Improved Real-time Implementation of Adaptive Gassian Mixture Model-based Object Detection Algorithm for Fixed-point DSP Processors

Foreground moving object detection is an important pocess in various computer vision applicatipons such as intelligent visual sur-veillance,HCI,object-based video compression,etc.One of the most successful moving object detection algorithms is based on Adaptive Gaussian Mixture Model (AGMM).Although AGMM-based object detection shows very good performance with respect to object detection accuracy,AGMM is very complex model requiring lots of floating-point arithmetic so that it should pay for expensive computational cost.Thus,direa implementation of the AGMM-based object detec-tion for embedded DSPs without floating-point arithmetic HW support cannot satisfy the real-time processing requirement.This paper pre-sents a navel real-time implementation of adaptive Gaussian mixture model-based moving object detection algorithm for fixed-point DSPs.In the proposed implementation,in addition to changes of data types into fixed- point ones,magnification of the Gaussian distribution tech nique is introduced so that the integer and fixed-point arithmetic can be easily and consistently utilized instead of real number and floating-point arithmetic in processing of AGMM algorithm.Experimental re-sults shows that the proposed implementation have a high potential in real-time applications.     

基于FPGA的Lucas-Kanade算法优化

在FPGA平台上实现基于光流法的视频运动目标跟踪系统,采用Lucas-Kanade算法进行光流场的计算,在图像预处理阶段提出使用三维高斯滤波代替传统二维高斯滤波,引入相邻像素点在时间轴方向的相关性,增强图像的滤波效果。在3D导数计算阶段提出在求导方向的正交面上进行平滑滤波,并采用匹配的导数和平滑参数,提高光流场计算精度。在FPGA平台上设计多级主流水线加子流水线结构,设计了四端口RAM进行图像缓存,优化了最小二乘矩阵单元和浮点数运算单元,实现了实时视频运动目标跟踪。     

嵌入式智能视频跟踪系统

阐述智能视频监控系统的工作流程,重点介绍嵌入式智能视频跟踪系统的设计与实现。以嵌入式处理器PXA270为基础,采用USB摄像头采集视频数据,运用改进的CamShift跟踪算法,实现运动目标跟踪。     

基于达芬奇的运动目标检测系统

针对视频监控领域,利用达芬奇双核(ARM+DSP)处理芯片DM6446的高处理性能,设计了运动目标检测系统。在系统硬件上围绕DM6446进行了设计和实现;在用户软件上实现了视频的录制、存储、回放和运动目标检测等功能。ARM核应用程序采用多线程设计,DSP核运行目标检测算法。算法采用改进的颜色直方图方法,利用高斯模型计算颜色的背景概率,通过比较背景和前景的概率,达到了运动目标检测的目的。测试结果表明,算法简单可行,具有实时性,且软硬件工作良好,能够满足实时采集与图像处理的要求。     

Video Image Block-matching Motion Estimation Algorithm Based on Two-step Search

Aiming at the shortcoming that certain existing blocking-matching algorithms, such as full search, three-step search, and diamond search algorithms, usually can not keep a good balance between high accuracy and low computational complexity, a block-matching motion estimation algorithm based on two-step search is proposed in this paper. According to the fact that the gray values of adjacent pixels will not vary fast, the algorithm employs an interlaced search pattern in the search window to estimate the motion vector of the object-block. Simulation and actual experiments demonstrate that the proposed algorithm greatly outperforms the well-known three-step search and diamond search algorithms, no matter the motion vector is large or small. Compared with the full search algorithm, the proposed one achieves similar performance but requires much less computation, therefore, the algorithm is well qualified for real-time video image processing.     

基于状态分割的运动目标实时跟踪

针对基于云台的移动式摄像头视频监控系统,为准确、实时地对运动目标实施检测、跟踪,提出了一种基于状态分割思想的运动目标实时跟踪方法。该方法将运动目标检测跟踪过程按摄像头的运动状态分为静止、运动2个阶段。在摄像头静止阶段,采用基于混合高斯模型的背景差法检测运动目标,提取目标的颜色特征信息;在摄像头运动阶段,采用Camshift算法对运动目标进行跟踪。开发了基于 OpenCV 开源库的算法程序。实验结果表明,在目标颜色特征显著的情况下,该方法实现了移动式摄像头对运动目标的精确跟踪,并具有较好的鲁棒性和实时性。      

视频监控系统中的一种运动检测算法

提出了一种用于数字视频监控系统中运动人体检测和报警的算法，该算法是一种基于背景减除法的运动目标检测算法，同时采用一种基于统计关系的双阈值分割，能够有效地检测出图像中的运动人体。实验结果验证了上述算法的有效性。     

无线视频监控系统人脸跟踪功能的实现

为实现视频监控的人脸跟踪功能,结合计算机视觉与舵机云台控制技术,设计了一种基于嵌入式处理器的无线视频监控系统.利用 MicroPython 计算机视觉库对采集图像进行滤波处理,以增强图像效果.采用改进卷积神经网络模型进行机器学习和人脸识别,将处理后的监控图像上传至服务器,用户可通过查看浏览器进行实时监控.测试结果表明,当有人脸出现在视频监控范围内时,系统可驱动舵机云台进行有效的人脸识别与追踪.     

基于监控视频的异常事件识别

提出了一种基于监控视频的异常事件识别模型,该模型可以实时监测视频中的前景目标,并通过分析目标的运动信息判断是否有异常事件的发生。首先,采用背景建模的混合高斯算法提取前景目标;然后,用金字塔迭代的L-K特征点跟踪算法得到前景的光流运动信息,并通过分析前景的面积比例、速度方差、整体熵判断视频中是否有异常事件的发生;最后,利用爆炸、人群短时聚集和分散两种异常事件做仿真实验。结果表明,该模型可以准确提取前景目标区域,并可以快速、精准地判断监控视频中的异常事件,可以为管理部门及时发现和控制异常事件提供有效的帮助。     

双眼运动控制生理神经回路功能图谱的创建

机器人视觉系统在较恶劣的实际环境中应用时,往往不能平滑稳定地跟踪目标,会出现跟踪视频图像的跳动、跟踪目标的丢失以及图像模糊等。面对存在的问题,视觉专家从图像处理和运动控制的角度对这些视觉技术进行了研究,一定程度上解决了视觉中的基本问题,但专家们尚无本质上的解决方法。文中试图从人眼的生理学解剖学研究角度,通过对运动神经回路的分析,建立双眼球运动控制的生理神经回路及其各个神经环节的功能图谱,为演化出仿生机器人双目运动控制模型提供生理学基础,从而从本质上解决上述问题。     

网络入侵监控报警

系统由嗅探器、监控中心、远程管理、远程终端等构成。通过实时分析网上数据流来监控非法入侵活动，并根据监控结果报警、响应，达到主动发现入侵活动、确保网络安全目的。它采用基于模式、基于统计两种方法发现入侵。重点是嗅探器对入侵的识别，技术关键是数据流实时性与查询速度矛盾、入侵模式动态添加等问题。具有智能分析、双向监控、漏洞自检等功能，是传统网络安全产品的强有力助手。     

基于IOS平台的移动终端实时监控系统

以移动终端视频监控系统为研究背景,设计和实现了基于IOS平台的移动终端实时监控系统。系统基于移动终端实现了实时视频数据的传输、解码和优化。使用摄像头采集的视频流,通过服务器将监控视频进行分流发送到iPhone移动终端,用户可以随时随地在终端查看监控视频。     

机器人平滑抓取移动物体的运动规划方法

结合机器视觉和运动规划方法,对动态环境中移动物体的平滑抓取进行了研究。设计了一种运动物体跟踪算法,能够实现无障碍环境下移动物体的平滑抓取;针对环境中存在动态障碍物的情况,设计了一种基于排斥矢量的动态避障算法,与运动物体跟踪算法相结合,实现了机器人先避障后平滑抓取;基于机器人操作系统（Robot operating system,ROS）框架,在5自由度的KUKA Youbot机械臂平台上实现了无障碍环境下对传送带上物体的平滑抓取,以及动态障碍物环境中的平滑抓取,试验结果验证了所设计算法的优越性。     

人体运动跟踪中MEMS姿态测量单元设计与测试

人体运动姿态的实时跟踪在运动员辅助训练和康复医学中有广泛应用.设计了应用于人体运动姿态测量的MEMS姿态测量单元.该姿态测量单元包含三轴正交的MEMS加速度计、磁强计和角速率陀螺,集成微控制器以及扩展数据存储的FLASH芯片,单元大小为38 mm×28 mm×13 mm.姿态角解算采用基于四元数的扩展卡尔曼滤波算法.提出了一种利用单轴转台和楔角器进行姿态测量单元3个姿态角误差测试的新方法.测试结果表明:3个姿态角测量误差均小于2°,满足人体运动姿态测量的精度要求.     

基于肤色和运动信息结合的人脸跟踪识别

生物模式识别技术近几年已成为世界高端技术研究的热点.而人脸检测技术由于在一定的正确率下可以远距离检测目标,越来越得到人们的重视.本文提出一种新的动态图像人脸检测跟踪方法,即基于肤色和运动信息的人脸跟踪识别.该方法在简单的背景下,能有效地跟踪人脸,对存在近肤色物体的背景具有一定的鲁棒性.     

The adaptive Kalman filter based on fuzzy logic for inertial motion capture system

In the inertial motion capture system, the model complexity and the large amount of computation make the completion of the orientation estimation algorithm rely solely on PC. Because the data processing speed is slow, it is difficult to realize high-speed motion tracking in the embedded system. In order to further expand the application of the motion tracking technology, this paper introduces a two-step Kalman filter, which is suitable for the embedded system. The filter is composed of two sub filters, and is adaptively adjusted based on the variance matching of fuzzy logic. IMU orientation is calculated based on the filtered acceleration vector and the estimated yaw. This approach simplifies the mathematical model, reduces the matrix operations and improves the speed of computation.     

双轴太阳跟踪系统运动控制规律的研究

基于太阳位置计算模型,采用矢量分析方法,通过地平坐标系、时角坐标系、跟踪坐标系间的坐标变换,建立了太阳位置与时间、跟踪系统运动与太阳运行位置间的对应关系,并建立了视日运动轨迹跟踪方式——双轴太阳跟踪系统运动控制方程。对其运动特性进行了分析,在此理论分析基础上开发了双轴太阳跟踪控制系统程序,实现了双轴太阳跟踪系统的自动跟踪。     

改进隐马氏模型的运动人体模型学习

基于人体模型的跟踪方法易于实现视频的运动人体跟踪,而且利用较少的视频帧数即可学习获得人体模型。本文针对给出的视频提出了学习人体模型的学习算法。利用片图模型表示未经学习的人体,改进的隐马尔可夫模型(HMM)模拟人体在视频序列各帧间的运动,并使用机器学习方法对该改进的HMM进行推理,获取改进HMM的参数,从而获得所需的人体模型。学习得到的人体模型由包含颜色信息的各人体肢体模板组成。实验显示只用80~90帧包含有人体运动的序列图像,便可学习得到该运动人体的人体模型。结果表明,该学习框架效果明显,可用于快速学习视频序列中的运动人体模型,且可用于学习一人或多人的人体模型。     

Motion Planning for Industrial Robots Based on Task Process Decomposition

The existing research of the industrial robotic motion planning mainly focuses on the trajectory planning and the path planning, which aim at obtaining a minimum-time trajectory and finding an obstacle-free path respectively. In the trajectory planning, the jerks of robotic joints are usually not considered, so the smoothness of the robotic motion cannot be ensured. In the path planning, the complex spatial curves generally cannot be tracked easily, and it needs the fussy teach-and-playback operation. In this paper, based on the different constraint characteristic of the variable motion phases in the practical robotic task, the complicated task is decomposed into two kinds of sub processes, which are the free motion process and the constrained motion process. In the free motion process, the kinematic models of quasi trapezoidal waveform and quasi triangular waveform are proposed with the dynamic limits of maximum velocities, accelerations and jerks of robotic joints, so the minimum-time trajectory can be obtained with the motion smoothness. In the constrained motion process, the mathematical presentation of the task paths is extracted from the CAD models of the workpieces, so the complex spatial curves can be tracked autonomously without much teaching operation. In addition to the theoretical research, a robotic virtual prototyping system is also developed for the industrial arc welding production. The proposed research ensures the robotic motion smoothness, enhances the ability for tracking the complex spatial curves, and improves the quality and efficiency of the robotic motion planning.     

基于轨迹控制的AGV运动控制器设计研究

对基于计算机视觉的AGV路径跟踪技术进行了研究,提出了基于轨迹控制的AGV运动控制器设计新方法,重点解决AGV路径跟踪效果与高速运动稳定性问题。首先对AGV工作环境与计算机视觉的特点进行分析,设计了适合AGV路径跟踪的图像处理流程。然后在深入分析两轮差速驱动运动平台的基础上,提出了基于轨迹控制的AGV运动控制器设计新方法。该控制器以AGV相对路径所处的状态量为输入,输出AGV控制指令——两轮的速度差和运动时间,从而控制AGV按指定轨迹运动,实现轨迹控制即AGV路径跟踪的目标。试验结果表明,AGV路径跟踪技术对直线和弧线具有较好的跟踪效果且AGV运动平稳。