基于FPGA的目标识别与跟踪系统研究

发布时间：2017-06-22 08:04

  本文关键词：基于FPGA的目标识别与跟踪系统研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：随着视频图像处理技术的进步,越来越多的人把精力投入到嵌入式处理运动目标检测与跟踪的研究领域中。集成电路的发展以及制造工艺的提高,使得FPGA处理视频图像的性能得到了极大的提高,基于FPGA处理速度快,并行处理等特点,使得利用FPGA作为处理器对移动目标实现快速、准确、有效的检测有着非常重要的价值和意义。由于系统的成本低,后续设计更加灵活,更易于维护和升级的特点,比传统的基于PC机的视频监控系统有着明显的优势。所以,基于FPGA的目标检测与跟踪具有极高的研究价值。本文以FPGA为硬件平台,研究运动目标的识别与跟踪。通过对当前运动目标识别与跟踪系统发展现状总结,实现基于FPGA的运动目标识别与跟踪的运动目标检测算法和运动目标跟踪算法的两个核心算法。光流法、背景差分法、帧间差分法是平时常用的检测算法。接着对目标检测跟踪方法进行分析,经过分析比较,决定采用基于背景差分检测的模板匹配跟踪算法。根据系统要求,本论文由以下模块构成:TRDB-D5M的视频图像采集模块、SDRAM控制器模块、数据缓存模块、图像处理模块、VGA视频控制输出模块、PLL时钟锁相环模块等。本系统采用DE2-115开发板,可以很好的完成视频图像的处理,对系统的各个模块进行具体设计。在FPGA硬件开发平台上进行视频图像的采集、运动目标的检测跟踪及显示的设计研究。利用QuartusII、Modelsim等EDA工具,在DE2-115开发板上对各模块的电路设计进行了代码设计、时序仿真和综合验证。本系统是在静态背景下,对运动目标的跟踪。通过各个模块的综合,实现了静态背景下目标的跟踪,具有广泛的应用前景。
【关键词】：FPGA 运动目标检测 DE2-115 SAD匹配跟踪
【学位授予单位】：长春工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP391.41
【目录】：

• 摘要3-4
• Abstract4-7
• 第一章 绪论7-10
• 1.1 课题背景及选题意义7-8
• 1.2 国内外研究现状8-9
• 1.3 本论文研究内容及结构安排9-10
• 第二章 基于FPGA的运动目标的跟踪系统设计10-32
• 2.1 系统的总体方案10-11
• 2.2 硬件开发平台11-13
• 2.2.1 DE2-115平台简介11-12
• 2.2.2 TRDB-D5M简介12-13
• 2.3 视频图像采集模块13-19
• 2.3.1 I~2C配置模块14-16
• 2.3.2 色彩空间转换16-19
• 2.4 数据缓存模块19-28
• 2.4.1 SDRAM工作原理20-21
• 2.4.2 SDRAM控制器模块设计21-28
• 2.5 VGA控制器模块28-30
• 2.5.1 VGA时序28-29
• 2.5.2 VGA控制器模块设计29-30
• 2.6 硬件平台30-32
• 第三章 运动目标检测及跟踪算法分析32-43
• 3.1 运动目标检测算法分析32-35
• 3.1.1 光流法32-33
• 3.1.2 背景差分法33-34
• 3.1.3 帧间差分法34-35
• 3.2 运动检测预处理35-37
• 3.2.1 视频图像的灰度化35
• 3.2.2 视频图像的二值化35-36
• 3.2.3 图像的去噪36
• 3.2.4 数学形态学处理36
• 3.2.5 Sobel边缘检测算法36-37
• 3.3 运动目标跟踪算法分析37-43
• 3.3.1 运动目标跟踪算法分析37-39
• 3.3.2 基于模板匹配跟踪算法的设计39-40
• 3.3.3 模板图像更新方法40-41
• 3.3.4 基于检测的SAD匹配跟踪算法流程41-43
• 第四章 跟踪算法的FPGA实现43-55
• 4.1 运动目标检测的FPGA实现43-44
• 4.2 背景差分模块44-45
• 4.3 形态学处理模块45-47
• 4.4 边缘检测算法模块47-49
• 4.5 SAD匹配跟踪算法的FPGA实现49-53
• 4.5.1 模板窗口生成模块50-51
• 4.5.2 SAD运算模块51-52
• 4.5.3 最佳匹配点查找模块52-53
• 4.6 实验结果及分析53-55
• 第五章 总结与展望55-56
• 5.1 总结55
• 5.2 展望55-56
• 致谢56-57
• 参考文献57-60
• 作者简介60
• 攻读硕士学位期间研究成果60

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