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基于多DSP和FPGA的實時雙模視頻跟蹤裝置設(shè)計

作者: 時間:2010-08-19 來源:網(wǎng)絡(luò) 收藏

  (5)式組合算法[6]

表1 兩種模式優(yōu)缺點比較

本文引用地址:http://butianyuan.cn/article/151643.htm



  如表1所示,由于形心和相關(guān)各有優(yōu)缺點,具有較大的互補性[7] 。采用形心算法的和相關(guān)匹配跟蹤算法的同時工作,按照各自的圖像分割方法分割出目標和背景,抽取目標的特征,輸出目標的跟蹤信息。最后在主控的TMS320c6416進行檢查,把相關(guān)匹配跟蹤模式中采用相關(guān)峰值的相關(guān)度函數(shù)構(gòu)造的目標位置置信度和形心跟蹤模式的置信度進行置信度判決,從而決定選擇跟蹤控制信號,同時對不適當?shù)母櫮K進行重新裝定。

 ?。?)目標暫時丟失下目標軌跡外推算法

  在跟蹤目標的過程中,目標在視場中可能會被短時遮擋而丟失;另外當目標在視場中停留,則目標可能融入背景,也會出現(xiàn)目標丟失的現(xiàn)象。針對這兩種情況,當目標短時遮擋,根據(jù)存儲記憶以前各幀和本幀的目標信息,采用微分線性擬合外推方法預(yù)測下一時刻目標的位置。而當目標在視場停留時,首先按目標被遮擋處理,當外推有限步,或是外推到接近邊界時目標仍未出現(xiàn)時,則確定該目標在視場停留,標記停留位置,當目標再次出現(xiàn)時繼續(xù)完成跟蹤。

  4、系統(tǒng)工作狀態(tài)分析

  為實現(xiàn)使自動有序的跟蹤,我們確定系統(tǒng)各個跟蹤狀態(tài)和各狀態(tài)之間的轉(zhuǎn)換條件。

  本系統(tǒng)跟蹤狀態(tài)有四種:

  S0 搜索狀態(tài) 發(fā)生在系統(tǒng)初始工作或目標完全丟失階段。

  S1 捕獲狀態(tài) 系統(tǒng)處于發(fā)現(xiàn)目標狀態(tài)。

  S2 正常跟蹤狀態(tài) 系統(tǒng)處于對目標的正常跟蹤中。

  S3 預(yù)測跟蹤 目標偶爾丟失時,系統(tǒng)通過自學(xué)習(xí)對當前目標進行預(yù)測跟蹤,并試圖再捕獲目標。

  本系統(tǒng)轉(zhuǎn)換條件有三種:

  C1目標截獲。

  C2目標偶然丟失,指目標瞬間丟失,其運動仍具有可預(yù)測性。

  C3目標深度丟失,指目標丟失一段時間,其運動不可預(yù)測


  系統(tǒng)狀態(tài)轉(zhuǎn)換情況如圖3所示。在跟蹤啟動并初始化后,進入搜索狀態(tài)S0,系統(tǒng)按照一定的掃搜規(guī)律進行搜索;當形心跟蹤模塊發(fā)現(xiàn)移動目標,則進入捕獲狀態(tài)S1;由相關(guān)跟蹤模塊對目標進行識別,確認后進入正常跟蹤狀態(tài)S2;當目標偶爾丟失時,系統(tǒng)通過自學(xué)習(xí)對當前目標進行預(yù)測跟蹤,并試圖再捕獲目標,進入預(yù)測跟蹤狀態(tài)S3;如果目標完全丟失,則改變搜索策略,重新再搜索,以便有可能再次捕獲目標。

  5、結(jié)論

  本跟蹤上能完成對移動目標的檢測和跟蹤,初步實驗結(jié)果表明采用的硬件實現(xiàn)算法使系統(tǒng)的性能得到很大提高。式的圖像跟蹤算法使系統(tǒng)適合多種背景下的移動目標跟蹤,自適應(yīng)能力強,抗干擾性能好,具有鎖定目標短暫丟失后的再次捕獲能力,提高了跟蹤的可信度。但本擬在下面兩個方面作進一步的研究。一是考慮本的軍事應(yīng)用背景,需要目標,尤其是遠方目標有相對較高的速度才能觸發(fā)系統(tǒng)捕獲,因此沒有考慮攝像頭自身跟蹤時的運動補償[8]。否則,必須加入攝像機運動估計和補償;二是對移動目標的識別能力還需加強,在設(shè)定特定跟蹤目標上,尤其是跟蹤到多個移動目標時,不具備區(qū)分的能力,需要改進到能識別設(shè)定中的跟蹤目標并完成對設(shè)定目標的跟蹤。


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