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自动跟踪云台装置的图象识别与锁定研究与实现

本文ID:LW5616 字数:16746,页数:40 ¥128
范文编号:ZD247 范文字数:16746,页数:40 摘 要 在现有计算机监控系统中的云台装置都是手动控制的,而在实际的监控和录象中往往需要能自动跟踪一定的目标,如防盗监控主要以人为主、车辆监控主要以车为主。因此,我们需要能自动跟踪相关的云台随动系统。 本范文介绍了图像处理和分析的基本概念及其数字图像处理系统的发..

范文编号:ZD247 范文字数:16746,页数:40

 摘 要
 
 在现有计算机监控系统中的云台装置都是手动控制的,而在实际的监控和录象中往往需要能自动跟踪一定的目标,如防盗监控主要以人为主、车辆监控主要以车为主。因此,我们需要能自动跟踪相关的云台随动系统。
 本范文介绍了图像处理和分析的基本概念及其数字图像处理系统的发展现状,并通过总结不同时期云台跟踪系统的现状﹑需求和总体设计,提出了将图像识别技术与自动跟踪云台装置相结合的智能解决方案。引入了图像处理技术的图像复原、图像增强和图像识别方法,并与Matlab神经网络技术结合,实现图像跟踪的网络化和智能化。本范文重点阐述了图像处理与识别技术在图像跟踪系统合图像识别系统中的应用与实现。

 关键词:自动;跟踪;云台;图象识别;锁定

 

 

Autotracking cloud image recognition and is it study and realize to lock , TV station of device
Abstract
 
 Device manual to control in existing computer cloud TV station of the monitoring system, often need to autotrack certain goal in real control and video , control relying mainly on people , vehicle and control and rely mainly on car such as guarding against theft. So, we need to autotrack the relevant cloud platforms and move the system at the same time.
 This thesis has introduced pattern process and current situation of the development of basic conception and digital picture process system of analysing, and through summarize different period cloud current situation , demand and overall to design , TV station of tracking system, put forward TV station intellectual solution that device combine together , recognition technology of picture and cloud of autotracking. Have introduced the picture treatment technology picture recovering , picture strengthening and pattern recognition method , combine with Matlab neural network technology , realize whom picture follow networked and intelligent. This thesis has explained especially that shuts the application among the picture recognition systems and realizes in the picture tracking system in pattern process and recognition technology.

 Key words: Automatic; Follow; Yun Tai; Image recognition ; Locking

 


目 录

摘  要………………………………………………………………………………Ⅰ
Abstract……………………………………………………………………………Ⅱ
第1章 绪论……………………………………………………………………… 3
1.1图像和数字图像的来源与现状…………………………………………3
 1.2 图像处理技术与图像工程………………………………………………5
 1.3数字图像处理系统概述…………………………………………………7
 1.4本范文的安排和概要……………………………………………………9
第2章 图像处理技术……………………………………………………………10
 2.1视频图象目标分割………………………………………………………10
       2.1.1图象域值分割……………………………………… 11
 2.1.2基于边缘提取的图象分割……………………………………… 12
 2.2运动目标分割与提取实现………………………………………………13
 2.3图象识别与分类…………………………………………………………13
 2.3.1图象识别技术………………………………………………………13
 2.3.2图象识别的几何特征描述…………………………………………14
 2.3.3图象识别分类器的设计……………………………………………15
第3章 人工神经网络概述……………………………………………………… 17
 3.1 人工神经元网络的BP算法…………………………………………… 17
 3.2 基本的BP算法与网络的拓扑结构…………………………………… 18
   3.2.1 神经网络的拓扑结构………………………………………………18
 3.2.2 BP算法的数学表达式………………………………………………19 
 3.3.3 BP算法的执行步骤…………………………………………………22
第4章  Matlab的图象处理………………………………………………………24
 4.1Matlab图象处理技术概述……………………………………………… 24
 4.2Matlab图象处理函数简介……………………………………………… 24
 4.3运动图象识别设计及程序…………………………………………………26
结论……………………………………………………………………………………30
结束语…………………………………………………………………………………31
参考文献………………………………………………………………………………32
致谢……………………………………………………………………………………33
附录……………………………………………………………………………………34


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