3）应用范围 能够检测的目标范围，如侧身，光照，遮挡等 4.毕业设计预期创新 图象差分法比较简洁、速度快,已广泛用于运动目标检测。它又分为背景图象差分法和帧间差分法。背景图象差分法通常用于提取运动目标的整体轮廓,受光线与天气的影响比较大,需要动态确定阈值。由于本文试图通过检测人肩来检测到行人,不需要行人的整体轮廓信息。并对现可查到的算法进行改进，使算法更加适合用于社会工作。
专业教研室审核意见：
专业教研室主任（签章） 年 月 日 学院审核意见：
主管教学副院长（签章） 年 月 日 注：此表中的一、二、三项，由同学在老师的指导下填写。
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