运动目标的跟踪与检测作为计算机视觉技术的核心内容,显得越来越重要,在军事制导、医疗诊断、人机互动以及交通安防等领域都有广泛的应用。本文针对冰球机器人项目需求,主要对于运动目标跟踪与检测算法作了深入的分析和研究,并针对传统算法的不足,提出了改进算法,实验表明改进的算法能够满足冰球目标跟踪准确性和实时性的要求。本文主要研究内容如下:1.介绍了目前常用的运动目标检测算法:帧间差分法、背景差分以及ViBe算法。通过运动目标检测算法对比验证实验,分析了各检测算法的检测效果,结果表明帧间差分法的检测效果更好,可用于检测冰球目标。2.研究了运动目标跟踪算法:Mean-Shift目标跟踪算法、Camshift目标跟踪算法以及粒子滤波目标跟踪算法,并通过实验验证了各跟踪算法对冰球目标的跟踪效果。针对传统跟踪算法存在的缺陷,提出了改进Camshift目标跟踪算法。3.以跟踪篮球目标实验为例,验证了改进Camshift目标跟踪算法较传统目标跟踪算法在跟踪效果上的优越性。然后通过实验检验该改进Camshift目标跟踪算法是否满足冰球目标跟踪的准确性和实时性要求。结果表明改进Camshift目标跟踪算法能够很好的跟踪到冰球目标,满足冰球目标跟踪准确性的要求。4.针对高速运动冰球实时性的要求,提出了一种融合帧间差分与碰撞算法的矢量跟踪方法。该方法以运动目标冰球作为对象,通过建立碰撞模型,运用LS-DYNA显式动力分析软件对冰球在运动中与桌边发生碰撞的过程进行仿真分析,采集冰球在不同情况下与桌边发生碰撞的数据,使用MATLAB对采集数据进行拟合进而得到碰撞算法。实验结果表明改进后的算法能够快速跟踪到冰球的目标位置,满足了高速运动冰球跟踪的准确性和实时性要求。