【摘要】：目標(biāo)跟蹤作為機(jī)器人視覺的重要分支逐漸成為研究的熱門課題。廣泛的應(yīng)用在生產(chǎn)生活等各個(gè)方面。在軍事方面包括導(dǎo)彈制導(dǎo)、無人機(jī)等。在民用方面包括醫(yī)學(xué)診斷、虛擬現(xiàn)實(shí)、智能駕駛系統(tǒng)、人機(jī)交換等。在無人航拍、智能駕駛等實(shí)時(shí)性要求高的場(chǎng)合單純的通過軟件完成圖像算法無法滿足實(shí)時(shí)性的要求。利用FPGA并行處理的優(yōu)勢(shì),將圖像處理算法在FPGA上進(jìn)行并行加速可以大大提高圖像處理的速度,滿足實(shí)時(shí)性要求高的場(chǎng)合。因此,基于FPGA完成圖像算法逐漸成為研究的熱門課題。針對(duì)通用計(jì)算機(jī)在圖像處理實(shí)時(shí)性上的不足,本文設(shè)計(jì)了基于FPGA的目標(biāo)跟蹤系統(tǒng)。首先分別對(duì)目標(biāo)識(shí)別與目標(biāo)跟蹤算法進(jìn)行介紹與比較,目標(biāo)識(shí)別算法分別介紹了光流法、背景差分算法與幀間差分算法。將目標(biāo)跟蹤算法進(jìn)行分類概述,包括基于特征的目標(biāo)跟蹤算法、基于輪廓的目標(biāo)跟蹤算法、基于模型的目標(biāo)跟蹤算法與基于模板的目標(biāo)跟蹤算法。通過對(duì)各個(gè)算法的總結(jié)與比較,本文采用背景差分算法進(jìn)行運(yùn)動(dòng)目標(biāo)識(shí)別,采用基于模板的匹配算法進(jìn)行目標(biāo)跟蹤。針對(duì)模板匹配的跟蹤算法容易受到外界因素干擾而造成目標(biāo)跟蹤失敗的情況,本文設(shè)計(jì)了一種基于絕對(duì)誤差和算法(Sum of Absolute Difference,SAD)的目標(biāo)跟蹤有效性判別方法。通過SAD算法產(chǎn)生的SAD矩陣為基礎(chǔ),利用SAD矩陣內(nèi)目標(biāo)位置點(diǎn)與相鄰位置點(diǎn)之間的相關(guān)性為判斷依據(jù),通過最大相關(guān)置信度(Maximum Close Distance,MCD)對(duì)目標(biāo)跟蹤有效性進(jìn)行判斷。并且當(dāng)判定目標(biāo)跟蹤失效后,通過目標(biāo)初始模板與當(dāng)前幀最佳匹配位置進(jìn)行加權(quán)累積產(chǎn)生新模板繼續(xù)目標(biāo)進(jìn)行跟蹤。通過Matlab軟件對(duì)算法進(jìn)行仿真驗(yàn)證,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該算法能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)目標(biāo)持續(xù)有效的跟蹤,并且在抗遮擋能力方面相對(duì)原SAD算法得到顯著提高。通過ModelSim軟件仿真結(jié)果驗(yàn)證利用FPGA實(shí)現(xiàn)圖像算法相對(duì)于單純的軟件實(shí)現(xiàn)速度顯著提高。本文采用模塊化設(shè)計(jì)將整個(gè)系統(tǒng)分成五個(gè)部分,分別完成視頻圖像采集、跟蹤結(jié)果顯示、圖像預(yù)處理、圖像存儲(chǔ)與圖像處理功能。通過硬件描述語言Verilog HDL在Quartus II軟件上進(jìn)行設(shè)計(jì)編寫與仿真驗(yàn)證。最后將程序部署到FPGA內(nèi)實(shí)現(xiàn)目標(biāo)跟蹤。通過多次實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證本設(shè)計(jì)能夠在遮擋、光照變化情況下實(shí)現(xiàn)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)準(zhǔn)確跟蹤。
【圖文】：

圖 2.4 SAD 算法原理圖Fig. 2.4 Sad algorithm schematic diagram小為 m×n；S 為視頻中連續(xù)幀圖像，大遍歷，S 被 T 覆蓋的的部分稱為子圖記置，是子圖左上角的坐標(biāo)。數(shù)，對(duì)子圖 I(u,v)與模板圖像進(jìn)行對(duì)應(yīng)位在原圖中位置。SAD 相似性度量計(jì)算公1 1,y) (i,j) S(x i 1,y j m ni j T + + 1 x M m + 1,1 y N n+遍歷過程中的偏移值。圖 2.4 可知，，SAD 在圖像遍歷的過程中每-m+1，N-n+1 的矩陣。數(shù)值越小代表兩

a 模板圖像 b 第 15 幀跟蹤效果c 第 41 幀跟蹤效果d 第 45 幀跟蹤效果圖 2.6 SAD 算法跟蹤效果Fig. 2.6 SAD algorithm tracking圖 2.7 是使用改進(jìn)的 SAD 算法對(duì)相同場(chǎng)景對(duì)遮擋目標(biāo)進(jìn)行跟蹤的結(jié)果，a 是目標(biāo)板圖像。b 是在目標(biāo)被少部分遮擋情況下，本算法可以準(zhǔn)確追蹤目標(biāo)。c 是當(dāng)目標(biāo)被擋面積超過 80%的情況下，正常 SAD 算法無法找到目標(biāo)，但是本算法依然可以準(zhǔn)確找到目標(biāo)位置并進(jìn)行準(zhǔn)確標(biāo)記。d 目標(biāo)逐漸出現(xiàn)，準(zhǔn)確找到目標(biāo)進(jìn)行標(biāo)記，實(shí)現(xiàn)目標(biāo)確有效的跟蹤。a 模板圖像 b 第 15 幀跟蹤效果c 第 41 幀跟蹤效果 d 第 45 幀跟蹤效果
【學(xué)位授予單位】：沈陽工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號(hào)】：TP391.41;TN791

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2665911