基于Zynq7035双目摄像头的移动目标检测方法研究

资源摘要信息:"基于Zynq7035双目摄像头移动目标检测" 在探讨基于Zynq7035平台进行双目摄像头移动目标检测的技术时，首先需要了解Zynq7035平台以及双目摄像头系统的工作原理，然后详细分析帧差法这一移动目标检测方法的具体步骤，以及Vivado开发环境在其中的作用。 Zynq7035是Xilinx公司生产的一款可编程SoC（System on Chip），它集成了ARM处理器和FPGA（现场可编程门阵列）的特性。这种独特的架构使得Zynq7035平台能够在嵌入式应用中提供优秀的处理能力和灵活性。对于本项目来说，Zynq7035能够为双目摄像头系统提供必要的计算资源和实时处理能力。 双目摄像头系统则通过两个摄像头从略微不同的视角获取图像，通过模拟人类的双眼视觉原理，能够计算出场景中物体的距离和深度信息。这种系统在目标检测、障碍物识别和3D建模等领域有广泛的应用。 移动目标检测是智能视频分析的一个重要分支，它的核心任务是从视频流中识别出移动的物体。帧差法是实现移动目标检测的一种经典算法，它包括以下几个关键步骤： 1. **图像获取**：双目摄像头需要以一定的频率连续采集图像序列，为后续的处理提供基础数据。 2. **差分运算**：在连续两帧图像之间进行差分运算，计算后一帧与前一帧的像素差值，形成差分图像。差分图中亮度变化明显的区域往往表示有物体运动。 3. **阈值设定**：通过设定阈值，筛选出差分图像中的高亮区域。这些区域表示了图像间亮度变化较大的部分，对应移动目标的位置。 4. **噪声去除**：由于环境干扰、摄像头噪声等因素，差分图像中可能存在大量噪声点。通过连通成分分析，可以去除面积过小或孤立的噪声点，保留真正反映移动目标的信息。 5. **目标检测**：经过以上步骤处理后，可以确定的连通区域即为检测到的移动目标。这个过程可能还需要结合其他算法，如背景减除、光流法等，以提高检测的准确性和鲁棒性。 Vivado是Xilinx推出的一款面向FPGA设计的集成开发环境，它支持HDL（硬件描述语言）如Verilog和VHDL的编写与设计。在Windows 10操作系统环境下，Vivado 2018.3版本为开发者提供了一套完整的开发流程，包括项目创建、模块设计、IP核集成、时序分析及硬件编程等环节。对于基于Zynq7035平台的双目摄像头移动目标检测项目来说，Vivado可以用来实现FPGA逻辑的编程，以及处理摄像头采集数据的算法实现。 在项目中，如果使用的是ov5640型号的双目摄像头模块，该模块具有较好的性能价格比，可以满足多数视觉应用的需求。该模块的名称"ov5640_shuangmu_1"表明这是第一个双目摄像头模块，其中的"ov5640"指的是摄像头模块所使用的图像传感器型号。 总结来看，本项目通过结合Zynq7035平台强大的处理能力、双目摄像头系统的深度感知能力和帧差法的高效移动目标检测算法，在Vivado开发环境的辅助下，实现了一套完整的移动目标检测系统。该系统不仅能够快速准确地检测到移动目标，而且还可以在后续的应用中根据需要进行进一步的图像处理和目标跟踪等高级功能。