發(fā)布時(shí)間：2017-06-22 09:14

  本文關(guān)鍵詞：基于ZYNQ的行人檢測(cè)系統(tǒng)軟硬件協(xié)同實(shí)現(xiàn)，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：近年來(lái),我國(guó)汽車(chē)保有量快速增長(zhǎng),道路交通安全問(wèn)題受到廣泛關(guān)注。車(chē)載行人檢測(cè)系統(tǒng)作為輔助駕駛系統(tǒng)中的重要組成部分,可以有效保護(hù)道路上的行人。由于車(chē)輛行駛速度快且汽車(chē)空間和能源有限,因此能夠研究出一套實(shí)時(shí)性好、準(zhǔn)確度高、體積小、功耗低的車(chē)載行人檢測(cè)系統(tǒng)具有重要的實(shí)際意義。本系統(tǒng)在仔細(xì)研究國(guó)內(nèi)外行人檢測(cè)相關(guān)技術(shù)的基礎(chǔ)上,利用統(tǒng)計(jì)轉(zhuǎn)換直方圖(CENsus Transform HISTogram, CENTRIST)特征和支持向量機(jī)(Support Vector Machine, SVM)分類(lèi)器進(jìn)行行人識(shí)別,通過(guò)滑動(dòng)窗口掃描法遍歷整幅圖像,檢測(cè)視頻幀中存在的所有行人。本設(shè)計(jì)是在Xilinx公司的ZYNQ可拓展平臺(tái)上采用軟硬件協(xié)同設(shè)計(jì)方法實(shí)現(xiàn),將圖像采集、行人檢測(cè)、高清顯示集合到一個(gè)嵌入式系統(tǒng)中。系統(tǒng)在FPGA部分完成硬件加速I(mǎi)P核的設(shè)計(jì),ARM部分完成CENTRIST算子提取和SVM分類(lèi)器設(shè)計(jì)。這種方法既充分利用了FPGA強(qiáng)大的并行運(yùn)算能力與豐富的邏輯資源,又結(jié)合了ARM在搭建操作系統(tǒng)與實(shí)現(xiàn)復(fù)雜算法方面的優(yōu)點(diǎn)。本文主要工作有：(1)構(gòu)建基于ZYNQ可拓展平臺(tái)的嵌入式開(kāi)發(fā)環(huán)境,包括制作Linux內(nèi)核鏡像(zImage)和根文件系統(tǒng),OpenCV庫(kù)和Qt庫(kù)的移植等。(2)在ZYNQ芯片的可編程邏輯(Programmable Logic, PL)部分設(shè)計(jì)系統(tǒng)關(guān)鍵模塊,包括硬件加速I(mǎi)P核、ARM和FPGA之間視頻傳輸通道(VDMA),其中硬件加速I(mǎi)P核是利用Vivado_HLS工具進(jìn)行設(shè)計(jì),將圖像的縮放、灰度化、邊緣特征提取算法進(jìn)行硬件加速。(3)在ZYNQ芯片的處理器系統(tǒng)(Processing System, PS)部分即ARM內(nèi)完成兩部分工作,首先是復(fù)雜算法的設(shè)計(jì),包括CENTRIST算子和SVM分類(lèi)器,其次是驅(qū)動(dòng)程序的設(shè)計(jì),包括圖像傳輸通道(VDMA) IP核的驅(qū)動(dòng)程序設(shè)計(jì)。本設(shè)計(jì)采用軟硬件協(xié)同設(shè)計(jì)方法完成了基于ZYNQ的行人檢測(cè)系統(tǒng),具有準(zhǔn)確度高、實(shí)時(shí)性好、體積小、界面友好等特點(diǎn)。
【關(guān)鍵詞】：行人檢測(cè) ZYNQ CENTRIST SVM 軟硬件協(xié)同設(shè)計(jì)
【學(xué)位授予單位】：大連海事大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類(lèi)號(hào)】：TP391.41
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-10
• 第1章 緒論10-18
• 1.1 課題研究背景及意義10-11
• 1.2 行人檢測(cè)技術(shù)研究現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢(shì)11-15
• 1.2.1 特征提取算法發(fā)展?fàn)顩r13
• 1.2.2 分類(lèi)識(shí)別算法發(fā)展?fàn)顩r13-15
• 1.3 常用行人檢測(cè)數(shù)據(jù)庫(kù)15
• 1.4 基于ZYNQ的行人檢測(cè)系統(tǒng)的研究難點(diǎn)15-16
• 1.5 論文主要內(nèi)容及結(jié)構(gòu)16-18
• 第2章 基于ZYNQ的行人檢測(cè)系統(tǒng)的總體結(jié)構(gòu)18-28
• 2.1 系統(tǒng)總體結(jié)構(gòu)18-19
• 2.2 開(kāi)發(fā)平臺(tái)19-25
• 2.2.1 ZedBoard開(kāi)發(fā)板19-21
• 2.2.2 ZYNQ芯片簡(jiǎn)介21-23
• 2.2.3 HDMI接口23-24
• 2.2.4 DDR3控制器24-25
• 2.3 開(kāi)發(fā)工具XPS和Vivado HLS25-27
• 2.4 本章小結(jié)27-28
• 第3章 行人檢測(cè)相關(guān)算法28-46
• 3.1 圖像預(yù)處理28-30
• 3.1.1 圖像縮放29
• 3.1.2 灰度化29-30
• 3.1.3 圖像邊緣特征提取30
• 3.2 常用的行人特征提取算法30-35
• 3.2.1 Haar-like特征31-32
• 3.2.2 HOG特征32-33
• 3.2.3 LBP特征算子33-34
• 3.2.4 CENTRIST特征34-35
• 3.3 常用行人檢測(cè)分類(lèi)識(shí)別算法35-43
• 3.3.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法分類(lèi)器36-37
• 3.3.2 AdaBoost算法分類(lèi)器37-39
• 3.3.3 SVM算法分類(lèi)器39-43
• 3.4 窗口融合算法43-44
• 3.5 基于CENTRIST+SVM的行人檢測(cè)44-45
• 3.6 本章小結(jié)45-46
• 第4章 基于ZYNQ的行人檢測(cè)系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)46-66
• 4.1 基于ZYNQ的行人檢測(cè)系統(tǒng)硬件工程設(shè)計(jì)46-54
• 4.1.1 AXI接口48-50
• 4.1.2 AXI VDMA配置50-52
• 4.1.3 硬件加速模塊IP核設(shè)計(jì)52-54
• 4.2 嵌入式開(kāi)發(fā)環(huán)境搭建54-57
• 4.2.1 制作Linux內(nèi)核、設(shè)備樹(shù)、根文件系統(tǒng)55-56
• 4.2.2 QT和OpenCV移植56-57
• 4.3 基于ZYNQ的行人檢測(cè)系統(tǒng)軟件工程設(shè)計(jì)57-64
• 4.3.1 訓(xùn)練分類(lèi)器58-60
• 4.3.2 VDMA IP核的驅(qū)動(dòng)設(shè)計(jì)60-62
• 4.3.3 制作軟件工程可執(zhí)行文件62-64
• 4.4 本章小結(jié)64-66
• 第5章 系統(tǒng)調(diào)試與實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析66-78
• 5.1 系統(tǒng)調(diào)試66-68
• 5.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析68-76
• 5.2.1 硬件加速68-70
• 5.2.2 系統(tǒng)測(cè)試與分析70-76
• 5.3 本章小結(jié)76-78
• 第6章 總結(jié)與展望78-80
• 6.1 總結(jié)78-79
• 6.2 展望79-80
• 參考文獻(xiàn)80-85
• 致謝85-86
• 作者簡(jiǎn)介86

【相似文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前1條

1 李明駿;;Zynq:帶FPGA功能的處理器[J];集成電路應(yīng)用;2011年04期

中國(guó)碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前2條

1 梁新宇;基于ZYNQ的行人檢測(cè)系統(tǒng)軟硬件協(xié)同實(shí)現(xiàn)[D];大連海事大學(xué);2016年

2 陳子豪;基于Zynq異構(gòu)片上系統(tǒng)的皮下靜脈顯影系統(tǒng)的研究與設(shè)計(jì)[D];深圳大學(xué);2015年

  本文關(guān)鍵詞：基于ZYNQ的行人檢測(cè)系統(tǒng)軟硬件協(xié)同實(shí)現(xiàn)，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號(hào)：471369