【摘 要】
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目标检测识别算法是计算机视觉技术里位于中层的视频信息提取技术,是高层行为分析和姿态识别技术的前提和基础,其广泛应用于武器装备、公共场合监测、智能交通控制、炸点检测等多个领域。传统的单相机系统不能兼顾图像清晰度和视场范围,针对这个问题,本文采用FPGA和GPU两大核心处理单元,充分结合两者优势,研制一套基于双摄像机协同工作的目标检测识别系统,它不仅有着集成度高、实时性好、功耗低等优点,还可以满足监测
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目标检测识别算法是计算机视觉技术里位于中层的视频信息提取技术,是高层行为分析和姿态识别技术的前提和基础,其广泛应用于武器装备、公共场合监测、智能交通控制、炸点检测等多个领域。传统的单相机系统不能兼顾图像清晰度和视场范围,针对这个问题,本文采用FPGA和GPU两大核心处理单元,充分结合两者优势,研制一套基于双摄像机协同工作的目标检测识别系统,它不仅有着集成度高、实时性好、功耗低等优点,还可以满足监测大视场和获取高清晰度目标图像的双重要求。本文的主要内容如下:(1)在综合分析各种主流处理器优缺点的基础上,针对单相机工作和基于PC的图像处理系统的缺点,本文提出采用长焦相机和短焦相机的双相机协同工作模式,选取FPGA+GPU双处理器的硬件架构进行目标检测识别系统的设计,不仅分析了本课题提出的意义,还介绍了双摄像机协同工作和目标检测识别算法及系统的研究现状。(2)本文从系统设计的难点出发,明确了系统的设计指标和功能要求,并提出基于双摄像机协同的目标检测识别系统的总体设计方案,总结出整体工作流程。本文根据系统的功能要求将其划分为四个子单元模块进行独立设计,详细介绍了各子单元模块的功能设计及器件选型,完成了整套系统的电路原理图及PCB设计。(3)通过对目标检测和识别算法进行分析得出:双高斯小目标检测算法原理简单,便于实现,可以满足系统实时检测的要求;YOLO系列算法速度快,识别效果良好。将这两种算法用于本套系统,结合硬件平台的资源情况,提出了基于双相机协同的目标检测识别系统的标定方法及其协同策略,并详细阐述了短焦相机部分使用的双高斯小目标检测算法和长焦相机部分使用的目标识别算法YOLO3-tiny的原理及实现步骤。(4)为了确保系统长时间稳定工作,对其体积、重量和功耗进行了实际测量,并提出了完备的测试方案。最终测试结果证明系统满足初期设定的功能要求和设计指标,可以实现分辨率为1920×1080@60Hz的图像数据的目标实时检测及识别工作。经过实际场景测试,本文设计的基于双摄像机协同的目标检测识别系统具备监测大视场场景和目标识别等功能,具备功耗小、易便携、集成度高等优点,可以应用到多种领域中,具有较好的理论和参考价值。
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