基于TMS320DM642的运动物体检测算法DSP移植

本文是一篇研究论文，主要探讨了基于TMS320DM642数字信号处理器（DSP）的运动物体检测算法移植的过程。作者张小龄、谢鹏和张宝峰来自天津大学复杂系统控制理论与应用实验室，他们的研究集中在如何将现有的运动物体检测算法高效地迁移到TMS320DM642 DSP开发环境中。 文章的核心内容首先介绍了移植策略。他们利用MATLAB Simulink中的实时工作坊工具模块，构建了一个可以被TMS320DM642识别的CCS项目文件。这个工具的优势在于简化了传统的编程流程，通过图形化界面减少了开发周期，并提高了程序的可执行性。在移植过程中，作者采用了一种称为"在循环测试"（PIL, Processing in the Loop）的方法，即在仿真环境中对处理器进行验证，确保算法移植后的正确性和性能。 具体步骤包括：首先，创建一个可以在TMS320DM642上运行的Simulink模型，该模型通过Real-time Workshop模块构建。然后，通过在仿真环境下运行并观察结果，实时检查算法的运行情况，这有助于快速定位和修复可能存在的问题。这种方法确保了移植的代码能够在实际硬件上实现预期的运动物体检测功能。 研究结果显示，通过Simulink生成的项目文件不仅满足了移植的需求，还有效地提升了开发效率和系统的实时响应能力。这表明，对于基于TMS320DM642的运动物体检测系统设计，使用Simulink进行算法移植是一种可行且有效的策略，能够优化工程实践并促进技术创新。 本文的研究对于那些寻求在嵌入式系统中实现高级视觉处理功能的工程师具有重要的参考价值，尤其是在硬件限制和实时性要求高的应用场景中，DSP移植技术的应用显得尤为关键。