FPGA实现的运动目标检测与追踪系统实时性分析

"基于FPGA的运动目标识别与追踪——微电子科学与工程专业本科生李根的毕业设计。设计中，FPGA被用作核心处理器，实现了运动目标的检测与追踪。系统通过I2C协议控制摄像头获取RGB565格式图像，接着进行格式转换、中值滤波和帧差处理，生成二值化运动结果图，再通过包围盒技术确定目标位置。设计在modelsim上仿真验证，quartus进行布局布线，并在DE1-SOC评估板上实际运行，显示了良好的效果。主要算法是帧差法，也在Matlab中进行了仿真。实时性分析表明，FPGA实现图像处理具有显著优势。" 本设计的核心是基于FPGA的运动目标识别与追踪系统，它在微电子科学与工程领域展现出了广阔的应用前景。FPGA（Field-Programmable Gate Array）的灵活性和并行处理能力使得该系统能够高效地处理图像数据。设计中，首先通过I2C（Inter-Integrated Circuit）通信协议，配置Sensor以获取RGB565格式的图像数据。这种数据格式包含每个像素的红、绿、蓝三个颜色分量，适合于彩色图像的处理。 接下来，系统进行一系列图像预处理操作。RGB到灰度（Gray）的转换简化了图像处理，减少了计算复杂性。中值滤波是一种有效的去噪方法，它能有效抑制椒盐噪声，保持图像边缘的清晰。随后，采用帧差法进行运动目标检测，即比较连续两帧图像的差异，超过设定阈值的区域被视为运动目标。这一过程通过流水线方式实现，提高了处理速度。 为了定位运动目标，设计采用了包围盒（Bounding Box）技术。这种方法能够快速概略地确定目标的边界，减少后续处理的计算量，同时保证了目标识别的准确性。所有这些处理都在FPGA硬件平台上完成，利用硬件描述语言编写代码，并在modelsim中进行模块级别的仿真验证，确保设计的正确性。 在硬件实现阶段，设计通过quartus工具进行布局布线，将设计映射到实际的FPGA芯片上。DE1-SOC评估板是一个常用的FPGA开发平台，它提供了足够的资源和支持，使系统得以成功运行并达到预期效果。实验结果证明，基于FPGA的运动目标检测与追踪系统具有高度的实时性和效率。 最后，进行了整个处理系统的实时性分析。通过表6.1可以看出，图像采集和RGB转Gray的延时非常小，而中值滤波作为最耗时的步骤，其延时约为100.4微秒。尽管如此，由于FPGA的并行处理能力，整个系统仍能保证实时处理图像流，这体现了FPGA在图像处理中的优势。 关键词涉及FPGA、帧间差分（帧差法）、中值滤波、目标检测和包围盒技术，这些都是设计的关键组成部分。通过这个设计，我们可以看到，FPGA不仅为实时图像处理提供了可能，还展现了在高吞吐量和低延迟应用中的潜力，对于未来智能监控、人机交互等领域的应用具有重要意义。