论文部分内容阅读
多运动目标的检测与跟踪是目前计算机视觉领域的一个重要分支，可以广泛应用于人工智能监测、自动控制、安防保护等领域。数字信号处理器(DSP)系统时钟高，能快速处理运算语句，具有强大的处理功能，可以在短时间内完成大量运算，且价格低廉易于集成。因此，将多运动目标跟踪系统搭建在DSP芯片上是具有较高研究意义的。 本文以DM6437芯片为核心，在TMS320DM6437的硬件平台上设计了多目标跟踪算法系统。算法系统中包含视频图像预处理、多运动目标检测、多运动目标跟踪三个模块。为了去除系统噪声，提升跟踪准确率，在预处理部分采用中值滤波进行处理；在多运动目标检测模块中，为改进单独采用帧间差分法或背景差分法进行运动目标检测时存在的不足，本文对三帧差分法进行改进，研究了采用边缘信息的三帧差分法与背景差分法相结合的运动目标检测算法；在跟踪模块中，对卡尔曼滤波算法进行改进。采用了基于Mean shift算法和卡尔曼滤波算法相结合的方法对多目标进行跟踪。为验证以上改进算法的功能性，将目标检测算法和跟踪算法在Matlab仿真平台上进行仿真实现，并与其它传统算法进行了对比分析。 本文中所研究的算法全部在DSP系统上实现，为提升算法系统的实时性，减少各个算法模块耗时，本文对移植到嵌入式系统的软件进行了优化。在获取到视频图像后，将图像信息存储在Cache中，以减少CPU获取数据的时间；在代码方面，通过循环展开、消除冗余循环等方式，提升算法效率。最后，为了验证本文系统中算法的功能性，采用示波器对各个模块算法运行时间进行统计。通过试验结果和算法耗时，证明本文系统中所研究的改进算法的正确性。 在文章的最后对多目标跟踪系统的软硬件的实现形式进行总结与展望。