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基于FPGA的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)實(shí)時(shí)檢測(cè)跟蹤算法及其實(shí)現(xiàn)技術(shù)

發(fā)布時(shí)間:2022-01-16 03:18
  運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)跟蹤有關(guān)的算法及其基于PC平臺(tái)的實(shí)現(xiàn)已經(jīng)比較成熟,但實(shí)時(shí)性較差。將采集的彩色視頻流分成灰度和彩色兩個(gè)數(shù)據(jù)流,灰度視頻用于目標(biāo)檢測(cè),彩色視頻流用于跟蹤顯示。以經(jīng)典的幀間差分法和背景差分法為基礎(chǔ),根據(jù)現(xiàn)場(chǎng)可編程門陣列(FPGA)的特點(diǎn)及片外同步動(dòng)態(tài)存儲(chǔ)器的存取控制要求,對(duì)這兩個(gè)算法用FPGA邏輯單元進(jìn)行了設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)。對(duì)原始彩色視頻流和轉(zhuǎn)換后的灰度視頻流的存取使用乒乓操作,在濾波和形態(tài)學(xué)處理時(shí)使用了并行的流水線操作,極大地提高了算法的實(shí)時(shí)處理能力。在FPGA開發(fā)板上構(gòu)建了一個(gè)彩色視頻圖像中運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)跟蹤系統(tǒng),對(duì)系統(tǒng)性能進(jìn)行了測(cè)試。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,系統(tǒng)可在多種分辨率和幀率下進(jìn)行運(yùn)動(dòng)目標(biāo)進(jìn)行實(shí)時(shí)檢測(cè)跟蹤;固定背景差分法對(duì)目標(biāo)運(yùn)動(dòng)速度無限制,但當(dāng)使用幀差法對(duì)快速運(yùn)動(dòng)目標(biāo)進(jìn)行有效的檢測(cè)時(shí),應(yīng)使目標(biāo)的幀差間距大于3.2像素。 

【文章來源】:光學(xué)技術(shù). 2020,46(02)北大核心CSCD

【文章頁(yè)數(shù)】:9 頁(yè)

【部分圖文】:

基于FPGA的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)實(shí)時(shí)檢測(cè)跟蹤算法及其實(shí)現(xiàn)技術(shù)


系統(tǒng)總體結(jié)構(gòu)框圖

圖像,方法,緩存,卷積核


對(duì)圖像進(jìn)行濾波其實(shí)就是對(duì)其應(yīng)用某一卷積核模板進(jìn)行運(yùn)算。完成濾波后,可以有效地降低噪聲對(duì)后續(xù)的匹配計(jì)算造成的誤差。選取3×3的卷積核做均值濾波,實(shí)際上就是3×3窗口圖像數(shù)據(jù)做平均。濾波算法的關(guān)鍵是如何從實(shí)時(shí)的動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)流中獲取3×3窗口圖像數(shù)據(jù)。參考了文獻(xiàn)[15]的生成模板窗口方法,在FPGA邏輯設(shè)計(jì)時(shí),采用兩個(gè)行緩存暫存前兩行數(shù)據(jù),如圖2所示。用9個(gè)點(diǎn)的像素值之和的算術(shù)平均值替換中心點(diǎn)P22的值,就實(shí)現(xiàn)了3×3的均值濾波。與CPU相比,FPGA的最大優(yōu)勢(shì)就在于能對(duì)數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)并行流水線式操作,而實(shí)現(xiàn)這一點(diǎn)的關(guān)鍵就是使用FPGA內(nèi)部的塊RAM對(duì)數(shù)據(jù)的緩存和運(yùn)算進(jìn)行并行流水線操作,此外,塊RAM是可以通過Verilog HDL進(jìn)行控制的,可以用它實(shí)現(xiàn)各種靈活的運(yùn)算處理。在本算法中,使用的是3×3的模板,這里需要同時(shí)取三行的數(shù)據(jù),所以先要用FPGA里面的塊RAM緩存兩行的數(shù)據(jù),當(dāng)?shù)谌袛?shù)據(jù)來的時(shí)候同時(shí)去讀取塊RAM里緩存的上兩行數(shù)據(jù),然后就可以進(jìn)行3×3窗口的濾波計(jì)算。

三維圖,圖像,格式,三維圖


首先隨機(jī)選取了一張數(shù)據(jù)格式為RGB565、像素值為640×480的圖像,如圖3所示,分別提取圖像的R、G和B數(shù)據(jù),然后根據(jù)式(3)和(4)計(jì)算Y1和Y2的值,并且把Y2縮小256倍,最后計(jì)算所有像素值的相對(duì)誤差,并將其以640×480的大小用三維圖來直觀的顯示,如圖4所示。圖4 相對(duì)誤差三維圖

【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]基于改進(jìn)SSD的交通大場(chǎng)景多目標(biāo)檢測(cè)[J]. 華夏,王新晴,王東,馬昭燁,邵發(fā)明.  光學(xué)學(xué)報(bào). 2018(12)
[2]一種改進(jìn)光流法的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)及跟蹤算法[J]. 李成美,白宏陽(yáng),郭宏偉,梁華駒.  儀器儀表學(xué)報(bào). 2018(05)
[3]背景差分與幀間差分相融合的遙感衛(wèi)星視頻運(yùn)動(dòng)車輛檢測(cè)方法[J]. 袁益琴,何國(guó)金,王桂周,江威,康金忠.  中國(guó)科學(xué)院大學(xué)學(xué)報(bào). 2018(01)
[4]基于現(xiàn)代硬件的并行內(nèi)存排序方法綜述[J]. 郭誠(chéng)欣,陳紅,孫輝,李翠平,吳天貞.  計(jì)算機(jī)學(xué)報(bào). 2017(09)
[5]基于概率假設(shè)密度平滑器的低檢測(cè)概率下多目標(biāo)跟蹤[J]. 于洋,司冠楠,宋建輝,劉硯菊.  信息與控制. 2014(04)

碩士論文
[1]基于FPGA的目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤[D]. 李炳奇.北京郵電大學(xué) 2019
[2]運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)跟蹤的FPGA系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)[D]. 陶勇.昆明理工大學(xué) 2018



本文編號(hào):3591832

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