基于Codebook背景建模的视频行人检测

针对视频序列,Codebook背景建模算法能检测出其中的运动物体,但却无法识别行人.而大部分基于支持向量机(SVM)训练的行人分类器,需要通过滑动窗口遍历图像检测行人.为加快行人检测的速度,提出将传统的行人分类器融入到Codebook背景建模算法中,通过背景建模算法为行人检测提供候选区域,减少搜索范围,降低了行人误检率;并根据行人的特点,构建临时块模型定期将满足条件的前景区域更新到背景模型中,解决了Codebook背景建模算法不能应对光照突变的问题.实验结果表明:所提算法能应对光照突变所带来的干扰,实现视频行人实时检测.     

基于DSP+FPGA结构图像处理系统设计与实现

为了实现视频图像的实时处理，采用基于DSP FPGA的线性流水阵列结构，用现场可编程门阵列FPGA对采集的视频数字图像做预处理，并结合大规模可编程逻辑阵列CPLD进行逻辑控制，实现了视频图像的采集和目标提取的视频数字图像处理系统。介绍了该视频图像处理系统的硬件组成、工作原理和各种视频跟踪算法的应用。该系统与计算机联结，配以适当的图像处理软件和开发系统，即可形成一个通用的实时图像处理平台。     

复杂背景下运动目标的改进实时检测算法

针对复杂背景下运动目标检测难度大、算法实时性差的问题,提出了一种改进的运动目标实时检测算法.融合背景差分、帧间差分和边缘检测的信息,划定目标区域提取完整的目标轮廓.针对图像光照突变的问题,改进了运行期均值背景更新策略,在背景更新时同步更新前景分割阈值.使用复杂背景下毛细管粘度计液位检测视频验证算法证明,边缘融合方法和实时阈值更新的背景更新算法能够克服背景复杂、光照变化、运动干扰等带来的影响,提高运动目标检测精度,实现实时检测.     

数字图像处理算法评估系统的硬件设计

为了能对不同的数字图像处理算法进行评估,采用了USB2．0总线技术传送数字图象数据到数字图像处理系统,在硬件设计上采用DSP＋FPGA来完成图像处理任务。整个系统具有处理能力强,重现性好,能完成各种图像处理算法评估。     

快速背景提取及更新算法

定点DSP浮点运算效率低、存储空间有限,应用传统的背景提取与更新算法时,检测速度慢、实时性差。针对该问题,利用相邻视频帧的时间相关性,根据背景像素灰度以最大概率出现在视频序列中的假设,提取初始背景参考帧。在背景更新环节,对原始背景与当前图像像素赋予不同的权值,并且基于移位运算得到新的背景。在TMS320DM642定点DSP上所做的实验表明,该算法可以满足帧率为25 FPS下的实时应用。     

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If using the traditional algorithms of background extraction and update on the fixed-point DSP, which is memory-limited and weak at floating-point operation, the detection speed is slow and the real-time ability is poor. The algorithm initializes the background reference frame according to the hypothesis that the background pixel intensity appears in video sequence with maximum probability and the temporal relativity between two neighboring frames. In the session of background update, the algorithm updates the background reference frame by assigning different weights to the original background and the current frame and calculating the result based on shifting operation. It is successfully implemented on TMS320DM642 and results show that the algorithm can meet the real-time constraint in 25 FPS.     

基于无线视频传感网的高压塔架监控系统研究

针对电力系统高压塔架监控的通信和视频检测两个难点,提出了一种以DSP为核心处理器,结合无线传感器网络的高压塔架监控系统。系统对高压塔架进行实时地监控,当检测到异物侵入监控区域时,通过无线传感器网络将现场图片传递给监控中心。系统采用无线网的方式,有效解决了有线网在监控范围、能源获取等方面的局限性。系统设计中,异物检测是系统实现的关键及难点,也是本文主要的研究内容。本文设计了一种快速检测异物侵入的算法,首先通过对称差分的背景更新算法得到背景,再利用当前帧与背景图像的差分得到二值图像,最后进行形态学腐蚀膨胀和阴影消除得到异物运动区域。对实际场景检测结果表明,该系统能在不同的光照条件下,快速建立和更新背景,并能实时准确地检测出侵入物体。     

数字视频监控系统中实时运动检测系统的研究

在数字视频监控系统中,从视频流里捕获出序列图像并进行实时运动检测是一项重要的功能。采用两个进程分别实现视频图像的捕获和运动检测,命名管道作为两个进程之间数据通信的桥梁。提出了一种基于帧差交集快速视频分割法、阈值面积算法结合数学形态学运算提取运动目标区域的数字图像处理算法,然后再进行运动目标的跟踪定位,实现实时运动检测。     

基于视频的车辆检测系统设计

设计一种基于视频技术的嵌入式车辆检测系统。该系统采用DSP+FPGA硬件结构,通过FPGA进行图像采集控制,DSP进行图像处理,实现对运动车辆的检测。程序设计采用选择性背景更新法提取背景,并对运动目标的连通域检测算法进行改进。该系统应用于城市交通信号机的交通信息采集,在功能、可维护性等方面优于感应线圈等传统的检测方式。     

基于红外图像融合的DSP水果检测系统研究

为了提高水果检测系统精度和实时性,提出了在数字信号处理平台上开发水果检测系统的方案.该方案是根据可见光与红外图像的互补优势,以DSP/BIOS为实时操作系统,CCS为开发环境来构建应用程序.最后以苹果为研究对象,对苹果的红外和可见光图像分别进行相应的预处理后对所得的图像进行融合.试验结果表明,融合后的图像可以检测苹果早期淤伤,对水果品质检测精度有较大提高,经优化后实时性更好.     

基于背景分类的运动目标检测算法

针对光线暗、对比度和分辨率低的监控视频,提出了一种基于背景分类的运动目标检测算法。 首先用视频第一帧图像HSV空间的色度H和亮度V作为背景特征进行初始化,建立两种包含色度和亮度特征的背景模型类,即初始化得到的原始背景类和受光照或者其他因素影响得到的在原始背景周围波动的背景波动类,利用这两个背景模型进行前景检测和背景更新。为提高前景检测的准确率,背景模型的更正加入背景更正机制和权重机制,使得背景中样本的数量根据背景的实际情况处在一种动态的变化中,提高前景分割的效率。用不同场景下的监控视频进行算法对比实验,结果证明,该算法获得的前景完整清晰,视频处理的速度较快。提出的算法简单实用,对噪声干扰表现出良好的鲁棒性。     

DSP数字图像测速系统的设计与实现

阐述了一种数字图像测速系统的设计方法。该系统以高性能浮点DSP为核心,结合视频解码器、CPLD、外部存储器等元件,使其具有高速的实时图像处理能力,同时给出了通过目标图像导出其运动速度的算法。通过现场测试,取得了理想的测速效果。     

基于DSP的CAN总线智能节点设计

介绍数字信号处理器（DSP）和CAN总线在远动终端控制系统中的应用。为提高系统的实时响应性能和信号处理能力，在硬件上采用DSP和CPLD技术，提高了系统的集成化程度和可靠性，增强了DSP访问外设的能力。软件上采用模块化的程序设计方法，并利用DSP的中断资源，解决了多任务对CPU的同时请求以及交叉的问题，提高了系统的实时性和软件效率。     

改进视觉背景提取ViBe算法的目标检测

针对视觉背景提取ViBe算法消除鬼影时间长、对动态场景适应性弱、对光线变化敏感等问题,提出一种适应性强的改进算法。在背景模型初始化时,通过对多帧图像随机选取像素点并累加判断后,形成与实际吻合度达86.78%的背景模型;提出衡量背景动态程度因子,根据其值获取图像的自适应聚类、更新阈值,提高了算法在动态背景下的检测精度;考虑到光线变化对检测结果的影响,提出衡量图像亮度因子并应用于聚类检测,增强了算法对光照的鲁棒性。与其他算法进行对比实验后表明,改进算法在不同场景中能有效检测目标物体,具有较好的适应性。     

FPGA–DSP co-processing for feature tracking in smart video sensors

Motion estimation in videos is a computationally intensive process. A popular strategy for dealing with such a high processing load is to accelerate algorithms with dedicated hardware such as graphic processor units (GPU), field programmable gate arrays (FPGA), and digital signal processors (DSP). Previous approaches addressed the problem using accelerators together with a general purpose processor, such as acorn RISC machines (ARM). In this work, we present a co-processing architecture using FPGA and DSP. A portable platform for motion estimation based on sparse feature point detection and tracking is developed for real-time embedded systems and smart video sensors applications. A Harris corner detection IP core is designed with a customized fine grain pipeline on a Virtex-4 FPGA. The detected feature points are then tracked using the Lucas–Kanade algorithm in a DSP that acts as a co-processor for the FPGA. The hybrid system offers a throughput of 160 frames per second (fps) for VGA image resolution. We have also tested the benefits of our proposed solution (FPGA + DSP) in comparison with two other traditional architectures and co-processing strategies: hybrid ARM + DSP and DSP only. The proposed FPGA + DSP system offers a speedup of about 20 times and 3 times over ARM + DSP and DSP only configurations, respectively. A comparison of the Harris feature detection algorithm performance between different embedded processors (DSP, ARM, and FPGA) reveals that the DSP offers the best performance when scaling up from QVGA to VGA resolutions.     

基于DSP的单车道车流量实时监测算法

针对传统的车流量检测系统采用感应器设备硬件安装繁杂及通用车流量检测算法无法判别车辆行驶方向的问题,提出一种基于数字信号处理器（DSP）的单车道车流量实时监测算法,并应用于停车场。首先,在虚拟检测带上使用背景差分法完成车辆检测,并对均值法背景建模进行改进;其次,提出一种邻帧二值归类算法对车辆行驶方向进行判别;最后,在虚拟检测带上进行车流量计数并将车位情况实时显示于LED显示屏上。通过模拟实验验证了所提算法的可行性,并在实际测试实验中,得到邻帧二值归类算法方向判别的准确率为96.5%,车位监控算法准确率为92.2%。实验结果表明,该单车道车流量实时监测算法准确率较高,节省了检测系统设备,可以应用于单车道停车场进行车流量实时监测。     

基于改进动态阈值的运动车辆实时快速检测方法*

提出了复杂交通环境下一种新的运动车辆检测方法。基于背景差分获得运动图像,利用自适应阈值选取方法分别对差分图像的三个颜色通道进行二值化,从而实现运动目标的精确检测。根据检测结果,采用中值更新方法实现背景图像的实时更新。实验结果表明,这种基于改进动态阈值和自适应背景相结合的快速检测算法可以从复杂交通场景图像序列中快速有效地检测出运动目标,能够很好地满足智能交通监控系统中运动车辆实时检测的要求。     

TD-SCDMA终端探测设备的DSP设计与实现

针对手机信号检测及追踪定位技术在主动性、灵活性和精确度等方面存在的难点及不足,设计了一种基于TD-SCDMA基带数字信号处理的手机终端探测技术。为了提高探测设备的实时处理能力,采用高性能的DSP芯片TMS320C6416作为核心处理器,结合其他器件设计硬件系统,优化并实现探测算法。经现场测试,该设备能够快速、准确地对选定的TD用户终端进行探测、跟踪和定位,验证了DSP设计的实时性和可靠性。     

基于高斯背景模型的车辆检测改进算法

针对车辆检测中实时性、准确性以及自适应性很难兼顾的问题,提出了一种快速有效的车辆检测算法。该算法采用阈值判定背景区域和更新区域,根据背景变化的程度,利用动态权值更新学习率,使用基于单高斯背景模型方法,结合逻辑"或"运算检测出车辆。实验结果表明,该算法能够快速准确地检测出车辆,并且在背景更新过程中实现了自适应,并具有一定的鲁棒性。     

基于TMS320C6701的机载SAR方位向处理的实时实现

机载合成孔径雷达可以在载机飞行的同时获得高分辨率合成孔径雷达图像。由于合成孔径雷达成像具有很多原理性优点,它在军事和民用领域都取得了广泛的应用。方位处理是合成孔径雷达成像算法中重要的一步,由于算法本身的复杂性和雷达数据的高速率,方位向处理的实时实现具有很大的挑战性。介绍了自主研发的、采用TI C67 DSP作为核心处理芯片实现方位向处理的高速信号处理系统。通过优化的结构设计和软件流程,有效保证了硬件资源的利用效率,成功实现了设计目标。