论文基于树莓派和PICameraV2的动态目标检测是大学硕士与本科树莓毕业论文开题报告范文和相关优秀学术职称论文参考文献资料下载，关于免费教你怎么写树莓方面论文范文。
摘 要：针对目前目标检测大多是在PC上实现的现状,设计一种低成本、小型化的动态目标检测系统.利用PI Camera V2摄像头作为视频获取的来源,将树莓派作为图像处理的平台,对视频流中运动目标及其运动方向进行检测.首先,对输入的实时视频流得到的视频帧进行图像预处理；进而,利用CamShift检测图像中的运动目标；最后,根据相位算法判断运动方向.实验结果表明,该系统能够实现动态目标检测的基本功能,可方便移植到移动机器人平台上,为移动机器人自主导航等提供基础.
关键词：树莓派；动态目标；运动方向；检测；CamShift算法
中图分类号：TP391 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2017）25-0182-03
Abstract： Aiming at the present situation, the design of a low-cost, all-scale dynamic target detection system is designed. Using the PI Camera V2 camera as the source of video acquisition, the Raspberry PI is used as the platform of image processing to detect the moving target and its movement direction in the video stream. Firstly, the video frame obtained by the input real-time video stream is preprocessed. Then, the motion target in the image is detected by CamShift. Finally, the motion direction is judged according to the phase algorithm. The experimental results show that the system can realize the basic function of dynamic target detection, and can be easily transplanted to the mobile robot platform, providing the basis for autonomous nigation of mobile robot.
Key words：Raspberry Pi； dynamic target； motion direction； detection； CamShift algorithm
近年來,机器人领域的一些先进的技术进步已经对许多工业生产和社会发展做出了巨大的贡献[1].由于基于移动机器人的目标检测是地图构建、路径规划、机器人导航等的基础,因此,受到国内外学者的广泛关注.学者们为机器人添加了各种传感器来提升机器人的感知能力 [2].
文献[3]使用FPGA作为图像处理平台,采用背景差分法检测运动目标,通过二值化方法提出图像中的静止场景,消除空洞和噪声点,达到提取目标中心点的目的,但FPGA昂贵、不宜开发.文献[4]利用不同相机的剪影图构造3D模型,在垂直物体运动轨迹方向投影,提取侧影图进行分析检测,但这种检测方法需要标定多台摄像机并存储多方向的运动库,增加了系统负荷和系统开发的成本.
本设计采用树莓派B+1.2V作为硬件平台,通过树莓派PI Camera V2摄像头获取的视频流信息得到视频帧,经过中值滤波和直方图均衡化完成预处理,结合CamShift检测图像中的运动目标,最后根据相位算法判别动态目标的运动方向.
1 动态目标检测原理
大量的实验研究发现,噪声给图像处理带来很多困难,对图像分割、特征提取、图像检测等具有直接影响.因此,采用适当的方法消除噪声是图像处理的重要步骤[5].本系统采用中值滤波[6]和直方图均衡化[7]来预处理视频帧的噪声.
1.1 基于CamShift算法的运动目标检测
本文采用CamShift算法将特征物体的颜色直方图模型转换成颜色概率分布图,初始化一个搜索窗的大小和位置,并根据上一帧得到的结果自适应调整搜索窗口的位置和大小,从而定位出当前图像中目标的中心位置[8].
算法具体步骤如下：
Step1.由目标检测模块或手工标定方式初始化搜索窗口的位置和大小（本文采用手工标定方式）；
Step2. 计算搜索窗内的颜色概率分布.将目标所在区域中的每个像素从RGB空间转换到HSV空间,统计该目标在HSV空间中H分量的直方图,并对直方图进行归一化处理,就可得到目标区域在HSV空间中的概率分布.
2 系统硬件配置及搭建
本设计选用基于linux操作系统的树莓派B+ 1.2V作为系统的图像处理硬件平台,硬件配置为四核ARM Cortex-A7 CPU,1GB LPDDR2 SDRAM,最大支持硬盘（SD卡）容量为64GB[11]；使用树莓派摄像头PI Camera V2,其使用Sony IMX219PQ CMOS传感器,800万像素,最大输出1080p高清视频流,通过MIPI接口连接树莓派, 硬件平台实物图如图1所示.
3 OpenCV的安装步骤
本系统使用树莓派B+1.2V作为图像处理平台,采用OpenCV基础算法的中值滤波、直方图均衡化算法,以及高级算法CamShift算法和相位相关算法,实现动态目标检测.
首先安装OpenCV的依赖包,可按照以下步骤进行：
总结:本文是一篇关于树莓论文范文，可作为相关选题参考,和写作参考文献。
参考文献：
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