1、目標(biāo)檢測與跟蹤是視覺系統(tǒng)目標(biāo)狀態(tài)分析的基礎(chǔ)，以其廣闊的應(yīng)用范圍成為研究重點(diǎn)。本文完成了對常用的目標(biāo)檢測和跟蹤方法的深入研究分析，提出并設(shè)計(jì)了一種基于主動(dòng)視覺的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤算法，在DM6437嵌入式平臺(tái)上完成了對主動(dòng)視覺跟蹤算法主要功能的移植。
　　在目標(biāo)檢測方面,對經(jīng)常使用的檢測算法進(jìn)行介紹,針對傳統(tǒng)的幀間差分方法檢測出的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)不夠完整的缺點(diǎn)和傳統(tǒng)靜態(tài)背景差分方法不能實(shí)時(shí)更新背景的問題做了研究，選擇使用Adaboost檢測算法或

2、高斯混合背景算法來檢測運(yùn)動(dòng)的目標(biāo),并利用實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)對算法的有效性進(jìn)行分析。
　　在目標(biāo)跟蹤方面,對常用的跟蹤算法原理進(jìn)行介紹，如Kalman濾波算法、粒子濾波算法和Camshift算法,在此基礎(chǔ)上設(shè)計(jì)了Kalman濾波與Camshift融合的跟蹤算法；然后根據(jù)跟蹤算法計(jì)算出的目標(biāo)位置與目標(biāo)區(qū)域面積，提出并設(shè)計(jì)了PTZ云臺(tái)控制算法，包含了云臺(tái)的水平、垂直轉(zhuǎn)動(dòng)規(guī)則以及攝像機(jī)鏡頭的變焦規(guī)則；最后結(jié)合目標(biāo)檢測算法完成了對運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的自動(dòng)跟蹤，

3、使運(yùn)動(dòng)目標(biāo)以合適的尺寸位于視頻圖像的中心位置。
　　嵌入式移植方面，設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了一個(gè)基于DM6437圖像處理平臺(tái)的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)自主跟蹤系統(tǒng),包括硬件平臺(tái)的構(gòu)建、視頻圖像的采集與顯示和主動(dòng)視覺跟蹤算法的移植。在該嵌入式系統(tǒng)中，首先實(shí)現(xiàn)了視頻圖像的采集與顯示，并將采集到的數(shù)字視頻圖像存儲(chǔ)在SDRAM中；主動(dòng)視覺跟蹤算法的移植主要完成了高斯混合模型算法和Kalman濾波與Camshift融合算法主要功能的移植，可以從SDRAM中讀出圖像數(shù)據(jù)