基于FPGA的動態(tài)背景下移動目標檢測系統(tǒng)研究.pdf

1、基于視頻的移動目標檢測是計算機視覺領域的研究熱點,涉及到圖像處理、模式識別以及人工智能等多個領域。實現(xiàn)實時準確的移動目標檢測是進行視頻跟蹤與分析的前提,具有重大的理論價值與實用價值。目前,雖然各種基本的目標檢測算法研究已經趨于成熟,但是在復雜動態(tài)背景下,由于不少目標檢測算法計算量大,導致實時性差。用嵌入式硬件來實現(xiàn)動態(tài)背景下的實時目標檢測是解決該問題的一個有效途徑。這項研究具有重要的實用價值和市場前景。
　　 FPGA(Fiel

2、d Programmable Gate Array,現(xiàn)場可編程邏輯門陣列)以其高效的并行性,滿足了大量數(shù)據(jù)處理的需要,非常適用于視頻圖像處理領域。本文利用FPGA作為硬件開發(fā)平臺,在研究所多年來對復雜背景下目標檢測算法、自適應背景建模和更新算法以及多顏色空間信息融合算法等深入研究的基礎上,通過對算法改進優(yōu)化,實現(xiàn)了動態(tài)背景下的移動目標檢測。論文分主要研究了以下幾個方面的問題:
　　 1.介紹了利用FPGA來實現(xiàn)嵌入式運動目標檢測

3、系統(tǒng)的重要意義以及國內外的研究現(xiàn)狀。同時介紹了FPGA技術開發(fā)平臺,主要介紹課題中用到的開發(fā)板,以及開發(fā)板的選型;詳細介紹了QuratusⅡ集成開發(fā)環(huán)境,基于FPGA的應用系統(tǒng)的開發(fā)流程等。
　　 2介紹了目標檢測的基礎知識和常用方法,詳細論述了在動態(tài)背景下的目標檢測中存在的關鍵問題和難點——背景的建模和更新方法。對動態(tài)背景的建模和更新的基本算法做了一個較系統(tǒng)的分析,發(fā)現(xiàn)基于混合高斯模型的背景建模和更新是其中一個比較成熟的方法。

4、由于背景建模計算量很大,迄今為止尚未見到利用硬件電路來實現(xiàn)的背景建模研究。本文利用混合高斯模型的思想,對背景建模進行了優(yōu)化和近似,努力降低計算復雜度,使之適合于FPGA實現(xiàn),保證了實時性,實現(xiàn)了簡單動態(tài)背景下的目標檢測。
　　 3.在FPGA中設計硬件電路實現(xiàn)了基于多顏色空間的背景差分算法,實現(xiàn)了基于混合高斯模型思想的背景建模和更新算法。首先獲取背景幀圖像,然后對背景建立兩個混合高斯模型,為了減少運算量,保證實時性,設計中只考慮

5、了均值這一個參數(shù),設計了一個雙端口SDRAM控制器,用片外SDRAM來緩存背景模型,同時設計了更新模塊來進行模型的更新。然后,將輸入的實時視頻數(shù)據(jù)和背景模型進行背景差分,實現(xiàn)移動目標的檢測和跟蹤。另外還在FPGA中實現(xiàn)了優(yōu)化的邊緣檢測算法,對目標進行邊緣檢測,可以實現(xiàn)對目標輪廓的標定,對目標的識別有重要意義。
　　 本文研究用硬件FPGA來實現(xiàn)背景的建模和更新是一個全新的方向,相關的研究還不多見。論文實現(xiàn)的動態(tài)背景建模方法,對于