基于DSP的运动目标自动跟踪系统的设计与实现

为了使视觉监控系统具有自主能力,设计了一种基于嵌入式高速DSP处理器Blackfin533的运动目标自动跟踪系统。文中分别介绍了系统的硬件和软件设计。该系统运用差分图像法,通过阈值图像分割来检测运动目标,并采用形心跟踪算法来自动跟踪目标。实验结果表明该系统取得了较好的跟踪效果。     

基于SOPC的视频运动目标检测跟踪系统

文章是以Nios II处理器为中心的视频运动目标检测跟踪系统,通过CMOS图像传感器采集视频图像信息,采用帧间差分法检测运动目标,形心跟踪算法对目标进行跟踪,最后在VGA显示器上显示视频中运动物体。实验结果表明,该系统可达到运动目标检测跟踪的理想结果。     

基于DSP的海上目标跟踪系统

设计了一个以TMS320C6711数字信号处理器为主处理器,以FPGA为协处理器,并辅以采集、输出功能的系统.给出了系统中各部分的原理框图,分析了各部分的工作原理及信号流向.提出了一种基于阈值分割的目标跟踪方法,并应用于该系统当中.实验表明,该系统能够很好的对海上目标进行跟踪,并且实时性好、工作稳定可靠.     

基于OpenCV的交通视频运动目标检测与跟踪

智能交通系统（ITS）是目前世界交通运输领域正在研究和广泛关注的课题。OpenCV是一种用于数字图像处理和计算机视觉的函数库,由Intel公司开发。本文在目标检测方面,对采集到的交通视频进行灰度化、中值滤波、背景建模、二值化,背景差分等处理,可以较准确地检测出运动目标。在目标跟踪方面,提出了CamShift算法和Kalman滤波器相结合的方法,实现视频车辆的精确跟踪。最后,利用OpenCV的运动物体跟踪的数据结构、函数库,建立了一个视频车辆分析系统。用于道路上车辆的检测与跟踪,并具有良好的鲁棒性。     

基于DSP的运动目标识别与跟踪系统的设计

为了实现对运动物体的智能反馈跟踪,设计了墓于TMS320DM642 DSP芯片和Cam-shift算法的嵌入式运动目标识别与跟踪系统.在Cam-shift跟踪算法原理基础上,详细描述了系统视频信号处理的各个模块,并进行了系统的有效性和实时性验证.实验结果表明,系统可对简单背景下的单一运动目标进行连续跟踪,算法稳定、计算量小,满足实时性要求.     

视频序列中运动目标检测与跟踪方法研究

提出了一种从摄像头获取的彩色图像中准确地检测出运动目标并进行实时跟踪的算法。首先将采集到的彩色视频图像序列转化为灰度图像,研究了几种图像锐化方法并进行了比较。然后进行帧间差分和阈值分割,成功分离出运动目标。最后采用投影法得到运动目标的大小及位置。实验结果表明,提出的运动目标检测与跟踪方法简单、有效、实时性高。     

运动目标的自动分割与跟踪

该文提出了一种对视频序列中的运动目标进行自动分割的算法。该算法分析图像在L U V空间中的局部变化,同时使用运动信息来把目标从背景中分离出来。首先根据图像的局部变化,使用基于图论的方法把图像分割成不同的区域。然后,通过度量合成的全局运动与估计的局部运动之间的偏差来检测出运动的区域,运动的区域通过基于区域的仿射运动模型来跟踪到下一帧。为了提高提取的目标的时空连续性,使用Hausdorff跟踪器对目标的二值模型进行跟踪。对一些典型的MPEG-4测试序列所进行的评估显示了该算法的优良性能。     

基于双DSP的运动目标智能跟踪系统的设计和实现

本文针对视频监控领域中对运动目标的检测与跟踪，设计了一种以双DSP为核心处理器的嵌入式实时控制方案，并阐述了系统的硬、软件结构，以低成本成功实现了集实时视频处理、云台运动控制、摄像机自动调节于一体的智能视频跟踪系统。实践证明，系统工作性能良好。     

基于运动检测的智能监控系统的设计与实现

设计了一种智能监控系统,该系统以TMS320DM642为核心处理芯片,在FPGA及TL16C752B等外围芯片的配合下,能自动调节摄像头焦距和朝向,并从获取的清晰图像中检测和跟踪运动目标.     

基于动态图像处理技术的动目标检测与跟踪

针对摄像机与目标同时运动情况下运动目标的检测与跟踪问题,提出了背景匹配法.通过相关匹配算法使背景对齐,结合帧间差分技术有效地将运动目标提取出来;然后通过预测未来路线,运用光流学与对应物的对应方法进行运动目标跟踪.     

基于ZYNQ的运动目标检测系统设计

针对当前运动目标检测系统平台体积大、功耗高的问题,文中基于Xilinx的ZYNQ平台设计了一款运动目标检测系统。ViBe算法是一种前景检测算法,主要包括背景建模、前景检测、模型更新3个部分,具有较好的检测效果。使用Vivado HLS开发工具完成算法部分的开发,通过添加优化指令对算法进行优化,在通过仿真测试后封装成硬件IP核,显著缩短了开发流程。在ZYNQ平台上,采用软硬件协同的方式,PL部分作为算法实现单元,PS部分作为控制核心,通过OV5640进行视频图像的采集,使用VDMA IP核将数据存储到DDR中,在经过处理后将结果通过HDMI输出至显示器显示。实验结果表明,该系统能够实时检测出运动目标,并且该系统体积小,功耗低。     

水下高速运动目标检测及其DSP实现

给出了水下高速运动目标的宽带模型,提出了基于小波变换的检测器。为了实时实现,给出了基于FFT的小波检测器快速算法。软件和硬件仿真结果证明,该检测器性能优良,能够利用ADSP21160来实时实现。     

基于DSP的多光谱数据处理系统设计与实现

为了实现对多光谱数据同时且高速的数据处理,设计了一种基于DSP的多光谱数据处理系统及其校正算法.系统由激光光源、干涉棱镜、线阵CCD、基于TMS-6415型DSP的处理电路等构成.实验对638 nm、655 nm和660 nm 3组激光进行光谱分析,首先对干涉条纹快速采集并滤波,然后通过Mertz法实现3组光谱的相位校正,从而保证3组激光光谱分析的精度.实验结果与Q8344A型光谱仪的测试数据进行对比,中心波长测试结果误差为±0.3 nm,光谱分布与标准谱基本一致且其信噪比更高.由此可见,系统可同时完成多光谱数据的快速反演,具有一定应用价值.     

基于ANN的声目标识别系统及其DSP实时实现

介绍了一种基于人工神经网络(ANN)的声目标识别系统,概述了用MATLAB专用工具箱对神经网络权值进行训练及仿真的过程,叙述了ANN目标识别系统的数字信号处理器(DSP)实时实现过程,并着重分析定点实现过程中程序变量的定标、非线性运算的实现、溢出的处理等关键步骤.对不同字长的识别结果进行比较表明,基于定点实时实现的系统数据保持很高的精度,可以得到与浮点处理相同的识别率.     

基于DSP嵌入式系统的JPEG2000编码器的设计与实现

介绍了一种用TI公司的TMS320C6X高速DSP实现JPEG2000的嵌入式编码器,并且指出了在设计和实现过程中遇到的关键问题和解决方法。     

基于ARM和DSP的视频监控系统设计与实现

分析了DSP与嵌入式处理器各自的优势及两者结合的必要性,提出了一种ARM与DSP通过HPI接口进行高速数据通信的嵌入式视频监控系统方案,给出了系统各个模块的硬件连接,系统软件流程图.实验得到了清晰的图像,压缩比高达72.6,系统运行正常,对市场上视频监控系统的改进具有一定指导作用.