本文關(guān)鍵詞：基于粒子濾波的視覺跟蹤算法的FPGA實(shí)現(xiàn)

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【摘要】：視覺跟蹤是計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的核心問題之一,在視頻監(jiān)控、人機(jī)交互、體育分析、視覺導(dǎo)航、軍事識別等領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用。在諸多算法中,粒子濾波以其能夠解決非線性非高斯問題的優(yōu)勢得到了廣泛的研究與關(guān)注。本文研究的粒子濾波算法能夠適應(yīng)目標(biāo)大小變化、目標(biāo)旋轉(zhuǎn)、環(huán)境光線變化、部分遮擋等情況,算法的魯棒性是比較強(qiáng)的,然而由于大量的粒子需要進(jìn)行運(yùn)算,算法的實(shí)時(shí)性較差,無法滿足大多數(shù)場合的要求�；诖�,本文在FPGA平臺上進(jìn)行了粒子濾波算法的硬件實(shí)現(xiàn),與軟件實(shí)現(xiàn)相比,加速效果在20倍以上,充分地滿足了實(shí)時(shí)性要求。本文首先研究了粒子濾波算法原理,以此作為基礎(chǔ),進(jìn)行了后續(xù)的研究工作。本文的主要工作和研究成果如下。1.對粒子濾波算法在Open CV中進(jìn)行了軟件仿真,驗(yàn)證了其對目標(biāo)大小變化、環(huán)境光線變化、局部遮擋的良好的適應(yīng)性。2.對粒子濾波算法進(jìn)行了FPGA硬件實(shí)現(xiàn),對其中的SDRAM控制器、高斯發(fā)生器、粒子狀態(tài)轉(zhuǎn)移、粒子位置排序、粒子直方圖特征統(tǒng)計(jì)、粒子權(quán)重計(jì)算模塊及重采樣模塊進(jìn)行了詳細(xì)描述。3.基于Modelsim進(jìn)行了系統(tǒng)級的仿真驗(yàn)證并基于DE2-115開發(fā)平臺搭建了視覺跟蹤演示系統(tǒng)。系統(tǒng)采用PAL制模擬視頻作為輸入在開發(fā)平臺進(jìn)行視頻采集和粒子濾波處理,最后將跟蹤的結(jié)果顯示在VGA顯示器上。系統(tǒng)可對目標(biāo)進(jìn)行實(shí)時(shí)跟蹤。
【關(guān)鍵詞】：粒子濾波 顏色直方圖 OpenCV FPGA Modelsim DE2-115
【學(xué)位授予單位】：北京理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TP391.41
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-9
• 第1章 緒論9-18
• 1.1 視覺跟蹤應(yīng)用9-11
• 1.2 視覺跟蹤算法概述11-15
• 1.2.1 目標(biāo)建模11-13
• 1.2.2 目標(biāo)定位13-15
• 1.3 目標(biāo)跟蹤算法的硬件實(shí)現(xiàn)15-16
• 1.4 論文工作及章節(jié)安排16-18
• 第2章 粒子濾波原理18-28
• 2.1 貝葉斯框架18-20
• 2.1.1 貝葉斯背景18
• 2.1.2 貝葉斯框架目標(biāo)跟蹤18-20
• 2.2 蒙特卡洛模擬20-22
• 2.3 粒子濾波22-28
• 2.3.1 重要性采樣22-24
• 2.3.2 序列重要性采樣（SIS）24-25
• 2.3.3 建議分布的選擇25-26
• 2.3.4 重采樣26
• 2.3.5 基本粒子濾波算法流程26-28
• 第3章 粒子濾波軟件仿真28-40
• 3.1 仿真環(huán)境介紹28-31
• 3.2 仿真算法流程31-36
• 3.2.1 粒子濾波算法流程31-33
• 3.2.2 粒子濾波算法細(xì)節(jié)33-36
• 3.3 仿真結(jié)果分析36-40
• 第4章 粒子濾波系統(tǒng)硬件設(shè)計(jì)40-53
• 4.1 SDRAM控制器設(shè)計(jì)40-46
• 4.1.1 SDRAM介紹40-43
• 4.1.2 Verilog設(shè)計(jì)SDRAM控制器與接口43-45
• 4.1.3 SDRAM控制器基本應(yīng)用設(shè)計(jì)45-46
• 4.2 粒子濾波算法硬件設(shè)計(jì)46-53
• 4.2.1 高斯發(fā)生器設(shè)計(jì)46-48
• 4.2.2 粒子狀態(tài)轉(zhuǎn)移模塊設(shè)計(jì)48-49
• 4.2.3 粒子位置排序模塊設(shè)計(jì)49-51
• 4.2.4 顏色直方圖統(tǒng)計(jì)模塊設(shè)計(jì)51
• 4.2.5 粒子權(quán)重計(jì)算模塊設(shè)計(jì)51-53
• 第5章 粒子濾波系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)53-63
• 5.1 DE2-115開發(fā)板介紹53-55
• 5.2 粒子濾波仿真系統(tǒng)搭建55-59
• 5.2.1 Modelsim仿真系統(tǒng)搭建55-56
• 5.2.2 Modelsim仿真波形56-59
• 5.3 粒子濾波硬件系統(tǒng)搭建59-62
• 5.3.1 視頻數(shù)據(jù)流產(chǎn)生59
• 5.3.2 視頻流解碼59-60
• 5.3.3 粒子濾波模塊60
• 5.3.4 輸出顯示60-61
• 5.3.5 實(shí)物跟蹤結(jié)果61-62
• 5.4 總結(jié)與展望62-63
• 參考文獻(xiàn)63-69
• 攻讀學(xué)位期間發(fā)表的論文與研究成果清單69-70
• 致謝70-71

【參考文獻(xiàn)】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前4條

1 王蒙;戴亞平;;基于FAST角點(diǎn)檢測的局部魯棒特征[J];北京理工大學(xué)學(xué)報(bào);2013年10期

2 梁艷菊;李慶;陳大鵬;顏學(xué)究;;一種快速魯棒的LOG-FAST角點(diǎn)算法[J];計(jì)算機(jī)科學(xué);2012年06期

3 原魁;肖晗;何文浩;;采用FPGA的機(jī)器視覺系統(tǒng)發(fā)展現(xiàn)狀與趨勢[J];計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用;2010年36期

4 劉惟錦;章毓晉;;基于Kalman濾波和邊緣直方圖的實(shí)時(shí)目標(biāo)跟蹤[J];清華大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2008年07期

中國博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前1條

1 辛哲奎;基于視覺的小型無人直升機(jī)地面目標(biāo)跟蹤技術(shù)研究[D];南開大學(xué);2010年

中國碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前2條

1 龔翔;基于粒子濾波的視覺跟蹤算法研究[D];南京理工大學(xué);2009年

2 熊文平;體育視頻中運(yùn)動目標(biāo)跟蹤技術(shù)研究[D];首都師范大學(xué);2006年

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本文編號：1017849