【摘 要】
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运动目标的实时识别与跟踪技术是机器视觉和智能监控等领域的重要研究方向,该技术现已广泛应用于军事和民用的许多领域中。现如今,基于目标识别与跟踪的图像处理算法已日趋完
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运动目标的实时识别与跟踪技术是机器视觉和智能监控等领域的重要研究方向,该技术现已广泛应用于军事和民用的许多领域中。现如今,基于目标识别与跟踪的图像处理算法已日趋完善,但是这些算法大多都是基于PC端的软件平台上实现的,在某些领域及场所其便利性及成本皆难以满足要求。故此,目标识别与跟踪算法的硬件实现已然成为热门研究方向。而FPGA凭借其处理速度快以及并行处理等优势,在图像处理领域得到了广泛应用。除此之外,相较于传统基于PC机的图像处理系统,其无论是在系统成本、产品维护和程序升级等方面都极具优势。而随着现代集成工艺的提高,其集成度会越来越高,性能会更加突出,适用领域及场合也会越来越多。因此,利用FPGA作为处理器对图像进行实时、快速的检测及处理有着很高的学术前景和实用价值。本文以自制的FPGA开发板作为实验平台来实现动态背景下目标的识别与跟踪。首先介绍了FPGA的开发软件及其开发流程,然后对开发板的硬件资源做了详细的介绍,紧接着对几种常见的目标检测及跟踪算法做了详细的介绍,并结合其优缺点及FPGA的开发特性,最终采用了基于颜色特征检测的SAD模板匹配跟踪算法来实现动态背景下目标的识别与跟踪,最后详细介绍了算法的FPGA实现过程,并通过Matlab及Modelsim软件对算法进行功能验证及时序验证。本系统分为图像采集模块、图像存储模块、图像处理模块、图像显示模块和硬件跟踪模块五个部分。首先通过Verilog硬件描述语言实现各模块功能,然后通过Modelsim软件对其功能进行仿真验证,最后将代码烧录到FPGA芯片中实现目标的识别与跟踪的目的。通过综合后的验证,系统能够实现对动态背景下目标的识别与跟踪。
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