FPGA上运动目标检测算法实现：局部二元模式并行处理

"本文介绍了一种在FPGA上实现的多运动目标检测方法，该方法基于改进的局部二元模式直方图算法，通过硬件加速实现了高速处理，以解决嵌入式处理器速度限制的问题。" 文章详细介绍了检测算法的软硬件实现过程，特别是在三菱M70PLC中的编辑方法。该算法的核心是通过图像块分析来识别前景与背景，以实现运动目标检测。在硬件实现中，图像被分割成12x12的块，总共144块，每秒需处理15帧以上的图像，这就需要对每个图像块的处理速度进行显著提升。 首先，算法处理的是320x240的图像，将其转换为灰度图像后，再计算每个图像块的局部二元模式（LBP）直方图。LBP是一种简单且有效的纹理描述符，用于表示像素邻域的灰度变化。这些特征值被存储在RAM中，以便硬件可以快速访问和更新。系统使用3个背景模型直方图，存储在另一块RAM中，便于对比和更新。 硬件实现的关键在于设计一个能够高效处理图像块的结构。这个结构包括多个模块，例如用于初始化背景直方图和参数的rst信号，以及表示输入数据准备好、图像块直方图、前景/背景标识等的信号。在每个时钟周期，主模块会处理一个图像块，所有的处理都在硬件层面上进行，以达到高速处理的目标。 在FPGA上，通过并行处理技术进一步提升了效率。具体来说，FPGA能同时处理12个图像块，这极大地提高了系统的处理速度。文章指出，采用改进的LBP直方图算法，使得算法更适合硬件实现，这有助于在FPGA上实现高速的运动目标检测。 关键词“多运动目标检测”、“FPGA”表明，这项技术特别适用于需要实时监控和分析多个运动目标的场景，例如视频监控、交通管理或安全系统。通过FPGA的并行处理能力，可以在嵌入式系统中实现高效、实时的运动目标检测，克服了传统处理器速度的局限性。 这篇文章详述了一种利用FPGA实现的多运动目标检测方法，通过改进的LBP算法和硬件优化，解决了嵌入式环境中的速度问题，为实时监控和运动目标分析提供了高效的解决方案。