【摘 要】
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随着计算机网络技术的发展和社会的进步,远程教育这种教学模式越来越热,受到人们的推崇和喜爱,而远程教育这种教育模式带动了多媒体教学的发展,录播系统的应用逐渐成为一种潮
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随着计算机网络技术的发展和社会的进步,远程教育这种教学模式越来越热,受到人们的推崇和喜爱,而远程教育这种教育模式带动了多媒体教学的发展,录播系统的应用逐渐成为一种潮流。将目标检测与跟踪技术应用于录播系统中,可以有效提高录播系统的质量与效率,因此受到了广泛的研究与应用。本论文从教学环境中的目标检测与跟踪技术入手,对该领域目前常用的跟踪算法进行研究,首先介绍了目前常用的几种跟踪算法,如卡尔曼滤波算法、粒子滤波算法、均值漂移算法、背景减除算法、光流法等,总结了每一种跟踪算法的特点以及适用场景。然后针对教学环境中的学生检测与跟踪的特点,重点研究了适用于学生跟踪的算法,在此基础上设计了智能跟踪系统的整体处理流程。通过对各种算法性能的分析以及优缺点的比较,选择了光流法与运动历史图像作为学生跟踪部分的主要算法。并针对光流法的运算量大、实时性效果差的特点,将帧间差分法与光流法结合,避免了这两种算法各自的弊端,提高了算法的运算效率,然后将稀疏光流与运动历史图像结合,得到了目标的运动轨迹,在此基础上对目标的动作进行识别,达到较好的跟踪效果。系统的硬件环境为海思Hi3531A,它包含智能视频引擎,它将视频图像处理常用的各种算法中占用CPU资源较大的复杂的计算过程写入硬件,留下与场景弱相关的部分给通用CPU。这样,可以有效减小算法实现的复杂度,提高处理效率,同时用户仍有自由发挥的空间。用海思Hi3531A作为硬件开发板,使用者可以在PC环境下对图像视频处理的各种算法进行快速开发,开发环境优于FPGA及DSP。
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