毕业论文课题相关文献综述
1.1嵌入式视觉系统的发展背景
近些年来，随着现代社会对军用和民用设备需求的不断扩大及要求的不断提高，运动目标的识别与跟踪技术已经迅速发展成为现代信息处理领域中一项不可或缺的技术，并在很多领域内发挥着无法替代的作用，在军事方面，应用于光学和雷达的跟踪[1]、武器投射系统的制导、飞行器导航、无人机野外战场侦查和目标跟踪打击、导弹的地形和地图匹配[2]等；在工业方面，应用于机器人视觉、工业流水线的自动监测等；在医学方面，应用于生物组织如器官等的运动分析；在商用方面，应用于高清晰度电视及视频会议的频带压缩、动态图像传输等；在气象方面，还可以对卫星云图进行天气预报和动态分析。由于基于图像的目标跟踪算法的优点有：跟踪精度高，跟踪平稳，成本低以及抗干扰能力强等，因此，图像的目标跟踪算法是目标识别与跟踪系统中最为常用的。计算机视觉研究的一个核心方向之一就是在序列图像中进行目标跟踪。目标跟踪具有计算数据量大和对处理速度要求高两个突出的特点。传统意义上，把桌面PC机作为视觉跟踪系统的实现途径，但是由于工业应用的快速发展，致使传统的视觉跟踪系统已经越来越满足不了工业应用的要求，主要体现在以下两个方面：
第一，小型化
当今，图像处理的应用日趋于小型化系统，趋向于把整个处理系统集成在一个小的范围里面，甚至于在一块电路板上。因此要求视觉跟踪系统具有高集成度、高速度的处理芯片来完成原本需要许多部件合作才能完成的任务。需要中央处理器能把多种功能集于一身，并可以通过外部的扩展来实现比较复杂的功能，进而实现整个系统的小型化。此外，视频图像的一个很大的特点就是大容量性，而视频图像与音频数据最大的区别之一就是大容量性。对于大容量数据的实时处理既需要能扩展的大容量存储空间[3][4]，还需要速度较高的CPU。
第二，实时性
机器视觉检测和视频跟踪监控领域，对实时性有较高的要求，实时性不满足就会导致任务的失败。在日益复杂的图像应用中，不仅要求有硬件加速，还要求有实时操作系统的支持。与目标跟踪相关的主要应用领域有智能视频监控、人机交互、自动驾驶控制、农业自动化、医学图像、视觉重构等。
1．2国内外研究现状
1．2．1目标识别与跟踪技术的发展
国外对目标跟踪的理论研究及应用研究起步较早，早在50年代初期，GAC公司就为美国海军开发研制了自动地形识别跟踪系统(ATRAN)[5]。进入70年代以来，随着相关理论与技术的不断发展，自适应跟踪、智能跟踪的思想方法相继提出，目标跟踪技术无论从理论研究、还是从应用研究上都取得了巨大的进展。20世纪是世界科学技术发展最辉煌的时代，不胜枚举的科技成果相继诞生并迅速投入各个领域。并且许多国际性刊物，如：IEEEonAES，IEEEOnAC，ProceedingsofSPIE等成为了专家、学者学术交流的重要平台。在国际上已经为图像跟踪的研究提供了良好的环境，并取得了惊人的成就。目标识别和跟踪技术在我国起步较晚，其主要应用在国防、航天等领域。自上世纪80年代以来，我国开始注重视频跟踪方面的研究，并研制出了788型广电经纬仪，DGC电视跟踪测量经纬仪等产品。随着此技术的日趋成熟和创新，如今它在民用产品中的应用也越来越广泛。目前,一些高等院校、科研院所都已经开展了此项研究工作。近年来，一些专家、学者通过各种方式，如模式识别、人工智能、图像信息融合等对智能图像跟踪技术的研究进行了尝试。目标跟踪系统一般式基于对图像序列的处理，力求从复杂的背景中识别出运动目标，并对目标的运动轨迹加以预测，从而实现对运动目标的跟踪。目标跟踪系统的算法包括目标跟踪系统包括图像输入，图像预处理，运动目标检测，运动目标提取，运动目标跟踪等。总的来说，这些算法分为两大类，目标的识别算法和目标的跟踪算法。识别算法是跟踪算法的重要前提，识别算法的优劣决定了跟踪算法的稳定性。而跟踪算法的好坏影响着识别算法在系统运行中的性能。国内外学者对各种情况下的目标跟踪算法作了很多的研究，目前比较常用的跟踪算法有如下几种：基于目标运动特征的跟踪算法[6]，如基于目标光流特征的跟踪算法[7][8]、图像差分跟踪算法等。
1．2．2ARM技术的发展
以上是毕业论文文献综述，课题毕业论文、任务书、外文翻译、程序设计、图纸设计等资料可联系客服协助查找。
