FPGA实现的视频图像运动目标检测系统
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更新于2024-08-12
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"基于FPGA的视频图像目标检测系统,利用FPGA的高速并行处理能力和DDR2 SDRAM的大容量特性,通过模块化设计和流水线处理方式,实现了运动目标的检测。系统采用单高斯背景建模的背景差分法与帧间差分法相结合的方法,具有良好的检测效果和实时性。"
在现代计算机视觉领域,视频图像目标检测是一项重要的技术,广泛应用于监控、自动驾驶、无人机导航等多个场景。本文提出的基于FPGA(Field-Programmable Gate Array)的视频图像目标检测系统,旨在解决传统CPU处理视频流时面临的实时性和效率问题。
FPGA是一种可编程逻辑器件,其特点是能够实现高速并行处理,相较于CPU,FPGA在数据处理速度和功耗上具有显著优势。在本系统中,FPGA被用于处理大量的并行计算任务,如图像处理和模式识别,以提高目标检测的速度。此外,系统采用DDR2 SDRAM作为存储单元,这种高速动态随机存取内存提供了大容量的数据存储空间,确保了系统在处理高分辨率视频流时的高效运行。
系统设计中,采用了模块化设计模式,将复杂的图像处理任务分解为多个独立的模块,每个模块负责特定的处理功能,如预处理、特征提取、目标识别等。这样的设计使得系统易于扩展和维护,同时也提高了处理效率。流水线处理方法则进一步优化了处理流程,使得不同阶段的处理任务可以同时进行,大大减少了整体处理时间。
在目标检测算法上,该系统结合了两种经典方法:单高斯背景建模和帧间差分法。单高斯背景建模是一种常用的背景去除技术,通过学习和更新静态背景的统计模型,来区分运动目标与背景。而帧间差分法则是通过比较连续两帧之间的差异来检测运动物体,这种方法简单有效,但可能会受光照变化等因素影响。两者结合使用,可以互补各自的不足,提高目标检测的准确性和鲁棒性。
实践测试表明,该基于FPGA的视频图像目标检测系统能够有效地检测运动目标,满足实时性要求,且性能表现良好。这一成果对于需要实时目标检测的场合,如智能安防、无人驾驶等领域,有着重要的应用价值。
2019-05-04 上传
2021-05-18 上传
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2020-10-15 上传
2021-06-05 上传
2021-05-18 上传
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