【摘 要】
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目标检测和目标跟踪是计算机视觉领域的两个重要的研究方向。智能嵌入式目标检测与跟踪系统是一种通过机器学习和深度学习算法自动检测目标位置并进行实时跟踪的系统。随着智能目标检测和目标跟踪算法性能的提高和复杂应用场景下对系统集成度的更高要求,开发新一代具有更高算力、更小体积、更低功耗的智能嵌入式目标检测及跟踪系统是一个非常重要的研究课题。本文设计并实现了以XC7K325T FPGA和TMS320C6674
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目标检测和目标跟踪是计算机视觉领域的两个重要的研究方向。智能嵌入式目标检测与跟踪系统是一种通过机器学习和深度学习算法自动检测目标位置并进行实时跟踪的系统。随着智能目标检测和目标跟踪算法性能的提高和复杂应用场景下对系统集成度的更高要求,开发新一代具有更高算力、更小体积、更低功耗的智能嵌入式目标检测及跟踪系统是一个非常重要的研究课题。本文设计并实现了以XC7K325T FPGA和TMS320C6674 DSP处理器为核心的智能嵌入式目标检测及跟踪系统。根据实际工程应用场景的需求,采用了小型化的数字视频接口方案,完成了系统硬件平台的器件选型、电路设计、PCB设计、硬件测试与系统联调。系统的主要硬件模块为:FPGA及DSP系统电路,时钟电路,DDR3数据缓存电路,SRIO互连电路,系统电源电路,GMSL数字视频输入电路,SDI数字视频输出电路,PAL模拟视频输出电路。本文使用verilog语言完成了硬件平台上FPGA底层驱动程序的编写和测试,包括:GMSL数字视频接收模块;基于双线性插值法的图像的缩放模块;DDR3数据缓存模块;HD-SDI数字视频显示模块;PAL模拟视频显示模块;FPGA和DSP之间的SRIO及EMIF数据交互模块。在功能上实现了50fps GMSL高清数字视频输入,50fps的HD-SDI视频输出,768×576/25fps的PAL模拟视频输出和面向传感器和伺服控制器的双向UART数据交互接口。本文针对嵌入式智能目标跟踪系统实时性工作的特点,设计了一套由GMSL转接板和上位机控制程序组成的算法测试系统,在此系统上完成了目标检测与目标跟踪算法的运行测试。测试结果表明,在本文设计的智能嵌入式目标跟踪系统上运行的相关滤波目标跟踪算法在768×576大小的灰度图像上能达到50fps的处理速度,跟踪状态下的系统功耗为15.7W。在该平台上运行的CNN目标检测算法在虹膜数据集上能达到97.9%的精确度,在车辆数据集上能达到71%的精确度,算法平均图像处理延时为32.83ms,检测状态下的系统功耗为18.9W。所设计系统性能稳定,工作可靠,并在多个项目中得到应用。
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