一种实时图像跟踪处理系统实现技术研究

实时图像跟踪处理能力是嵌入式系统中影响系统性能的核心因素。提出一种小型化低功耗的实时图像跟踪处理系统的设计方法,利用FPGA硬件化并行化处理的特性完成外部红外及白光相机图像采集控制及滤波预处理,利用DM648处理器实现了一种基于概率密度统计的目标跟踪算法实现对指定目标的持续跟踪,使用RS422串行总线接收主控端发送的控制指令并实时发送检测出的目标位置信息。系统采用多功能子模块叠层的架构保证系统具有较小的体积,并实现了50 f/s的图像处理速度,保证了图像跟踪的实时性。     

基于FPGA实时错误检测技术

高可靠性的系统都要求具备实时错误检测。针对内建错误检测,提出了三种在线模型的自我实时检测方法。错误检测模型利用了现场可编程门阵列(FPGA)中的两个管道,通过比较当前配置信息与FPGA外配置内存中的原始信息是否一致,可以实时地检测错误,而且可以通过比较它们的配置数据来定位那些具有单粒子翻转(SEU)错误的逻辑块。仿真测试结果表明所提出的方法比在线BIST有着更好的性能。     

一种基于FPGA的实时视频跟踪系统硬件平台设计

提出一种基于FPGA的视频跟踪系统硬件平台的设计方法,包括主控芯片、CMOS图像采集、多端口SDRAM控制器、图像VGA显示、SOPC系统和云台控制驱动等电路的设计。通过该平台,可以实现实时图像采集、缓存、显示和云台驱动;在SOPC系统中加入代码,可以实现运动目标的检测、跟踪、定位,改变云台转动方向,实现自主跟踪。     

图像匹配系统中的一种视频采集与存储方案

本文主要阐述了实时图像处理系统中的一种视频采集与存储方案,讨论了设计中的难点与要点。视频图像的采集与存储都是由FPGA来进行控制,采用硬件描述语言(Verilog)和自顶向下的设计方法在可编程器件(XC3S400)上实现了具体电路。实践应用中表明这种方案工作稳定可靠,而且具有一定的灵活性。     

基于SDRAM的实时视频传输系统存储管理

本文介绍了SDRAM的结构和控制器设计,并且给出了实时视频传输系统对存储器的基本要求,还就缓冲区设计进行了详细分析,最后给出了SDRAM正常工作时的波形.     

基于FPGA的快速中值滤波算法*

针对传统中值滤波算法排序量多、速度慢的缺点,提出了一种基于FPGA的中值滤波快速算法。充分利用两个相邻滤波窗口中的相关排序信息,随着一列新像素的移入,同时更新已有的排序信息,从而完成中值滤波处理。该算法将每个窗口查找中值的比较次数降到很低,达到了快速抑制噪声及保持图像细节的目的。     

基于FPGA的结构光深度检测系统设计

为实现结构光深度检测系统的实时检测,简化结构光系统构架,降低系统成本,设计了基于现场可编程门阵列(FPGA)的结构光深度测量系统.将结构光图像处理算法进行了适应硬件的改动,利用硬件系统的流水线技术与并行运算技术,提高了系统的处理性能,提出了采用乒乓缓存结构、Box滤波与并行像素处理计算提高处理速度,保证了算法的实时性.实验表明:该系统能够实现深度探测功能,且运行速率远远优于软件处理,满足实时性要求.     

FPGA在高速实时信号采集系统中的应用

高速实时信号采集系统是由高性能ADC、FPGA和QDRⅡSRAM等组成。其中高性能ADC实现模数转换,FPGA与QDRⅡSRAM实现ADC信号的接收、数据重组、存储和传输。重点讲述了FPGA如何接收采样率为2 GS/s的高速ADC数据并保持一定的时序裕量,并通过分析FPGA中资源占用情况可以看到FPGA在高速实时信号采集系统中具有很大的优势。     

无人机目标实时自适应跟踪系统

随着无人机(unmanned aerial vehicle,UAV)在航拍、空中侦察等相关领域被广泛应用,对于无人机的智能化需求逐渐提高.目标跟踪具有信息量大、实时性高等优点,能够为无人机的智能飞行提供大量且实时的外部信息.进行低开销、低功耗的无人机目标跟踪系统的研究,对无人机智能化进程的加速具有深远意义.为更好解决跟...     

一种功率测量专用数字信号处理器的实时仿真系统

介绍一种功率测量专用数字信号处理器的实时仿真系统,其仿真速度高、实时性强、且成本低廉,具备了软件模拟不可比拟的优越性。使用该仿真系统,可以确定目标芯片的一些重要参数、以及算法实现中的常数;同时,该仿真系统的系统分割、优化,也对目标芯片的设计有着重要的指导意义。     

基于FPGA的道路环境图像采集压缩系统

基于视频的道路综合信息检测系统,由于图像数据量大的特点,图像压缩效率低一直是系统设计的瓶颈。利用现场可编程门阵列（FPGA）的并行处理特点,提出了一种以FPGA芯片为核心处理器件的图像采集压缩系统设计方案,将FPGA技术、图像压缩等技术应用于设计过程中,提高了图像压缩效率,并有效防止图像信息的丢失。     

FPGA在生物神经系统模型仿真中的应用*

介绍了一种利用现场可编程门阵列(FPGA)对生物神经系统模型进行高速并行硬件仿真的新方法。提出了流水线算子和流水线模型的概念,为单核心多模型的实现方案提供了严格的数学推导。完成了12级流水线FPGA流程的设计,再现了Morris-Lecar神经元模型的非线性动力学特性。对设计方案的效率、计算误差以及硬件资源的消耗情况进行了详细的统计分析。     

嵌入式全景视觉实时目标识别

在嵌入式系统中,使用鱼眼镜头实现全景视觉,完成实时目标跟踪工作.采用FPGA+DSP+PC的硬件系统架构作为识别器,使用SAA7113H芯片采集图像,再由FPGA将采集后的图像存入到SRAM,因为使用鱼眼镜头采集后的图像是畸变的,所以采用FPGA对图像进行矫正,运用Freeman链码进行目标识别,尤其是对直线的识别,这些工作都需要大量的计算,高效的FPGA和Altera公司提供的IP核,加快目标识别速度,以达到目标跟踪的目的.     

实时图像快速定位算法及其应用

图像定位是图形图像学研究的重要方面,然而较慢的定位速度一直制约图像定位的实时应用。文章探讨了一种图像投影的快速定位算法,将二维图像信息的特征压缩成一个特征向量,将该特征向量作为定位的参数进行图像定位,大大提高了定位的速度。该算法比一般的相关算法、快速傅立叶算法具有非常明显的速度优势;并且将基于该算法的图像定位系统嵌入到二维移动工作台进行实时实验,取得了很好的实验结果。     

类曲率在曲线相似性判定中的应用

提出一种基于类曲率的方法,并以其作为判定曲线相似程度的依据。该方法对基于曲率的方法进行了改进,在旋转、平移及等比例缩放变换下均有效。同时提出一种计算样条曲线匹配段落参数的方法,并应用于图像拼接、图像修补、图像中的物体检索等。实验结果表明了该方法的有效性。     

基于边缘的实时图像缩放算法研究

传统的基于图像边缘的插值算法由于自身的复杂性而很少用于实时图像处理,而不基于边缘的插值算法由于低通滤波的效应通常会使插值后的图像出现边缘模糊,影响视觉效果。针对上述问题,提出了一种基于边缘的自适应图像插值算法。该算法以相邻像素的二阶差分为基础,自动选择与目标像素点相对应的源像素组进行插值运算。在Matlab环境中实现了各种图像插值算法,然后对插值结果进行了主客观评价,并对各种算法获得的图像进行了边缘检测及复杂度分析。同时,设计了本文算法的硬件实现结构,并用Verilog语言进行描述,综合出目标代码,最后通过FPGA验证。研究表明,运用该算法插值获得了边缘清晰的目标图像,且该算法复杂度低,便于硬件实现。因此,该算法能有效地实现图像插值,适应于实时条件下的图像缩放。     

多媒体短消息实时阻断与分类系统

MMS(Multimedia Messaging Service)作为一种新兴的移动数据业务,因其支持图片、声音、动画等多媒体的传输,越来越受到用户青睐。用户每天利用该服务定制,传送和转发大量的实时媒体信息。如何对这些信息进行过滤和自动分类,在现实中具有重要意义。通常过滤应用系统可以根据信息的源地址和目的地址实现该消息的正常路由或阻断。提出的方法则能够根据多媒体信息中的图片内容来决定是否路由或阻断,同时对这些图片按语义进行自动分类,为在MMS服务中过滤和分类未经请求或订阅的垃圾媒体信息(如商业广告等)提供了新的方案。     

基于Spark Streaming的实时数据分析系统及其应用

为了实现对实时网络数据流的快速分析,设计一种分布式实时数据流分析系统（DRDAS）,能有效解决并发访问数据流的收集、存储和实时分析问题,为大数据环境的网络安全检测提供了一种有效的数据分析平台;根据Spark Streaming运行的原理设计一种动态采样的K-Means并行算法,与DRDAS结合能实时有效地检测大数据环境下的各种分布式拒绝服务（DDoS）攻击。实验结果显示：DRDAS具有好的可扩展性、容错性和实时处理能力,与动态采样的K-Means并行算法结合能实时地检测各种DDoS攻击,缩短了攻击的检测时间。     

基于FPGA的相关测速系统

介绍了测速系统的研究,包括系统构成、方案实现以及如何在现场可编程门阵列FPGA中实现相关运算等。融合了信号采集与处理、可编程逻辑器件和互相关技术等,具有学科交叉融合的特点,在运动物体的非接触测速上具有较大的实际应用价值。