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近些年来,随着监控视频应用在社会的各行各业,监控视频的数据呈现海量增长,提取海量监控视频中的关键信息,剔除冗余信息,变得尤为重要。因此能够研制出一套准确度高、实时性好的嵌入式关键帧提取系统具有重要实际意义。视频关键帧提取技术主要是为了提取视频流中关键视频帧序列,剔除冗余信息,以便于后期视频的检索分析和存储。本文主要针对监控视频的关键帧提取算法展开分析,主要分析了几种经典的关键帧提取算法并利用PC平台对其仿真测试,最后提出了基于颜色空间和LPB纹理的综合特征提取算法。利用Xilinx公司的Zynq-7000可扩展平台,在可编制逻辑部分PL实现图像采集传输,硬件核加速,图像显示;在处理系统部分PS,移植QT和OpenCv,借助OpenCv相关库函数处理一些复杂算法,从而实现软硬件协同设计。相比于其它提取监控视频关键帧序列的方法,本文并未深究实现算法的复杂度和计算量,而是力求用Zynq-7000的“FPGA+ARM”架构实现嵌入式视频关键帧提取系统。本文针对基于Zynq-7000监控视频关键帧提取系统进行了研究,主要包括以下四个方面的工作:1.针对传统经典的视频关键帧提取算法进行分析仿真。主要对包括帧间差分法、背景差分法、光流法、Vibe前景检测法等视频关键帧提取算法的原理、特点展开分析,利用PC平台对不同的监控视频场景进行仿真测试,通过不同场景对比分析得出:传统的关键帧视频提取算法对于特定场景提取帧序列具有优势,但是面对复杂场景,单一的算法提取优势不明显。2.提出基于“颜色特征+纹理特征”的综合特征视频关键帧提取算法。展开分析颜色空间属性和LBP纹理特征属性在表征视频图像特征时的特点,结合这两种图像特征属性,利用HSV颜色直方图加LBP纹理算子综合特征向量来提取监测视频片段的关键帧的方法,详细的阐述了利用综合特征向量提取视频关键帧的流程。3.搭建ZYNQ视频关键帧提取系统硬件平台。根据Zynq-7000嵌入式可扩展平台的“FPGA+ARM”框架结构,设计总体方案,配置硬件接口,并利用OV5640摄像头模组获取视频图像。4.在Zynq-7000嵌入式可扩展平台上设计各个关键模块,包括ARM和FPGA之间的图像传输(VDMA)、ARM以及利用Vivado Hls高层次综合工具实现综合特征算法提取视频关键帧,最后对实验结果进行分析总结。