ARM11平台上的视频运动目标检测跟踪系统优化设计

本文档主要探讨了基于ARM11的视频图像中运动物体检测跟踪系统的开发和应用。ARM11是一种嵌入式微处理器架构，被广泛应用于移动设备和低功耗系统中，因其高效性和小型化特性而备受青睐。面对当前视频图像运动目标跟踪技术中的挑战，如设备便携性差和能耗问题，作者提出了一种解决方案。 首先，作者对国内外视频图像运动目标跟踪技术进行了深入研究，分析了现有系统在实际应用中的局限性。传统的设备往往体积大、功耗高，限制了它们在移动和便携环境中的使用。因此，设计一个小型化且能实现实时性能的系统显得尤为重要。 该系统选择了ARM11平台作为核心，这是因为ARM11具有良好的计算性能和较低的功耗，这使得它非常适合构建高效能的嵌入式系统。此外，Linux操作系统被选择来运行在ARM11平台上，因为它提供了稳定且灵活的开发环境，便于软件的开发和移植。 系统的核心功能包括视频信号的实时处理，包括检测运动物体、标记运动物体的关键点以及进行轨迹标注。通过在实验室环境中使用USB摄像头采集视频，系统成功实现了对240x320分辨率视频的处理，显示出其在实际场景中的可行性。这意味着用户可以在低成本、低功耗的条件下，实现对动态场景中目标的精确跟踪。 文章的关键词包括ARM11、OpenCV（一个开源计算机视觉库，用于处理图像和视频）、视频检测、运动目标跟踪等，这些关键词揭示了论文的技术焦点。ARM11的选用体现了对硬件性能的优化，OpenCV则展示了在软件层面如何利用现有的工具进行复杂的视觉任务。 这篇论文提供了一个创新的解决方案，旨在改进视频图像中运动物体检测跟踪系统的性能和实用性，特别是在便携设备和移动应用中。通过结合ARM11和Linux的优势，作者的工作对于推动嵌入式计算机视觉技术的发展具有重要意义，为未来的智能设备和实时监控系统提供了新的设计思路和技术路线。