基于DM642的紅外運動目標檢測與跟蹤技術實現的開題報告題目：基于DM642的紅外運動目標檢測與跟蹤技術實現一、研究背景紅外技術具有對抗光照干擾、隱蔽性強、能夠探測溫差等優點，因此在軍事、安防等領域得到廣泛應用。其中，紅外運動檢測技術具有強大的實時性和高準確度，可以使用光電轉換器將紅外輻射信號轉換成圖像信號，進而進行運動目標檢測和跟蹤。此外，在多目標跟蹤場景下，如何進行目標的區分和定位也是研究的重點。二、研究目的和意義針對各種紅外攝像頭下多目標檢測和跟蹤問題，本文將基于DM642平臺，設計并實現一套紅外運動目標檢測與跟蹤系統。具體目的如下：1.研究紅外攝像頭下的圖像處理算法，包括灰度轉換、二值化、形態學處理等。2.設計并實現基于背景差分的移動目標檢測算法，并通過多種實驗驗證其準確性。3.利用Kalman濾波算法對紅外移動目標進行跟蹤，并進行多目標區分和定位。4.結合DM642平臺的特點，實現系統硬件設計和軟件編程，并將其應用于安防等領域。5.總結紅外運動目標檢測與跟蹤技術的應用前景及其研究方向。三、研究內容和方法本文的研究內容主要包括三個方面：1.基于DM642平臺實現紅外圖像處理算法。對于不同類型的紅外圖像，使用圖像處理技術進行灰度轉換、二值化、形態學處理等操作，得到紅外圖像序列。2.設計并實現基于背景差分的移動目標檢測算法。將背景圖像和當前幀的紅外圖像進行差分運算，得到二值化的運動目標圖像，再通過形態學操作和目標區域判別進行多目標檢測。3.利用Kalman濾波算法對紅外移動目標進行跟蹤。通過預測、更新和校正等過程，提高目標跟蹤的準確性和穩定性。同時，采用多種方式對目標進行區分和定位。本文的研究方法主要包括：1.閱讀相關文獻和資料，了解和評估現有的紅外運動目標檢測和跟蹤技術。2.分析DM642平臺的硬件特點，確定系統設計方案，建立硬件電路圖和軟件流程圖。3.使用C語言編程并調試硬件，實現紅外圖像處理、目標檢測和跟蹤代碼。4.通過實驗驗證系統實現效果，并比較分析各種算法的優缺點。四、預期成果本文預期實現基于DM642的紅外運動目標檢測與跟蹤技術，包括：1.紅外圖像處理算法，完成對紅外圖像的灰度轉換、二值化、形態學操作等處理。2.基于背景差分的移動目標檢測算法，完成對多目標檢測和區分。3.利用Kalman濾波算法對紅外移動目標進行跟蹤。4.硬件和軟件的實現，包括硬件的設計和軟件的編程。5.實驗驗證，包括對算法準確性和穩定性的實驗證明。五、擬定時間計劃本研究設定的時間計劃如下：1.第一周：閱讀相關文獻和資料，熟悉紅外運動目標檢測和跟蹤技術。2.第二—四周：分析DM642平臺的硬件特點，確定系統設計方案，建立硬件電路圖和軟件流程圖。3.第五—七周：使用C語言編程并調試硬件，實現紅外圖像處理、目標檢測和跟蹤代碼。4.第八—十周：完成算法集成及實驗驗證。5.第十一—十二周：數據統計及分析，撰寫畢業設計論文和答辯準備。六、參考文獻[1]J.壽,王紀青,王孝東.一種基于改進背景差分算法的運動目標檢測方法[J].電子技術應用,2019,45(9):91-95.[2]P.Lietal.Efficientmoving-objectdetectionininfraredthermalimagingsequences[J].InfraredPhys.Technol.,2019,99:61-76.[3]劉永惠,段志勇,歐陽強.基于改進背景差分算法的實時人體運動目標識別[J].計算機工程與應用,2017,53(8):115-118.[4]T.Bouwmansetal.Backgroundmodelingandsubtractionofdynamicscenes[J].InIEEETransactionsonCircuitsandSystemsforVideoTechnology,2017,27(4):821-836.[5]R.U.Boominathanetal.Real-timepedestriandetect