基于DSP的運動目標(biāo)識別與跟蹤系統(tǒng).pdf

1、運動目標(biāo)識別與跟蹤是智能視頻處理的重要內(nèi)容,在安防監(jiān)控、工業(yè)生產(chǎn)、軍事應(yīng)用等領(lǐng)域中都有著極為重要的應(yīng)用價值。攝像頭端前置的嵌入式視頻處理系統(tǒng)以其體積小、性價比高的優(yōu)勢正得到越來越廣泛的應(yīng)用。本研究針對運動目標(biāo)識別與跟蹤問題以嵌入式系統(tǒng)為目標(biāo),提出了系統(tǒng)整體設(shè)計方案,并完成了相應(yīng)的硬件設(shè)計和軟件編程工作。在DM642芯片上成功實現(xiàn)了Cam-shift運動目標(biāo)識別與跟蹤算法,為解決Cam-shift算法易受到背景中相似顏色區(qū)域干擾問題,進一

2、步提出了融入圖像Hu不變矩判斷的Hu-Cam-shift跟蹤算法,目標(biāo)受到干擾時,通過匹配當(dāng)前搜索窗圖像Hu不變矩與模板Hu不變矩來調(diào)整Cam-shift算法迭代過程中下次迭代搜索窗的選取,抑制了顏色相似背景對目標(biāo)的干擾,具有良好的抗干擾效果。主要研究內(nèi)容包括：
　　 ⑴在對運動目標(biāo)識別與跟蹤算法分析的基礎(chǔ)上,設(shè)計了基于DM642的運動目標(biāo)識別與跟蹤系統(tǒng),并實現(xiàn)了系統(tǒng)PCB板設(shè)計。在CCS3.3平臺下,實現(xiàn)了對DM642的EMI

3、F接口、中斷、EDMA、12C模塊、VP口等的編程控制,深入分析了BT.656數(shù)字視頻格式,并在此基礎(chǔ)上完成對視頻流信號的采集、傳輸、存儲和分析工作；
　　 ⑵深入研究了Cam-shift跟蹤算法原理,在對DM642芯片內(nèi)部結(jié)構(gòu)研究的基礎(chǔ)上,編寫了.asm和.cmd實現(xiàn)文件,對Cam-shift算法中概率相似度查找表建立、反向投影圖形成以及中值變換迭代部分進行了硬件編程實現(xiàn),在DM642芯片中實現(xiàn)了相鄰幀差法對運動目標(biāo)的識別、C

4、am-shift跟蹤算法基于顏色概率信息對簡單背景下低速單目標(biāo)運動物體的連續(xù)跟蹤:
　　 ⑶深入學(xué)習(xí)了OpenCV開源視頻開發(fā)函數(shù)庫,在OpenCV平臺下實現(xiàn)了Hu-Cam-shift跟蹤算法對目標(biāo)跟蹤的抗干擾處理。針對傳統(tǒng)Cam-shift算法易受到與目標(biāo)顏色信息相近背景區(qū)域干擾的缺陷,提出了一種基于圖像Hu不變矩匹配技術(shù)的Hu-Cam-shift目標(biāo)跟蹤算法。目標(biāo)受背景干擾時,Hu不變矩變化明顯,對本次Cam-shift迭代