本文關(guān)鍵詞：基于DM6437的實(shí)時(shí)目標(biāo)檢測(cè)算法的研究與實(shí)現(xiàn)

  更多相關(guān)文章： DM6437 碼本模型 前景檢測(cè) 超像素分割

【摘要】：作為視頻圖像處理中的關(guān)鍵步驟,運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)已成為計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域的重要研究課題。隨著智能監(jiān)控系統(tǒng)的不斷應(yīng)用,具有便攜、低成本優(yōu)勢(shì)的嵌入式視頻處理系統(tǒng)也在近年來(lái)得到快速發(fā)展。由于以DSP為代表的嵌入式處理平臺(tái)內(nèi)存資源較少、進(jìn)程單一,因此開(kāi)發(fā)準(zhǔn)確性高且實(shí)時(shí)性好的檢測(cè)算法顯得尤為重要。為提高前景檢測(cè)算法的運(yùn)算效率,本研究提出了一種融合超像素分割和碼本背景模型的目標(biāo)檢測(cè)方法,該算法在仿真分析中表現(xiàn)出了良好的檢測(cè)效果。此外,本文設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了基于DM6437的嵌入式處理系統(tǒng),該算法在此嵌入式平臺(tái)上達(dá)到了實(shí)時(shí)性要求,性能良好。主要研究?jī)?nèi)容如下:1.為改善碼本算法在檢測(cè)速度以及內(nèi)存消耗的不足,本研究提出了將超像素分割和經(jīng)典碼本算法進(jìn)行融合的檢測(cè)算法,按照顏色、紋理等特征一致的區(qū)域進(jìn)行背景建模,再根據(jù)區(qū)域特征完成前景目標(biāo)檢測(cè)。本方法在三個(gè)標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集上的前景檢測(cè)效果均略?xún)?yōu)于目前常用的經(jīng)典碼本算法與柵格碼本算法,而檢測(cè)效率則明顯優(yōu)于其他算法。2.設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了基于DM6437的硬件平臺(tái)。該平臺(tái)采用了8層板設(shè)計(jì),以DM6437作為主處理器,提供了豐富的內(nèi)存空間與對(duì)外接口,有較快的數(shù)據(jù)傳輸速度,可穩(wěn)定持續(xù)處理實(shí)時(shí)采集的視頻數(shù)據(jù)。3.結(jié)合DM6437的硬件平臺(tái)的特點(diǎn),基于CCS集成開(kāi)發(fā)環(huán)境設(shè)計(jì)了前景檢測(cè)算法的移植、優(yōu)化策略,使之占用更少的系統(tǒng)內(nèi)存且更為高效穩(wěn)定的運(yùn)行。4.在DM6437嵌入式系統(tǒng)平臺(tái)上完成了室內(nèi)外,光照明暗等不同場(chǎng)景下的前景目標(biāo)檢測(cè),結(jié)果表明,本研究提出的融合超像素的碼本檢測(cè)算法在檢測(cè)效果、檢測(cè)效率及內(nèi)存消耗方面進(jìn)行對(duì)比均優(yōu)于經(jīng)典碼本算法,體現(xiàn)了本算法在嵌入式視頻處理平臺(tái)上的應(yīng)用優(yōu)勢(shì)。
【關(guān)鍵詞】：DM6437 碼本模型 前景檢測(cè) 超像素分割
【學(xué)位授予單位】：電子科技大學(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
• ABSTRACT6-11
• 第一章 緒論11-18
• 1.1 課題背景及選題意義11
• 1.2 前景目標(biāo)檢測(cè)研究現(xiàn)狀11-14
• 1.2.1 幀差法12-13
• 1.2.2 光流法13-14
• 1.2.3 背景減除法14
• 1.3 嵌入式視頻處理平臺(tái)的研究現(xiàn)狀14-16
• 1.3.1 DSP技術(shù)簡(jiǎn)介15
• 1.3.2 TI DSP在視頻處理方面的優(yōu)勢(shì)15-16
• 1.4 本文的主要內(nèi)容16-18
• 第二章 融合超像素分割的碼本算法設(shè)計(jì)與仿真18-36
• 2.1 前景檢測(cè)系統(tǒng)整體流程設(shè)計(jì)18-20
• 2.2 超像素分割20-22
• 2.3 碼本背景模型初始化分析22-25
• 2.3.1 碼本結(jié)構(gòu)的定義分析23
• 2.3.2 碼本訓(xùn)練過(guò)程分析23-25
• 2.4 碼本背景模型的更新策略25-28
• 2.4.1 更新碼本背景模型的算法設(shè)計(jì)25-27
• 2.4.2 碼本與Cache中消極碼字的消除算法分析27-28
• 2.5 背景減除策略設(shè)計(jì)28-30
• 2.5.1 背景減除原理28-29
• 2.5.2 碼字匹配策略29-30
• 2.5.3 分割前景得到前景二值圖30
• 2.6 膨脹腐蝕后的完整目標(biāo)30-31
• 2.7 仿真結(jié)果及分析31-35
• 2.8 本章小結(jié)35-36
• 第三章 基于DM6437的硬件平臺(tái)設(shè)計(jì)36-55
• 3.1 平臺(tái)設(shè)計(jì)方案36-37
• 3.2 主處理器的選型37-39
• 3.2.1 DSP的選擇37-38
• 3.2.2 達(dá)芬奇（DaVinciTM）系列處理器對(duì)比38-39
• 3.3 視頻模塊設(shè)計(jì)39-45
• 3.3.1 視頻預(yù)處理40-42
• 3.3.2 視頻處理42-44
• 3.3.3 視頻輸出44-45
• 3.4 其他功能模塊設(shè)計(jì)45-50
• 3.4.1 存儲(chǔ)模塊的設(shè)計(jì)45-48
• 3.4.2 電源模塊48-49
• 3.4.3 JTAG仿真接口49-50
• 3.5 高速PCB設(shè)計(jì)50-53
• 3.5.1 疊層設(shè)計(jì)50-51
• 3.5.2 器件布局設(shè)計(jì)51-52
• 3.5.3 走線(xiàn)設(shè)計(jì)52-53
• 3.6 性能評(píng)估與改進(jìn)53-54
• 3.7 本章小結(jié)54-55
• 第四章 嵌入式系統(tǒng)的設(shè)計(jì)及代碼優(yōu)化策略55-67
• 4.1 DSP軟件開(kāi)發(fā)原理55-58
• 4.1.1 DSP集成開(kāi)發(fā)環(huán)境CCS55-56
• 4.1.2 DSP/BIOS模型56-58
• 4.2 算法的DSP移植流程設(shè)計(jì)58-62
• 4.2.1 系統(tǒng)軟件框架59-60
• 4.2.2 DSP/BIOS設(shè)計(jì)60-62
• 4.3 算法的DSP程序優(yōu)化方案設(shè)計(jì)62-66
• 4.3.1 CCS的編譯選項(xiàng)優(yōu)化策略62-64
• 4.3.2 代碼優(yōu)化策略64-65
• 4.3.3 優(yōu)化前后算法性能對(duì)比65-66
• 4.4 本章小結(jié)66-67
• 第五章 系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)及結(jié)果分析67-76
• 5.1 系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)算法過(guò)程分析67-69
• 5.2 多種場(chǎng)景下目標(biāo)檢測(cè)結(jié)果分析69-71
• 5.3 目標(biāo)檢測(cè)算法效率對(duì)比71-75
• 5.4 本章小結(jié)75-76
• 第六章 總結(jié)與展望76-77
• 6.1 工作總結(jié)76
• 6.2 工作展望76-77
• 致謝77-78
• 參考文獻(xiàn)78-83
• 攻讀學(xué)位期間所發(fā)表的學(xué)術(shù)論文83-84

【相似文獻(xiàn)】

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1 張桂林，，熊艷，曹偉，李強(qiáng);一種評(píng)價(jià)自動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)算法性能的方法[J];華中理工大學(xué)學(xué)報(bào)(社會(huì)科學(xué)版);1994年05期

2 秦劍;陳錢(qián);錢(qián)惟賢;;基于背景分類(lèi)的弱小目標(biāo)檢測(cè)算法[J];光電工程;2011年01期

3 蔣建國(guó);吳暉;齊美彬;張莉;;攝像機(jī)旋轉(zhuǎn)運(yùn)動(dòng)下的快速目標(biāo)檢測(cè)算法[J];圖學(xué)學(xué)報(bào);2012年03期

4 逯鵬;張姍姍;劉馳;黃石磊;湯玉合;;基于稀疏超完備表示的目標(biāo)檢測(cè)算法[J];儀器儀表學(xué)報(bào);2013年06期

5 李大輝;金濤;;弱小目標(biāo)檢測(cè)算法的設(shè)計(jì)與分析[J];中國(guó)科技信息;2013年16期

6 張明艷;許鋼;孟櫻;;基于時(shí)空特性的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)算法研究[J];安徽工程大學(xué)學(xué)報(bào);2013年04期

7 徐振海,王雪松,肖順平,莊釗文;基于模糊融合的目標(biāo)檢測(cè)算法研究[J];國(guó)防科技大學(xué)學(xué)報(bào);2000年04期

8 李維雅,董能力,金鋼,李正周;弱小目標(biāo)檢測(cè)算法性能評(píng)價(jià)的回歸分析方法[J];光電工程;2005年02期

9 高陳強(qiáng);田金文;王鵬;;基于時(shí)域特性分析的紅外運(yùn)動(dòng)小目標(biāo)檢測(cè)算法[J];紅外與激光工程;2008年05期

10 曾脈;左志宏;常曉夫;何煊;;一種準(zhǔn)確而快速的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)算法[J];成都信息工程學(xué)院學(xué)報(bào);2008年04期

中國(guó)重要會(huì)議論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

1 高飛;蔣建國(guó);安紅新;齊美彬;;一種快速運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)算法[A];全國(guó)第22屆計(jì)算機(jī)技術(shù)與應(yīng)用學(xué)術(shù)會(huì)議(CACIS·2011)暨全國(guó)第3屆安全關(guān)鍵技術(shù)與應(yīng)用（SCA·2011）學(xué)術(shù)會(huì)議論文摘要集[C];2011年

2 孫瑾秋;張艷寧;姜磊;王敏;;基于變換域特征的星空背景弱小目標(biāo)檢測(cè)算法[A];第八屆全國(guó)信號(hào)與信息處理聯(lián)合學(xué)術(shù)會(huì)議論文集[C];2009年

3 鄧宇;陳孝威;;綜合利用時(shí)空信息的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)算法[A];第二屆和諧人機(jī)環(huán)境聯(lián)合學(xué)術(shù)會(huì)議(HHME2006)——第15屆中國(guó)多媒體學(xué)術(shù)會(huì)議(NCMT'06)論文集[C];2006年

4 袁輝;孫卓;李德民;魏穎;;基于小波多尺度互能量交叉融合濾波的弱小目標(biāo)檢測(cè)算法[A];2009系統(tǒng)仿真技術(shù)及其應(yīng)用學(xué)術(shù)會(huì)議論文集[C];2009年

5 顧靜良;萬(wàn)敏;張衛(wèi);鄭捷;;低對(duì)比度弱小目標(biāo)檢測(cè)算法[A];中國(guó)工程物理研究院科技年報(bào)（2005）[C];2005年

6 黃龔;鄭錦;劉養(yǎng)科;;攝像機(jī)水平巡掃時(shí)的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)算法[A];第六屆和諧人機(jī)環(huán)境聯(lián)合學(xué)術(shù)會(huì)議（HHME2010)、第19屆全國(guó)多媒體學(xué)術(shù)會(huì)議（NCMT2010）、第6屆全國(guó)人機(jī)交互學(xué)術(shù)會(huì)議（CHCI2010）、第5屆全國(guó)普適計(jì)算學(xué)術(shù)會(huì)議（PCC2010）論文集[C];2010年

7 張國(guó)華;;一種基于導(dǎo)引頭穩(wěn)定平臺(tái)結(jié)構(gòu)的目標(biāo)檢測(cè)算法[A];第九屆全國(guó)光電技術(shù)學(xué)術(shù)交流會(huì)論文集（下冊(cè)）[C];2010年

8 王正;劉瑞華;;基于PTZ攝像機(jī)的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)算法[A];全國(guó)第一屆嵌入式技術(shù)聯(lián)合學(xué)術(shù)會(huì)議論文集[C];2006年

9 王彪;王成儒;王芬芬;;一種改進(jìn)的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)算法[A];計(jì)算機(jī)技術(shù)與應(yīng)用進(jìn)展·2007——全國(guó)第18屆計(jì)算機(jī)技術(shù)與應(yīng)用（CACIS）學(xué)術(shù)會(huì)議論文集[C];2007年

10 劉琳;顧國(guó)華;錢(qián)惟賢;陳錢(qián);徐富元;;目標(biāo)檢測(cè)算法的研究以及SRIO協(xié)議在目標(biāo)檢測(cè)的應(yīng)用[A];第八屆華東三省一市真空學(xué)術(shù)交流會(huì)論文集[C];2013年

中國(guó)博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前6條

1 王海豐;基于機(jī)器視覺(jué)的剖竹機(jī)加工目標(biāo)檢測(cè)算法研究[D];東北林業(yè)大學(xué);2015年

2 高永嬋;復(fù)雜場(chǎng)景下多通道陣列自適應(yīng)目標(biāo)檢測(cè)算法研究[D];西安電子科技大學(xué);2015年

3 王俊強(qiáng);圖像中人體目標(biāo)檢測(cè)算法研究[D];北京郵電大學(xué);2012年

4 郭明瑋;基于視覺(jué)記憶的目標(biāo)檢測(cè)算法：一個(gè)特征學(xué)習(xí)與特征聯(lián)想的過(guò)程[D];中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué);2014年

5 臧風(fēng)妮;智能視頻監(jiān)控中海面艦船目標(biāo)檢測(cè)算法研究[D];中國(guó)海洋大學(xué);2014年

6 陳偉;基于PSO的復(fù)雜工業(yè)環(huán)境視覺(jué)目標(biāo)檢測(cè)算法應(yīng)用研究[D];武漢科技大學(xué);2008年

中國(guó)碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

1 劉恒建;基于FPGA+DSP的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[D];南京理工大學(xué);2015年

2 賈建英;視頻序列中運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)算法研究[D];長(zhǎng)安大學(xué);2015年

3 周亞運(yùn);基于TMS320DM642平臺(tái)的紅外運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)算法設(shè)計(jì)[D];南京理工大學(xué);2015年

4 姚丹;基于多光譜信息融合的弱小運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)研究[D];哈爾濱工業(yè)大學(xué);2015年

5 劉培培;基于區(qū)域特征的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)算法的研究與開(kāi)發(fā)[D];廣西大學(xué);2015年

6 崔璇;天空背景下紅外小目標(biāo)檢測(cè)算法研究[D];陜西師范大學(xué);2015年

7 范肖肖;基于視覺(jué)注意機(jī)制的目標(biāo)檢測(cè)算法的研究[D];電子科技大學(xué);2015年

8 丁嬋;運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)算法在嵌入式平臺(tái)的研究[D];電子科技大學(xué);2015年

9 張冠雄;基于標(biāo)簽傳播的顯著性目標(biāo)檢測(cè)算法研究[D];大連理工大學(xué);2015年

10 李建波;視頻監(jiān)控中運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)算法的研究[D];哈爾濱工業(yè)大學(xué);2014年

本文編號(hào)：725013