基于计算机视觉的目标跟踪控制系统研究开题报告

1. 研究目的与意义

基于计算机视觉的目标跟踪是智能监控、自动驾驶和人机互动等应用的核心技术之一，对目标位置的锁定和跟踪在各个应用场合有着重要的价值。近年来高性能计算机的发展、高质量摄像机的使用以及不断增长的自动化视频分析技术的需求使得目标跟踪技术成为一个研究热点。

kalman滤波器作为最佳先行滤波算法，在测量方差已知的情况下能够从一系列存在测量噪声的数据中，能够较为准确地预测出物体的运动状态，实现对运动物体的跟踪。在上个世纪，人们就成功使用kalman滤波对火箭运行轨道的预测，由于它便于计算机编程实现，并能够对现场采集的数据进行实时的更新和处理，kalman滤波是目前应用最为广泛的滤波方法。

通过matlab强大的图像处理能力，结合kalman滤波算法的优势，能够对视频中的运动物体进行较好的定位跟踪。

2. 研究内容和预期目标

此次设计是以kalman滤波算法为理论支撑，以matlab为编程基础的研究实践。通过matlab对目标图像进行背景去除和运动物体的目定位，运用kalman滤波对运动物体的轨迹预测，以此能实现对运动物体的跟踪。

主要研究内容：

3. 研究的方法与步骤

1) klaman滤波原理。

2) 图像处理技术基础。

3) matlab编程语言与仿真。

4. 参考文献

[1]黄小平,王岩.目标定位跟踪原理及应用.北京:中国工信出版社,2018

[2]黄小平,王岩.粒子滤波原理及应用.北京:中国工信出版社,2017

5. 计划与进度安排

1)2022-1-12～2022-3-4 阅读参考资料，进行知识补充，翻译英文文献，构思设计流程。

2)2022-3-5～2022-4-2 撰写开题报告，对设计的方法和编程语言进行学习，参考相似论文，进行知识总结。