FPGA实现的人体姿态检测与识别系统设计

"基于FPGA的人体姿态检测与识别系统设计与验证" 本文是一篇关于使用FPGA（Field-Programmable Gate Array）实现人体姿态检测与识别系统的硕士论文。作者果彬在东北大学信息科学与工程学院攻读电路与系统专业硕士学位，由李景宏副教授指导。该系统设计涵盖了摄像头驱动、内存存储以及图像处理算法的应用。 在人体姿态检测与识别领域，视频监控系统通过分析视频中的人体运动特征来判断人的姿态，这在安全监控、人机交互等多个领域具有广泛的应用前景。然而，这个研究方向也面临着独特的技术难点和挑战，如背景复杂性、运动目标检测以及姿态识别准确性等。 论文的核心内容是设计一个基于FPGA的系统，该系统能够识别五种不同的人体姿态。作者首先进行了大量的文献调研，然后聚焦于两个关键问题：一是静态背景下的运动目标检测，二是人体姿态的识别。对于运动目标检测，通常采用背景差分法、光流法或基于深度学习的方法，这些方法在FPGA上实现可以提供实时性和效率。对于姿态识别，可能涉及特征提取（如关键点检测）、机器学习模型（如支持向量机、神经网络）或现代深度学习框架（如卷积神经网络）的运用。 在硬件层面，FPGA的优势在于可编程性和并行计算能力，它能高效地执行复杂的算法。论文中详细阐述了如何利用Verilog语言进行FPGA的逻辑设计，构建图像处理流水线，优化数据传输和计算过程。同时，论文也讨论了内存管理策略，确保高帧率的视频流可以在FPGA中得到有效处理。 此外，系统设计还包括了摄像头接口的建立，以便获取连续的视频流，并对捕捉到的图像进行预处理，去除噪声，提高识别的准确性。最后，识别结果可能会存储在FPGA内部的存储器中，或者通过外部接口传输到其他设备进行进一步处理或展示。 这篇论文的贡献在于提供了使用FPGA进行实时人体姿态检测与识别的一种方案，不仅有助于提升监控系统的智能水平，也为FPGA在计算机视觉领域的应用提供了新的视角和实践基础。同时，文中提出的解决方案和实现方法对于后续研究者来说具有重要的参考价值。