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实时视频目标跟踪技术是计算机视觉领域研究的热点和难点问题,基于小型化嵌入式平台、以实时视频目标跟踪算法为软件核心的实时目标跟踪系统在虚拟现实、智能交通系统和武器导引等众多场合都着重要的应用前景和应用价值。本文结合实际应用场合需求,构建了小型化、低成本、低功耗的嵌入式DSP图像处理硬件平台以及目标跟踪算法软件开发框架,对三种典型的实时目标跟踪算法进行了较为深入系统的研究,针对其各自面对应用场合及在本文DSP系统上实现的不足进行了优化与实现,之后结合DSP平台的特点与优势对算法程序进行了进一步优化。实验结果表明,本文中的跟踪系统能够对目标物体进行实时稳定的跟踪,具有很好的理论意义和应用价值。本文主要完成的工作总结如下:1.通过对相关文献、资料的阅读,了解和分析了实时视频目标跟踪技术的发展和研究现状,并阐述了TI-DSP在视频图像处理方面的独特优势。2.针对实际应用场合对系统小型化、低成本、低功耗的需求,以TI的DM6437芯片为核心处理器,利用其硬件外设模块完成了系统硬件设计;以TI的DVSDK与DSP/BIOS嵌入式实时操作系统为基础,结合实际系统功能需求对目标跟踪算法的软件开发框架进行了搭建。3.研究了基于模板相关的目标跟踪算法、基于压缩感知的压缩域目标跟踪算法和基于粒子滤波的目标跟踪算法,针对其各自在跟踪鲁棒性、精度以及面向本文DSP平台实现的实时性等方面的不足,分别在算法策略层面以及计算实现方面提出了若干改进措施进行优化,之后在本文的DSP平台进行了实现与验证,实验结果显示改进后的算法在DSP平台上的实现较原算法能够获得更好的目标跟踪效果。4.前述各目标跟踪算法在DSP平台实现后,在保证算法正确性与精度的基础上,为了达到更好的实时跟踪效果,以基于粒子滤波的目标跟踪算法为例对编译器的优化设置、DSP处理器硬件层面优化以及TI官方支持库三个方面采取的一系列的优化措施及其相应的优化效果进行了介绍,结果表明通过这些优化手段,算法在本文的低成本DSP平台也能够达到较好的实时性。