基于異構(gòu)多核的運動目標檢測系統(tǒng)的設(shè)計與研究.pdf

1、運動目標檢測是計算機視覺領(lǐng)域的一個重要分支，廣泛應用于社會生產(chǎn)生活的各個領(lǐng)域。運動目標檢測是視頻圖像分析的初始階段，檢測效果對后續(xù)階段有直接影響，提高運動目標檢測算法的準確率、魯棒性和實時性具有重要意義。
　　光流法是一種應用廣泛的運動目標檢測算法，可以在無需運動場景信息的情況下較為準確的估算出運動目標的運動信息和三維結(jié)構(gòu)，同時可以用在靜態(tài)場景和動態(tài)場景下，具有較高的準確率和魯棒性。但是光流法的算法復雜度較高，計算量較大，所以處理

2、耗時，實時性較差，限制了其在實時場景中，尤其是嵌入式平臺上的應用。由于光流法具有內(nèi)在的并行特性，研究人員提出采用GPU、DSP或FPGA等異構(gòu)處理器的實現(xiàn)方案，以并行和流水的方式提高光流法的實時性。
　　本文的主要研究內(nèi)容是基于異構(gòu)多核架構(gòu)以軟硬件協(xié)作方式提高光流法的實時性，加速運動目標檢測過程。本文采用基于ARM-FPGA的異構(gòu)多核架構(gòu)，通過對光流法進行合理的軟硬件功能劃分，在ARM子系統(tǒng)實現(xiàn)圖像采集、預處理和結(jié)果分析等功能，在

3、FPGA子系統(tǒng)實現(xiàn)算法的關(guān)鍵耗時部分，以軟硬件協(xié)作的方式加速運動目標檢測過程。本文采用Xilinx公司的Zynq系列 SOC實現(xiàn)基于ARM-FPGA架構(gòu)的軟硬件協(xié)作平臺，該平臺采用AXI總線和共享內(nèi)存的方式實現(xiàn)多核間數(shù)據(jù)通信，實驗結(jié)果表明該架構(gòu)具有較高的內(nèi)部通信效率，滿足多核通信的實時性要求。本文采用Horn&Schunck光流法作為運動目標檢測算法，針對算法的內(nèi)在并行性，實現(xiàn)基于FPGA的高并行和全流水的H&S光流法。實驗結(jié)果表明，在