基于視頻圖像動態(tài)目標檢測與跟蹤算法的硬件實現(xiàn)研究.pdf

1、基于視頻圖像動態(tài)目標檢測與跟蹤技術是計算機視覺和智能監(jiān)控領域研究的基礎，涉及到圖像處理、模式識別和人工智能等許多領域。目前，運動目標檢測與跟蹤功能的實現(xiàn)過程，大部分是先把攝像機拍攝的圖像序列傳到PC機上緩存起來，再由相應的檢測和跟蹤算法來實現(xiàn)的。整個處理過程中處理的數(shù)據(jù)量非常龐大，存在比較大的延時，實時性較差。FPGA硬件處理器本身具有處理速度快，并行性處理等特點，非常適用于視頻圖像處理領域，可用于視頻的前端智能分析處理。因此研究基于

2、FPGA硬件處理的前端運動目標檢測和跟蹤系統(tǒng)，提高智能監(jiān)控的實時性和準確性是必要的。為此本文介紹了一種以 FPGA為硬件開發(fā)平臺，采用背景減除法檢測運動目標，選取目標的形心為特征進行跟蹤的實現(xiàn)方案，該方案能對監(jiān)控場景中的運動目標實現(xiàn)實時檢測與跟蹤。
　　本研究主要內容包括：⑴對視頻采集相關基礎知識進行研究。首先介紹了視頻輸入設備的種類和特點；然后介紹了幾種常用視頻信號的格式和標準；接著介紹了常用顯示器的顯示掃描方式；最后研究了視頻

3、信號處理有關的幾種色彩空間理論。⑵對常用的幾種運動目標檢測與跟蹤算法進行研究。首先介紹了幀間差分法、背景減除法和光流法三種運動目標檢測算法的基本原理及其特點；其次分別介紹了基于區(qū)域匹配的跟蹤算法、基于特征匹配的跟蹤算法、基于變形模板的跟蹤算法和基于模型匹配的跟蹤算法四種跟蹤算法的跟蹤原理及其特點。通過分析表明，背景減除法和幀間差分法比較適合于 FPGA硬件實現(xiàn)，占用資源較少，算法相對簡單。在檢測算法的基礎上，采用基于目標的特征跟蹤算法計

4、算量少，算法容易在FPGA平臺上實現(xiàn)。⑶介紹了一種以FPGA為硬件開發(fā)平臺，采用背景減除法檢測運動目標，選取目標的形心為特征進行跟蹤的實現(xiàn)方案，詳細介紹了基于該方案的硬件架構和實現(xiàn)過程。采用自頂向下設計方法，采用流水線結構設計。根據(jù)系統(tǒng)功能模塊的劃分，使用Verilog HDL硬件描述語言對各個模塊進行設計和仿真。通過最后的綜合實驗可以看出，該方案能夠對監(jiān)控場景中的單目標進行實時監(jiān)測與跟蹤，對基于前端智能視頻分析的實現(xiàn)具有很好的指導意義