本文選題：Zynq + 軟硬件協(xié)同設(shè)計��； 參考：《大連海事大學(xué)》2017年碩士論文

【摘要】：智能交通系統(tǒng)(Intelligent Transportation System,ITS)是目前交通運輸方向正在研究和普遍關(guān)注的課題,其中運動車輛檢測與跟蹤系統(tǒng)是ITS的重要研究內(nèi)容。因此,研究體積小、功耗低、速度快的運動車輛檢測與跟蹤系統(tǒng)具有重要的意義。本系統(tǒng)采用的是Xilinx公司Zynq-7000系列全面可編程片上系統(tǒng)平臺,片內(nèi)集成了雙核ARM Cortex-A9處理器和Xilinx 7系列FPGA,采用軟硬件協(xié)同設(shè)計方法,將圖像采集、車輛檢測與跟蹤、顯示集合到一個嵌入式系統(tǒng)中。車輛檢測方面,利用Xilinx高級開發(fā)工具Vivado HLS(High-Level Synthesis)完成圖像預(yù)處理算法,并利用此工具把改進的三幀差分法的運動目標(biāo)檢測算法成功移植到FPGA中。車輛跟蹤算法方面,對運動車輛求取最小外接矩、質(zhì)心、速度作為目標(biāo)特征,建立Kalman濾波器運動模型,預(yù)測被跟蹤車輛在下一幀中可能出現(xiàn)的位置,并確定搜索范圍,再結(jié)合基于歐式距離的匹配算法,完成運動車輛的跟蹤。本設(shè)計完成的主要工作包括:(1)用高層次綜合工具Vivado HLS設(shè)計了改進的三幀差分法的運動目標(biāo)檢測算法的硬件加速IP核,包括直方圖均衡化、高斯濾波、噪聲去除、Sobel邊緣檢測、形態(tài)學(xué)處理以及幀差圖像預(yù)處理算法。(2)利用Vivado工具,以圖形界面化的方式,進行硬件工程設(shè)計,主要包括Zynq處理器、AXI互聯(lián)、VDMA、HDMI以及硬件加速IP核等模塊。(3)在ZedBoard平臺上搭建嵌入式Linux系統(tǒng),主要包括Linux系統(tǒng)移植、交叉編譯環(huán)境的搭建以及FFmpeg+OpenCV庫和Qt庫的移植等。(4)在ARM部分實現(xiàn)系統(tǒng)軟件設(shè)計,主要包括VDMA IP核和硬件加速IP核驅(qū)動程序設(shè)計,Kalman濾波器跟蹤算法的實現(xiàn),以及建立Qt軟件執(zhí)行操作界面的設(shè)計等。本系統(tǒng)設(shè)計采用軟硬件協(xié)同設(shè)計的方法完成了基于Zynq的運動車輛檢測與跟蹤,具有實時性好、跟蹤效果好和界面友好等特點,達到了很好的預(yù)期效果。
[Abstract]:Intelligent Transportation system (ITS) is an important research topic in the field of transportation, in which moving vehicle detection and tracking system is an important research content of ITS. Therefore, it is of great significance to study the moving vehicle detection and tracking system with small size, low power consumption and high speed. The system adopts Xilinx Zynq-7000 series comprehensive programmable system platform, which integrates dual-core ARM Cortex-A9 processor and Xilinx 7 series FPGA. it uses hardware and software co-design method to collect image, detect and track the vehicle. Display is assembled into an embedded system. In the aspect of vehicle detection, the image preprocessing algorithm is completed by Xilinx advanced development tool Vivado HLS(High-Level synthesis, and the improved three-frame differential algorithm of moving target detection is successfully transplanted into FPGA. In the aspect of vehicle tracking algorithm, the minimum external moment, centroid and velocity of moving vehicle are taken as the target features, the motion model of Kalman filter is established, the possible position of the tracked vehicle in the next frame is predicted, and the search range is determined. Combined with the Euclidean distance matching algorithm, the tracking of moving vehicles is completed. The main work of this design includes: (1) using high-level synthesis tool Vivado HLS to design the hardware accelerated IP core of the improved three-frame differential algorithm for moving target detection, including histogram equalization, Gao Si filtering, noise removal and edge detection. Morphological processing and frame difference image preprocessing algorithm. 2) the hardware engineering design is carried out by using Vivado tool and graphical interface. The embedded Linux system is built on the ZedBoard platform, including the Zynq processor, the VDMA-HDMI and the hardware accelerated IP core. It mainly includes the transplantation of the Linux system. The cross-compiling environment and the transplantation of FFmpeg OpenCV library and QT library are used to realize the software design of the system in ARM, including the design of VDMA IP core and hardware accelerated IP core driver, and the realization of Kalman filter tracking algorithm. And QT software implementation interface design. The system adopts the method of hardware and software co-design to complete the detection and tracking of moving vehicles based on Zynq, which has the characteristics of good real-time, good tracking effect and friendly interface, and achieves a good expected effect.
【學(xué)位授予單位】：大連海事大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：U495;TP391.41

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本文編號：1874551