本文首要讨论是基于光流法，对运动的物体作检测和跟踪，首先通过对几种基本的方法进行简要叙述，在作过比较后进行择优，本课题使用的是光流法，在物体检测模块为LK稀疏光流算法，在该算法的基础上进行相应的扩展；通过金字塔LK迭代算法实现对物体的检测，并且在不同背景情况下比较该算法实现的效果。获得算法结果使用OpenCV技术，在VS的编程环境下，开发动态物体的检测跟踪系统，利用多次的系统测试，得出效果和相关数据，可得到运动物体检测与跟踪的实时性结论，实现运动物体在不同情景下的检测和跟踪效果。

研究内容

运动目标检测与跟踪是为了能够获得速度，加速度，还有位置等运动目标的运动参数，再对它的运动轨迹做接下来的分析和进行相应的处理，实现对运动物体为什么做出这样的行为或者其他更高的任务要求。计算机视觉包括很多学科，它根据光流法的运动物体的检测和跟踪技术，能够在精确率和得到运动物体参数等方面具有优势，但是其局限在于鲁棒性和实时性比较难以实现，这一方面一直处于阻碍阶段，无法运用在实时性处理需求的领域。图像处理具有它本身的一些要求，首先要进行运动物体的检测，最终是为了将目标从它所在的背景图像中能够分离出来。

研究方向

本文介绍了光流的定义以及光流的约束方程，以及LK的经典算法，最后讨论了有关运动目标检测的有关原理和实验分析。目前，研究还存在很多困难，怎么样定义要检测和跟踪的物体是一大难点。在本章的绪论中，主要是介绍了关于基于VS的运动图像的跟踪算法的设计的研究的背景发展及其应用，和现在关于该方法的研究现状，虽然运动目标检测存在一定的局限，但是也为人类科学做出了极大的贡献，最后总结了其研究的目的以及本课题的结构框架。

研究框架

本文的研究框架各章具体内容如下：

第一章讲了本选题的研究的来源和背景[5]，现在的研究情况和探究的意义，运动目标检测与跟踪方面的技术，还有现在广泛的应用和对人类的巨大贡献。

第二章是运动物体的检测技术，对现在对运动物体检测的方法进行介绍。

第三章是关于本课题主要采用的金字塔光流法对处于动态的物体作检测，通过给出光流约束方程的定义，而且对基于平滑性约束的光流的求解方法，通过计算光流值，来检测运动物体由此看出光流法使用的精确性。

第四章是对运动物体的跟踪实现，先对现有的运动物体跟踪技术进行介绍，再详细介绍本课题使用的检测物体的方法，通过金字塔LK迭代算法，利用cvGoodFeaturesToTrack函数获取特征点集，实现运动目标的检测[6]。

第五章是本文的结果演示以及分析。展示演示结果，以及对现象进行一定的分析。

第六章队课题进行总结。

在计算机的视觉领域，运动目标的检测和跟踪就是其最热点的问题，它的主要完成的任务就是获取运动目标的运动参数和运动的轨迹，然后再进行下一步的有关处理，对于基于光流场的方法，运动目标的检测和跟踪的技术，它不仅具有比较高的精确率，而且还具有直接得到运动目标的运动参数这样的优点，但是也有一定的局限性，它的实时性和鲁棒性方面比较受到限制，而且对于实时性需求的处理也难以及时实现。