FPGA在运动目标检测与跟踪算法中的实现与优化

“运动目标检测与跟踪算法的研究及FPGA实现.pdf”主要探讨了在FPGA平台上实现运动目标检测与跟踪的算法，论文作者为薛瑞洋，指导教师为胡辽林副教授，研究方向为测试计量技术及仪器。该研究涉及FPGA硬件系统设计、Canny边缘特征检测算法的改进以及结合哈希编码和Kalman滤波的目标跟踪方法。 1. 运动目标检测算法： 论文介绍了几种常见的运动目标检测算法，包括光流法、背景减除法和帧间差分法。其中，重点探讨了基于Canny算法改进的帧间差分法。Canny算法是一种经典的边缘检测算法，通过多尺度计算梯度强度和方向，找到图像中的强边缘。在运动目标检测中，通过帧间差异来识别目标的运动，Canny算法可以有效地减少噪声影响，提高目标检测的准确性。 2. 基于哈希编码和Kalman滤波的目标跟踪算法： - 感知哈希算法：这是一种将图像转换为固定长度的哈希码的技术，用于图像相似性的快速比较。在目标跟踪中，哈希编码能高效地表示和比较目标特征。 - 结合哈希编码与Kalman滤波：首先，通过编码特征提取将目标转化为哈希码；然后，利用哈希码进行目标匹配，寻找当前帧中最接近上一帧哈希码的目标；最后，采用Kalman滤波对目标的运动状态进行预测和更新，以适应目标的动态变化，提高跟踪的稳定性和准确性。 - 实验结果分析：论文展示了在不同场景下的跟踪效果，包括背景单一、背景复杂、目标快速运动和目标被遮挡等情况，验证了所提方法的有效性。 3. FPGA实现： 硬件平台采用Altera的Cyclone IV EP4CE115F29作为主控芯片，配合OV7670摄像头传感器。通过SDRAM缓存数据，以VGA接口标准显示图像和目标。使用嵌入式逻辑分析器SignalTap II完成系统板级实验，验证了FPGA实现的运动目标检测与跟踪系统的功能。 总结来说，该研究旨在通过FPGA实现高效的运动目标检测与跟踪，结合经典算法的改进和现代滤波技术，实现了对复杂环境下的运动目标稳定跟踪，具有重要的理论和实践价值，尤其是在视频监控、自动驾驶等领域。