【摘 要】
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目标跟踪技术是计算机视觉领域的重点研究方向之一,其中小型嵌入式实时目标跟踪系统在视觉导航、安防监控和虚拟现实等场合具有广泛的应用前景。本文研究了一种适用于小型嵌入式平台的低时间复杂度、高鲁棒性目标跟踪算法,为测试算法在实际应用场景中的性能,基于FPGA+DSP为核心的低成本、低功耗小型嵌入式目标跟踪硬件平台构建了DSP软件框架,结合DSP的硬件特性和软件结构实现了算法的移植与优化。本文主要研究内容
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目标跟踪技术是计算机视觉领域的重点研究方向之一,其中小型嵌入式实时目标跟踪系统在视觉导航、安防监控和虚拟现实等场合具有广泛的应用前景。本文研究了一种适用于小型嵌入式平台的低时间复杂度、高鲁棒性目标跟踪算法,为测试算法在实际应用场景中的性能,基于FPGA+DSP为核心的低成本、低功耗小型嵌入式目标跟踪硬件平台构建了DSP软件框架,结合DSP的硬件特性和软件结构实现了算法的移植与优化。本文主要研究内容如下。（1）基于低成本、低功耗小型嵌入式平台,以时空上下文目标跟踪算法（STC）为基础模型,比较了以灰度（Gray）、梯度（FHOG）和颜色（CN）为特征时该算法在不同场景下的性能,综合考虑硬件平台和应用场景,选定以灰度作为特征。针对STC算法尺度适应性不足的缺点,研究了基于3个尺度因子的尺度池和基于灰度特征的尺度滤波器两种改进方法。利用目标跟踪基准数据集OTB2013测试了两种算法的尺度适应性,与基础算法相比,融入尺度池的跟踪算法跟踪精度提升6%,成功率提升15.9%;融入尺度滤波器的跟踪算法跟踪精度提升9.1%,成功率提升18.2%;融入尺度池的跟踪算法比融入尺度滤波器的跟踪算法处理速度快84.2%。（2）在尺度池改进方法的基础上研究了一种抗遮挡尺度自适应目标跟踪算法,通过置信图的最大响应值与自适应更新阈值判断目标是否被遮挡,当判别目标被遮挡时,利用卡尔曼滤波预测和模板匹配算法检测目标位置。使用OTB2013测试算法的性能,与基础算法相比,跟踪精度提升9.2%,成功率提升16.1%。（3）为测试算法在实际应用场景中的跟踪性能,基于FPGA+DSP为核心的小型嵌入式平台,构建了目标跟踪算法软件框架,将本文算法在DSP平台上实现移植。为提高该平台跟踪实时性,从DSP的硬件特性和软件结构两个方向进行优化后,该平台的处理速率可达42帧/秒。为测试该平台在不同场景下的跟踪稳定性,分别在室内和室外环境下对其进行测试。实验结果表明,在目标尺度变化、快速运动、遮挡、平台抖动等场景下,该小型嵌入式平台能够实现实时稳定目标跟踪。
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