基于FPGA的目标检测与跟踪

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在信息化时代背景下随着微电子技术发展,计算机视觉在人工智能领域新技术,新方法层出不穷,图像处理,模式识别,图像理解都是其中重要研究分支。其中图像处理是基础技术,它完成对图像中各个要素或特征的甄别,提取然后运用。其流程是首先通过视觉传感器(摄像头,红外导引头等)将采集到的信号存储,然后通过图像处理算法单元对存储的视频流进行相应的处理,得到所需求的信号。图像处理技术是计算机技术的一个体现,传统的图像处理系统的主处理功能是在PC机中完成,但是在特殊领域或环境限制苛刻的条件下,这种模式的处理方式已经不能适用,近10年来FPGA技术的快速发展,以其灵活的处理方式,丰富的内部资源,纯硬件语言的编程方式使得其在实时性上优势明显,所以用FPGA做图像处理是未来的一种趋势。论文认真总结了各个阶段图像处理系统的优缺点,分析了当前嵌入式目标检测与跟踪系统的特点,通过对比各种嵌入式视频处理方案,最终设计出一种基于FPGA的目标检测与跟踪系统。首先,针对目标检测与跟踪系统的功能和FPGA的特性,论文从整体的角度去分析系统的功能需求和性能需求,功能需求主要确定系统要达到什么样的目标,性能需求主要确定系统达到这个目标时一些关键性能的指标是否符合设计。在面对这样的需求时来确立设计方案,设计方案主要从算法设计和硬件设计两层面来探讨。其中算法设计主要满足功能需求,硬件设计主要满足性能需求,在确立完方案后,就探讨如何将算法移植到FPGA中,实现FPGA设计流程的一般步骤。其次,在实现FPGA目标检测与跟踪系统时,把所需设计的FPGA算法进行细化分割成多个子模块,对每个子模块进行原理性分析和阐述,其中关于系统理论分析方面主要由两个部分组成,第一部可分为视频流部分,主要包括图像采集,色彩空间变换,SDRAM读写和VGA显示。第二部分为图像处理算法部分,主要包括中值滤波,背景做差,二值化,形态学滤波和目标中心点提取。这套系统的软硬件实现部分是整篇论文核心主要是通过FPGA将算法模块功能实现,并最终嵌入到视频流处理的主程序中,完成最终调试,实现设计的基本功能。
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