基于ZYNQ異構(gòu)體系下的實(shí)時(shí)運(yùn)動分析系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn).pdf

1、視頻圖像中目標(biāo)運(yùn)動分析是計(jì)算視覺最重要的研究領(lǐng)域之一，其在國防、軍事、科學(xué)研究、視頻監(jiān)控、虛擬現(xiàn)實(shí)、醫(yī)學(xué)等多個領(lǐng)域有著廣闊的應(yīng)用前景。通常實(shí)現(xiàn)計(jì)算機(jī)視覺的視頻信息處理的系統(tǒng)對底層硬件的處理能力具有非常高的要求，要同時(shí)實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)的小型化、低功耗、實(shí)時(shí)處理能力和高魯棒性具有非常高的挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)的基于通用CPU執(zhí)行純軟件來實(shí)現(xiàn)復(fù)雜數(shù)學(xué)模型構(gòu)建和數(shù)據(jù)分析算法的系統(tǒng)方案在性能上很難滿足上述要求，而基于專用集成電路ASIC的實(shí)現(xiàn)方案又具有成本過高和擴(kuò)展

2、性低的缺點(diǎn)。
　　本研究主要內(nèi)容包括：⑴參照人類大腦皮質(zhì)的視覺感知的處理機(jī)制，以典型的視覺感知層次化計(jì)算模型為依據(jù)，設(shè)計(jì)了一種易于片上系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)的人體動作的時(shí)空運(yùn)動特征識別算法。⑵采用自頂向下的系統(tǒng)級設(shè)計(jì)流程對識別算法進(jìn)行了最優(yōu)化的軟硬件任務(wù)劃分，并在ARM+FPGA的異構(gòu)平臺上進(jìn)行了實(shí)現(xiàn)。⑶采用高層次綜合HLS方法設(shè)計(jì)了流水線型的運(yùn)動信息抽取專用硬件加速電路，使得硬件系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)1080p@60fps高清視頻圖像的實(shí)時(shí)處理。實(shí)驗(yàn)數(shù)