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基于DSP的运动目标检测系统研究

作　者: 王浩
导　师: 刘辉
学　校: 昆明理工大学
专　业: 计算机应用技术
关键词: 运动目标检测 嵌入式 DSP 混合高斯 背景建模
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2009年
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内容摘要


运动目标检测系统是智能视频分析系统的一个重要组成部分,在安防、交通等多个领域逐步得到了推广和应用。但是,传统的基于PC的运动目标检测系统存在着对硬件要求高、体积功耗大、实时性差等局限,无法大规模应用。视频处理技术与嵌入式技术的结合,为这些存在的问题找到了解决办法。基于DSP的运动目标检测系统利用了DSP芯片数字信号处理性能强大、价格低廉和便于集成应用等特点,为进一步搭建实用性强和产品化的视频处理平台打下了基础,是一项非常具有研究价值和意义的课题。本文以基于DSP的运动目标检测系统设计和实现为目标,对现有运动目标检测技术进行了分析,阐述了目前常用的一些运动目标检测算法原理和算法间的优劣,重点研究了在复杂场景中常用的混合高斯运动目标检测算法。对比分析了DSP与其它硬件平台的差异,指出DSP在嵌入式视频处理应用中所具有的硬件性能及软件开发优势,并进一步比较了DSP与PC平台软件开发方法的不同。通过分析和比较,论文最终选择DM642作为嵌入式核心处理芯片、SEED-vpm642为系统开发平台,研究了系统的设计与实现方法。在算法上,结合DSP与PC在视频采集信号色彩空间上的不同差异,对混合高斯模型进行了改进。建立YUV空间的混合高斯模型,利用Y通道提供灰度信号的特点,对模型匹配过程进行优化,减少了模型更新运算量,并利用YUV空间阴影等比衰减的性质进行了阴影的抑制,取得了较好的效果。在实现上,利用DSP/BIOS实时系统内核和RF参考框架,进行了改进的混合高斯算法的移植和优化,并通过驱动配置调用、存储空间分配、线程间同步通讯等步骤,完成了一个视频采集、处理、输出的运动目标检测系统原型,能够在复杂场景中实现准实时的运动目标检测。

全文目录


摘要  4-5
ABSTRACT  5-9
第一章 绪论  9-14
  1.1 课题研究背景与意义  9-10
  1.2 课题研究发展现状  10-12
  1.3 论文主要研究工作  12
  1.4 本文后续章节安排  12-14
第二章 运动目标检测技术  14-30
  2.1 运动目标检测技术概述  14-16
  2.2 帧间差分法运动目标检测  16-17
  2.3 背景建模运动目标检测  17-22
    2.3.1 单层背景建模  17-20
    2.3.2 多层背景建模  20-22
  2.4 混合高斯算法的改进  22-29
    2.4.1 YUV色彩空间介绍  22-24
    2.4.2 YUV混合高斯改进算法  24-26
    2.4.3 YUV空间下阴影检测  26-27
    2.4.4 改进算法实验结果  27-29
  2.5 本章小结  29-30
第三章 DSP视频处理应用分析  30-43
  3.1 运动目标检测系统芯片选择  30-32
  3.2 DSP与PC平台系统开发差异  32-33
  3.3 DM642平台硬件性能分析  33-37
    3.3.1 芯片性能  33-35
    3.3.2 存储空间  35-36
    3.3.3 视频接口  36-37
  3.4 DM642平台软件开发方法分析  37-42
    3.4.1 集成开发环境  37-38
    3.4.2 DSP/BIOS实时系统内核  38-39
    3.4.3 RF参考框架  39-42
  3.5 本章小结  42-43
第四章 基于DM642的运动目标检测系统实现  43-63
  4.1 系统结构设计  43-46
    4.1.1 系统硬件组成结构  43-44
    4.1.2 系统软件功能流程  44-46
  4.2 DSP/BIOS的使用  46-49
    4.2.1 DSP/BIOS配置  46-47
    4.2.2 DSP/BIOS的启动顺序  47-48
    4.2.3 DSP/BIOS启动初始化设置  48-49
  4.3 视频采集、显示、处理线程  49-55
    4.3.1 视频采集线程  50-51
    4.3.2 检测处理线程  51-54
    4.3.3 显示输出线程  54-55
  4.4 系统程序优化  55-61
    4.4.1 存储优化  56-57
    4.4.2 编译器优化  57-58
    4.4.3 代码优化  58-61
  4.5 系统实现结果  61-62
  4.6 本章小结  62-63
第五章 总结和展望  63-66
  5.1 工作总结  63-64
  5.2 进一步研究与展望  64-66
致谢  66-67
参考文献  67-69
攻读硕士学位期间发表的论文  69

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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 计算机的应用 > 信息处理（信息加工） > 模式识别与装置 > 图像识别及其装置
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