摘要：运动目标检测与跟踪是计算机视觉领域的一个重要组成部分，涉及到人们生活的方方面面，它的功能十分强大，在交通安全、公共管理等领域得到广泛应用。运动目标检测与跟踪技术可以准确且长期实现追踪，克服了人为监测漏检率高、费时费力等缺点，已成为如今最热门的技术之一。

本文主要从两个方面对该技术进行研究。一是如何对视频每一帧图像中的行人进行检测。目前，人们常用的多目标检测方法主要有四种，分别是光流法、背景差分法、帧间差分法和混合高斯模型法。目前最常用的检测算法是背景差分法，该算法易实现，检测结果可以对运动目标相关信息进行反应，包括大小、位置、以及数量等。二是如何将现在检测到的物体与之前跟踪的同一物体关联起来。卡尔曼滤波可以通过计算，估计出每个物体的运动轨迹，用匈牙利算法进行匹配。在Windows系统下，读取文件获得被测视频流，并在LabWindows软件里进行编程实现运动目标的检测与跟踪。

关键词： 检测与追踪  背景差分  卡尔曼滤波   LabWindows

文章主要内容及章节安排

毕业设计的主要工作是读取视频内容，并编写基于LabWindows CVI的图像处理程序，识别视频中的动态对象，并使用矩形框标记他们。

第一章为绪论，主要介绍了本课题研究的背景与意义，对国内和国外关于多目标检测和跟踪的研究状况进行了详细的阐述，并对文章主要内容及章节安排进行了介绍。

第二章对四种目标检测方法与三种目标跟踪方法进行了详细的介绍，并结合课题，最终确定了设计中采用的目标检测与跟踪方法。

第三章为基于背景差分法的目标检测方法。

第四章为基于卡尔曼滤波的目标跟踪方法。

第五章是程序流程与仿真分析，主要分析了程序运行的虚检率以及漏检率。

第六章是对论文的总结以及对目标跟踪与检测技术的期望。