第一章 引言

計算機視覺作為人工智能領域的重要分支，近年來在目標檢測、運動分析、行為識別等方面取得了顯著進展。其中，運動檢測技術作為視頻分析的基礎技術之一，在安防監控、交通管理、體感交互、生物行為研究等領域發揮著越來越重要的作用。光流算法作為運動檢測的經典方法，能夠通過分析圖像序列中像素點的運動模式來捕捉和跟蹤目標的運動軌跡，為實時視頻分析提供了強有力的技術支撐。

在傳統的運動檢測應用中，研究者們主要關注人體行為識別、車輛追蹤、工業質量檢測等宏觀目標的運動分析。然而，隨著生物醫學研究、環境監測、病媒防控等領域對微觀運動分析需求的不斷增長，如何準確檢測和追蹤小型生物體的運動軌跡成為了一個具有挑戰性的研究課題。蚊子作為全球最重要的病媒昆蟲之一，其飛行行為的準確監測對于疾病傳播風險評估、生態環境研究、智能防控系統開發具有重要意義。然而，蚊子個體微小、飛行速度快、運動軌跡復雜多變，傳統的運動檢測方法往往難以達到理想的檢測精度和實時性要求。

本文針對小型生物體運動檢測的技術挑戰，設計并實現了一套基于光流算法的實時運動檢測系統。該系統采用Lucas-Kanade和Farneback兩種經典光流算法，結合背景減除、形態學處理、軌跡匹配等計算機視覺技術，實現了對蚊子等小型飛行昆蟲的精確檢測和軌跡跟蹤。系統不僅具備良好的實時性能，還提供了豐富的參數調節功能，能夠適應不同的檢測環境和目標特征。通過深入分析光流算法的數學原理和實現細節，本文為相關領域的研究者和工程師提供了有價值的技術參考和實踐指導。

在技術實現層面，本文開發的系統采用Python語言和OpenCV計算機視覺庫，構建了一個完整的圖形用戶界面，支持實時視頻流處理、參數動態調節、多算法對比分析等功能。系統架構采用多線程設計，確保了視頻捕獲、圖像處理、界面顯示等模