DM6446平台上的目标检测与跟踪：融合策略与嵌入式实现

本文主要探讨了人工智能领域中的关键课题——目标检测与跟踪技术，特别是在嵌入式平台上的应用，特别是基于DM6446的解决方案。随着视觉技术在军事和民用领域的广泛应用，目标检测和跟踪技术的重要性日益凸显，它不仅关乎国防安全，也对日常生活中的监控、自动驾驶等智能设备有着深远影响。 在目标检测方面，研究者提出了一种创新的方法，融合了边缘信息和背景减除策略，以及对称帧差技术。这种新型方法通过动态构建背景模型，利用对称帧差检测运动目标，同时保持对动态场景的适应性，有效提取目标特征信息，并具有良好的抗噪声性能。与传统帧差法和背景减除法相比，这种方法显示出显著的优势，提升了目标检测的准确性和鲁棒性。 在视觉目标跟踪部分，文章深入研究了粒子滤波和均值漂移两种经典跟踪算法。针对粒子滤波的退化和粒子贫化问题，作者提出了改进的框架，包括白适应的嵌入均值漂移策略优化粒子采样过程，以及引入遗传进化思想增强粒子多样性，以降低计算成本的同时提高跟踪的稳定性和精度。 嵌入式技术的集成是本文的重点。作者利用DM6446开发板设计了一套视觉跟踪系统，构建了完整的系统架构和各模块功能，包括系统整体设计、开发环境配置和算法优化。实际的实验验证了基于DM6446的视觉跟踪算法在实时图像处理方面的出色表现，证明了其在嵌入式环境下具有良好的稳健性和高效性。 本文通过结合边缘信息、背景减除和对称帧差的检测策略，以及粒子滤波与均值漂移的融合改进，开发出一种适用于嵌入式平台的高效目标检测与跟踪算法。借助DM6446的硬件支持，构建的嵌入式视觉跟踪系统不仅能满足实时处理需求，还展示了在实际应用场景中的强大潜力。这项研究对于推动嵌入式人工智能技术的发展具有重要的理论价值和实践意义。