FPGA实现的混合高斯模型背景差分法及其实时性能提升

"这篇论文是2013年8月发表在《哈尔滨理工大学学报》上的自然科学类学术论文，由韩剑辉、崔猛强和袁耀辉共同撰写。研究内容主要关注视频中运动目标检测的实时性问题，提出了一种基于混合高斯模型的背景差分法，并在FPGA（Field-Programmable Gate Array，现场可编程门阵列）平台上实现了该方法。" 在视频监控和分析领域，运动目标检测是关键的技术之一，背景差分算法是其中广泛应用的手段。该算法首先通过分析连续的图像序列，建立一个静态背景模型。当新的图像帧到来时，通过比较当前帧与背景模型的差异，可以识别出运动目标。然而，随着视频帧率的提高和分辨率的增大，实时处理的需求变得更为迫切。 为了满足这种实时性要求，论文提出采用FPGA进行硬件实现。FPGA具有并行处理能力，能够高效执行复杂的计算任务，特别适合处理图像处理中的大量并行运算。针对混合高斯模型，作者对其进行了修改和定制，使其更适合于FPGA的硬件架构，以实现快速且高效的背景更新和目标检测。 混合高斯模型是一种统计模型，常用于背景建模，因为它能较好地处理光照变化和场景复杂性。在本文中，该模型被用来更精确地描述背景，允许模型随着时间的推移适应场景的变化。通过在FPGA上实现这一模型，不仅提高了算法的处理速度，还确保了在高帧率和高分辨率视频下的实时性能。 在实验阶段，研究者在FPGA开发平台上对提出的背景差分算法进行了仿真，结果证实了硬件实现的正确性和实时性能的提升。这表明，该方法对于解决实时视频处理中的运动目标检测问题具有显著的优势，特别是在需要高性能和低延迟的应用场合，如安全监控和自动驾驶等领域。 关键词包括：运动检测、背景差分、混合高斯模型和FPGA，表明论文重点探讨了这些技术在实时视频处理中的应用。中图分类号为T信息与通信工程，文献标志码A表示这是一篇应用型科研论文，文章编号则提供了具体的出版信息。这篇论文为基于FPGA的实时运动检测提供了一个创新且有效的解决方案。