尹俊超， 刘直芳,2

(1.四川大学计算机学院，四川成都610064；2.四川大学视觉合成图形图像技术国防重点学科实验室，四川成都610064)

0 引 言

运动目标检测跟踪技术在航空航天遥感、生物医学、工业自动化生产、军事公安目标侦查、智能机器人、多媒体电视制作、文化艺术等领域都有着非常广泛的应用，如由卡耐基梅隆大学(CMU)的机器人研究中心和Sarnoff公司历时3年(1997--1999)共同开发完成的视频检测追踪(VSAM)系统，用于自动视频检测与追踪，该系统既可以用到军事上，也可以用在日常视频监控方面，这种系统的优势在于削减了人力资源的开销，具有较大的商业价值。

近几年，国内外的学者在运动目标检测跟踪问题上，已经提供了很多有效的方法，但是很多算法不能同时满足实时性和精确性的要求，特别是在复杂场景下，当多目标，遮挡，停走，光线变化的情况发生时，目标检测和跟踪实现起来会变得比较复。目前，常用的目标检测算法有背景差，帧间差，光流法，扩展的EM算法，能量运动检测，基于数学形态学的检测等[1]；常用的目标跟踪算法有基于区域的跟踪，基于运动估计的跟踪，基于目标模型的跟踪和基于主动轮廓的跟踪等。

作者试图基于现有的检测和跟踪算法，利用OpenCV图形图像开发库，通过对各种算法的比较分析，针对不同环境条件，寻求一种解决多运动目标检测跟踪的方案，能够克服目标部分被遮挡，停停走走和光线变化等因素对实验结果的影响，假设在本文实验中摄像头是标定的。……