基于TMS320DM642芯片的视频目标跟踪系统设计与实现

运动目标的检测与跟踪一直是在计算机视觉的研究领域占有重要位置,该技术被越来越广泛的应用到交通管理、军事、公共安全监控等领域中;文章主要研究基于TMS320DM642开发平台的视频运动物体目标的检测与跟踪,文章分为软硬件两部分进行设计,硬件部分主要包含视频采集模块、视频处理模块以及显示模块3个部分,通过CCD摄像头采集视频信号,接着将采集的模拟视频信号传输到SEED VPM642视频处理模块,在VPM642中通过高性能视频解码器TVP5150将模拟视频信号转换成BT.656格式的视频信号,并将该信号传输给DM642的视频接口;在系统软件部分,系统采用TI的DSP集成开发环境CCS2.2作为系统软件开发平台,最终在DM642视频图像处理平台上实现运动目标的实时检测与跟踪;实验结果表明,该文提出的算法移植和优化方法效果明显,可以在DSP开发平台上实现运动目标的实时检测与跟踪。     

基于ARM和DSP的双核嵌入式视频监控系统

针对传统嵌入式视频监控设备集成度低,功能有限,响应速度慢,计算能力不足的问题,研究了一种基于ARM微处理器S3C6410与TMS320DM642 DSP双核体系结构的嵌入式视频监控系统。该系统采用CMOS摄像头采集视频数据,经DM642上算法处理后通过HPI高速并行接口传输给ARM处理器,ARM处理器负责对接收到的视频进行控制和LCD显示。重点阐述了ARM和DSP系统单元间的硬件连接方案,HPI接口驱动程序的设计实现,以及结合Linux异步通知和多线程技术的QT/Embedded客户端人机交互软件的编写。最后,移植了运动目标跟踪算法到DSP中并对整个系统进行实验测试,验证系统的性能。经实验证明,所设计的系统稳定可靠,视频清晰流畅,具有性能高、功耗和成本低、可扩展性强等优点,在嵌入式视频监控领域具有推广和使用价值。     

无人机视频运动目标实时检测及跟踪

对无人机拍摄视频中的地面运动目标提出一种实时检测跟踪算法。该算法利用特征点的对应关系将图像对配准,再对配准图像进行变化检测,根据变化和运动信息检测目标并消除虚警,将检测与跟踪相结合,对目标跟踪失效的情况,能重新正确定位目标,从而获取目标的完整运动轨迹。采用无人机拍摄的地面车辆图像的测试结果表明,算法能有效检测跟踪运动目标,并能达到25 f/s以上的实时处理速度。     

基于USB2.0的非标准视频图像采集系统的设计

为了实现非标准视频信号的实时采集,设计了以DSP和CPLD为核心的基于USB2.0的图像采集系统。DSP通过数据分析能够产生高精度的同步信号,同步信号经过倍频锁相得到用于图像采集的采样脉冲。CPLD器件内部编程由DSP中断和IO引脚控制实现非标准视频信号的图像采集逻辑。系统与主机之间采用EZ USB接口芯片Cy7c68013,利用芯片的SlaveFIFO工作方式,针对视频图像在场消隐期间无有效数据的特点,提出了一种以场为单位分块传输的实时视频图像传输方案,同时实现了读写数据的双向传输。系统能够适应非标准视频图像同步频率的变化,实现预定格式的视频图像实时采集。     

基于DM642的运动目标实时跟踪监控系统的设计

针对视频监控中的运动目标,引入自主跟踪思想,设计了一种基于DSP的运动目标实时跟踪监控系统。系统以TI公司的DSPTMS320DM642为核心,采用改进的差分算法辅以二值化形态学处理进行运动检测,并通过速度归一化求取云台转动矢量,应用于变速云台系统,实现了对运动目标的自主稳定跟踪。实验证明,系统取得了良好的跟踪效果,保证了目标跟踪的自主性、准确性和实时性。     

一种基于数字图像的多目标检测方法

为使武器系统具备同时对多个目标进行精确打击的能力,在光电系统中可采用多目标视频跟踪器辅助激光照射器、伺服稳定平台实现多个潜在目标同时捕获跟踪并打击。研究了一种运行于多目标视频跟踪器的目标检测方法,针对数字图像分辨率高、数据量大及难以在嵌入式系统中实时运行的难点,基于TMS320C6455 DSP处理器,提出基于小波金字塔的全局运动光流估计算法图像配准实现运动图像的背景补偿以获取差分图像,相比传统的块匹配、灰度投影配准及基于特征点的配准算法,具有配准精度高与可嵌入式系统实时处理等优点,在差分图像中采用区域生长结合管道滤波算法提取图像中多个运动目标。经实验验证,该方法在复杂地面场景对汽车、自行车及行人目标检出率可达95%,计算时间仅为25 ms,具有良好的实时性和检测效果。     

基于ARM处理器的运动目标检测与跟踪系统

运动目标的检测及跟踪技术广泛应用于军事与民用领域。传统基于PC的目标跟踪系统不能满足对体积、功耗及便携性的需求,基于ARM处理器S3C2440A和嵌入式Linux操作系统构建了一个比较完整、实用的目标跟踪系统。该系统利用摄像头采集运动目标图像,处理器进行数字图像处理,LCD显示跟踪目标。阐述了实现原理及图像获取、目标检测、图像分割和目标跟踪算法程序流程。通过实际测试,该系统能满足对低速运动目标的检测、识别和跟踪,且具有较好的实时性和稳定性。     

高清图像跟踪系统设计

高清图像跟踪系统是一种可以实时显示运动目标、并对目标进行跟踪的高新技术设备。HDMI是Silicon Image等八家公司推出的针对高清电视机终端的开放式高清晰度多媒体接口,它采用一种独特的TMDS编码机制,具备在单一线缆上同时传输音视频数据的能力。基于高清电视的图像跟踪系统,充分利用其高分辨率特性,既可以实现运动目标地精确跟踪,又可以实时高速地显示图像。HDMI体系结构紧凑,使得图像跟踪系统更小巧轻便。     

基于改进Mean Shift算法的实时视频目标跟踪

设计了一套嵌入式平台上实现的视频目标跟踪系统.该系统采用CMOS图像传感器获取视频信号,利用Z228多媒体芯片自带的ARM9处理器完成视频信号的控制,并通过MPEG-4硬件编码器实现视频信号的压缩.用Mean Shift算法跟踪运动目标,针对其收敛的局限性设置多个搜索点来提高其跟踪效果.通过减少采样点和标记已计算点来提高代码运行速度,增强了跟踪的实时性.实验结果表明,本系统能以27 fps速率连续稳定地实现视频目标的跟踪.     

基于改进Mean Shift算法的实时视频目标跟踪

设计了一套嵌入式平台上实现的视频目标跟踪系统.该系统采用CMOS图像传感器获取视频信号,利用Z228多媒体芯片自带的ARM9处理器完成视频信号的控制,并通过MPEG-4硬件编码器实现视频信号的压缩.用Mean Shift算法跟踪运动目标,针对其收敛的局限性设置多个搜索点来提高其跟踪效果.通过减少采样点和标记已计算点来提高代码运行速度,增强了跟踪的实时性.实验结果表明,本系统能以27 fps速率连续稳定地实现视频目标的跟踪.     

高速图像处理系统的研制

高速图像处理系统是工作在主控计算机上的一个子系统，该系统可以完成图像处理的采集、处理和显示，从而实现目标识别与跟踪的智能信号处理。高速图像处理系统体现在高帧频的图像处理，主要用于快速目标的探测和捕获。根据图像处理系统的视频源提供的两路视频输出，即模拟视频输出和数字视频输出，设计了基于ADTS201高速DSP和大规模可编程逻辑器件的硬件平台。该硬件系统具有较强的系统功能可扩展性，具有高速运算能力，支持高帧频的对运动目标实时的识别与跟踪数字图像处理算法。     

一种基于双核架构的视频跟踪与处理系统的实现

提出一种基于ADSP-BF561的视频跟踪与处理系统设计方法。系统利用ADSP-BF561的双核并行处理性能和丰富的视频编解码接口,采用一种相关跟踪算法对其进行优化,算法是一种以相关系数作为相似性度量准则的相关跟踪算法。对该系统进行测试,结果表明:针对PAL制目标视频图像序列,系统可以实现复杂背景下的实时目标跟踪,视频目标跟踪对每帧的处理时间为22 ms,解决了目标跟踪的实时性要求。     

动态复杂背景下的智能视频监控系统设计与实现

本文采用二重对称帧间差分目标检测算法和基于压缩感知的目标跟踪算法,设计并实现了一种可适应动态复杂背景下的智能视频监控系统。基于目标检测该系统能提取本地视频文件中局部运动目标并进行视频压缩,减少回放、查看视频时间,可实时播放并处理本地或网络摄像头数据,也可根据光照变化动态调整二值化阀值,实现实时区域入侵检测与报警。基于目标跟踪本系统能在动态背景下对选定目标进行跟踪,可通过客户端手动控制监控云台跟踪,也可对入侵目标实现云台自主大角度追踪。实验表明,本系统能在日常复杂环境下对运动目标准确检测和大角度跟踪,在智能家居和移动安防领域有很好的实用性。     

机载光电吊舱嵌入式大容量视频存储和回放系统的设计

受地球曲率半径的限制,地面测控站在一定距离之外便无法接收到无人机光电吊舱获取的图像信息。为解决这一问题,设计了一种嵌入式大容量视频存储和回放系统。该系统采用DSP＋FPGA的硬件架构,以NAND Flash大容量存储技术为基础,结合JPEG2000实时编解码芯片ADV202进行视频数据的压缩和解压。该系统录像时间可达30min,存储可靠,回放图像清晰,满足了无人机对探测目标的影像存储和回放需求。     

基于DM642 DSP技术视频图像采集与传输系统设计

视频图像的采集与传输技术一直是信号处理领域研究的热点与难点问题,文章主要以系统的硬件设计和软件设计来对系统进行详细论述,在硬件设计中,通过分析视频图像采集所需要的主要性能指标,确定了系统采用TMS320DM642 DSP芯片,并确定系统的总体设计方法,同时完成了DSP最小系统设计,电源设计以及图像传输模块设计等;在软件设计中,通过对DSP实际控制,从而实现了系统的视频编码余打包等功能,并完成了视频传输的驱动程序设计,最后通过对TMS320DM642 DSP的实时控制,实现视频图像传输与采集功能。     

基于DSP和FPGA图像采集技术的研究

本文介绍了一种基于可编程逻辑器件(FPGA)和数字信号处理器(DSP)的图像采集系统。采用增强型视频输入处理芯片SAA7111A完成对视频信号的模数转换,以FPGA为数据逻辑控制单元,结合DSP控制实现了对图像的实时采集传输。介绍了系统的整体结构。并详细讨论了FPGA的控制逻辑,DMA图像存取等工作原理。     

Mean-shift跟踪算法及其在光电跟踪系统中的应用

针对光电跟踪系统中实时提取运动目标脱靶量的应用需求,设计了一种基于灰度直方图的Mean-shift 图像跟踪算法,对算法中目标模型与候选模型的建立进行了改进,抑制了背景像素对目标跟踪产生的影响。算法在系统上位机Visual C+ + 6.0平台上实现,当光电跟踪系统捕获到运动目标后,利用Mean-shift图像跟踪算法跟踪运动目标,并实时将运动目标脱靶量作为伺服控制系统的输入信号,驱动跟踪器跟踪目标。实验结果表明：设计的算法可以实时、准确、有效地跟踪运动目标,使稳定后的脱靶量换算得到的角偏差量控制在30"之内。     

一种自适应视频跟踪算法及其ARM DSP实现

视觉跟踪作为图像处理和计算机视觉学科的重要分支,广泛应用与军事和民事的各个领域。对于相对运动速度较快的对象,传统的光流法计算精度不高,本文提出了一种视频跟踪算法,首先通过差分法检测图像差异,然后通过光流法实现视频自适应跟踪功能。设计了基于ARM和DSP的视频跟踪装置,详细讨论了硬件平台和接口设计,以S3C2410作为主控模块、TM320芯片作为图像处理模块。实验结果证明,该算法具有实时性、精度高、灵活性强的优点。     

分布式网络信息数据防篡改方法研究

为在足球视频中有效的检测与跟踪运动目标,需要对足球比赛视频中目标检测与跟踪算法进行研究。当前采用的算法,在动态场景中,存在运动目标检测与跟踪效果不佳的问题。为此,提出一种基于OpenCV的足球比赛视频中目标检测与跟踪算法。该算法结合平均背景算法将足球比赛视频中目标图像分割为前景区与背景区,计算足球比赛视频每一帧目标图像和背景图像之间差值的绝对差值,同时计算每一个目标图像中像素点的平均值与标准值来建立目标图像背景统计模型,利用TMHI算法对足球比赛视频中目标初始图像进行阈值分割,得到初始分割图像,对分割图像进行中值滤波和闭运算,再使用卡尔曼滤波对分割后的目标图像进行处理,得到镜头中目标的质心位置和目标外界矩形框,然后对足球比赛视频中目标进行跟踪。实验证明,该算法有效的检测与跟踪足球视频中运动目标。     

低慢小飞行物实时检测原理与实验研究

飞鸟撞击飞机与无人机黑飞是威胁航班起降安全的两大隐患,上述的飞鸟和无人机都属于“低慢小”飞行物。为保卫机场净空区的安全,需要研制具有反低慢小功能的预警系统。对此,设计并实现了一套低慢小飞行物实时检测系统,基于FPGA(field programmable gate array)驱动相机阵列实时采集大视场天空视频,将适于硬件操作的奇偶分流算法与帧间差分算法相结合进行运动目标检测,系统帧率达到17帧/s@1 024×768 pixel,平均检测准确率为99.69%。采用千兆以太网、光纤和交换机将前端跑道视频传输至后端塔台指挥中心,支持3 km远距离传输。相比于传统基于软件串行处理的方式,该系统具有高实时性、低功耗与小体积的优势,适合部署在实际应用场景中。