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运动目标检测与跟踪系统的研究及其DSP实现
作 者: 梁来朋
导 师: 黎福海
学 校: 湖南大学
专 业: 电子科学与技术
关键词: BLACKFIN 目标检测 目标跟踪 帧间差分法 MEANSHIFT
分类号: TP391.41
类 型: 硕士论文
年 份: 2011年
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内容摘要
目前,视频图像监控系统已经在各个方面的得到广泛应用,对运动目标的检测与跟踪是视频监控系统中重要组成部分。运动目标检测可以判断是否存在运动目标,并确定其位置,运动目标跟踪可以监控运动目标的时空变化。构建一个实时、稳定和有效地运动目标检测与跟踪系统,具有重要的理论价值和实际工程意义。对运动目标的检测与跟踪是智能视频监控系统的首要步骤,在此基础上,可进一步实现智能识别、行为理解等更高层次的视频图像处理。针对视频图像处理工作实时性较强和数据运算繁琐的特点,本文对视频监控系统中目标检测与跟踪系统进行了深入研究和分析,并设计了一个基于Blackfin DSP的运动目标检测与跟踪系统。首先对当前常用的运动目标检测与跟踪算法进行了分析比较,重点探讨了帧间差分法检测算法和均值偏移跟踪算法的处理流程。从总体功能和结构出发,设计了一个基于Blackfin DSP的目标检测与跟踪系统硬件平台,包括通讯控制模块、视频输入、输出模块和外部存储等模块的设计;接着对系统进行了硬件调试,包括时钟配置、DMA传输配置及I2C总线配置,重点介绍了利用Blackfin533的PPI接口,实现硬件板与调试PC以及DSP与FPGA子系统的通讯控制模块配置,给出调试结果。然后利用Visual DSP++开发环境,对基于帧间差分法运动目标检测算法与Meanshift运动目标跟踪算法进行建模与测试,给出程序优化的思想和方法;最后根据测试实验结果,说明各个模块能够实现相应功能,系统达到了设计要求。
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全文目录
摘要 5-6 Abstract 6-7 目录 7-10 第1章 绪论 10-15 1.1 课题背景及意义 10 1.2 国内外研究现状 10-14 1.2.1 多媒体处理器技术现状 10-12 1.2.2 运动目标检测、跟踪算法研究现状 12-14 1.3 本文主要内容 14-15 第2章 运动目标检测与跟踪算法研究与设计 15-31 2.1 引言 15-17 2.1.1 颜色空间概述 15-16 2.1.2 图像处理的研究 16-17 2.2 运动目标检测算法研究 17-21 2.2.1 目标检测算法分类 17-19 2.2.2 目标检测算法分析与比较 19-20 2.2.3 帧间差分法设计 20-21 2.3 运动目标跟踪算法研究 21-30 2.3.1 运动目标跟踪基本过程 21-23 2.3.2 Meanshift目标跟踪算法设计 23-30 2.4 本章小结 30-31 第3章 运动目标检测与跟踪系统硬件设计 31-42 3.1 系统整体设计 31-32 3.2 系统处理模块设计 32-34 3.2.1 Blackfin533 DSP 32-34 3.2.2 FPGA特性及其基本结构 34 3.3 通信控制模块设计 34-35 3.3.1 PC机与板卡连接设计 34-35 3.3.2 BF533与FPGA连接设计 35 3.4 视频输入、输出模块设计 35-37 3.4.1 视频输入模块 35-36 3.4.2 视频输出模块 36-37 3.5 外部存储模块设计 37-40 3.5.1 SDRAM模块设计 38-39 3.5.2 FLASH模块设计 39-40 3.6 调试接口模块设计 40-41 3.7 电源电路设计 41 3.8 本章小结 41-42 第4章 运动目标检测与跟踪系统硬件调试 42-54 4.1 初始化与时钟配置 42-44 4.1.1 硬件系统初始化 42 4.1.2 时钟频率配置 42-44 4.2 通信与控制 44-47 4.2.1 PPI接口配置 44-46 4.2.2 DMA传输配置 46-47 4.3 视频采集、存储与输出 47-53 4.3.1 I~2C总线配置 47-49 4.3.2 视频采集电路 49-51 4.3.3 视频数据存储 51 4.3.4 视频输出电路 51-53 4.4 本章小结 53-54 第5章 运动目标检测与跟踪系统软件设计 54-65 5.1 软件开发环境与流程 54-55 5.1.1 软件开发环境 54 5.1.2 软件开发流程 54-55 5.2 算法软件设计 55-64 5.2.1 系统初始化 55-56 5.2.2 图像平滑 56-57 5.2.3 目标检测 57-59 5.2.4 目标跟踪 59-62 5.2.5 优化原则与方法 62-64 5.3 本章小结 64-65 总结和展望 65-67 参考文献 67-70 致谢 70-71 附录A 攻读学位期间所发表的学术论文 71-72 附录B 电路原理图 72
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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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