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          基于多DSP和FPGA的實(shí)時(shí)雙模視頻跟蹤裝置設(shè)計(jì)

          作者: 時(shí)間:2010-08-19 來(lái)源:網(wǎng)絡(luò) 收藏

           ?。?)式組合算法[6]

          表1 兩種模式優(yōu)缺點(diǎn)比較

          本文引用地址:http://www.ex-cimer.com/article/151643.htm



            如表1所示,由于形心和相關(guān)各有優(yōu)缺點(diǎn),具有較大的互補(bǔ)性[7] 。采用形心算法的和相關(guān)匹配跟蹤算法的同時(shí)工作,按照各自的圖像分割方法分割出目標(biāo)和背景,抽取目標(biāo)的特征,輸出目標(biāo)的跟蹤信息。最后在主控的TMS320c6416進(jìn)行檢查,把相關(guān)匹配跟蹤模式中采用相關(guān)峰值的相關(guān)度函數(shù)構(gòu)造的目標(biāo)位置置信度和形心跟蹤模式的置信度進(jìn)行置信度判決,從而決定選擇跟蹤控制信號(hào),同時(shí)對(duì)不適當(dāng)?shù)母櫮K進(jìn)行重新裝定。

           ?。?)目標(biāo)暫時(shí)丟失下目標(biāo)軌跡外推算法

            在跟蹤目標(biāo)的過程中,目標(biāo)在視場(chǎng)中可能會(huì)被短時(shí)遮擋而丟失;另外當(dāng)目標(biāo)在視場(chǎng)中停留,則目標(biāo)可能融入背景,也會(huì)出現(xiàn)目標(biāo)丟失的現(xiàn)象。針對(duì)這兩種情況,當(dāng)目標(biāo)短時(shí)遮擋,根據(jù)存儲(chǔ)記憶以前各幀和本幀的目標(biāo)信息,采用微分線性擬合外推方法預(yù)測(cè)下一時(shí)刻目標(biāo)的位置。而當(dāng)目標(biāo)在視場(chǎng)停留時(shí),首先按目標(biāo)被遮擋處理,當(dāng)外推有限步,或是外推到接近邊界時(shí)目標(biāo)仍未出現(xiàn)時(shí),則確定該目標(biāo)在視場(chǎng)停留,標(biāo)記停留位置,當(dāng)目標(biāo)再次出現(xiàn)時(shí)繼續(xù)完成跟蹤。

            4、系統(tǒng)工作狀態(tài)分析

            為實(shí)現(xiàn)使自動(dòng)有序的跟蹤,我們確定系統(tǒng)各個(gè)跟蹤狀態(tài)和各狀態(tài)之間的轉(zhuǎn)換條件。

            本系統(tǒng)跟蹤狀態(tài)有四種:

            S0 搜索狀態(tài) 發(fā)生在系統(tǒng)初始工作或目標(biāo)完全丟失階段。

            S1 捕獲狀態(tài) 系統(tǒng)處于發(fā)現(xiàn)目標(biāo)狀態(tài)。

            S2 正常跟蹤狀態(tài) 系統(tǒng)處于對(duì)目標(biāo)的正常跟蹤中。

            S3 預(yù)測(cè)跟蹤 目標(biāo)偶爾丟失時(shí),系統(tǒng)通過自學(xué)習(xí)對(duì)當(dāng)前目標(biāo)進(jìn)行預(yù)測(cè)跟蹤,并試圖再捕獲目標(biāo)。

            本系統(tǒng)轉(zhuǎn)換條件有三種:

            C1目標(biāo)截獲。

            C2目標(biāo)偶然丟失,指目標(biāo)瞬間丟失,其運(yùn)動(dòng)仍具有可預(yù)測(cè)性。

            C3目標(biāo)深度丟失,指目標(biāo)丟失一段時(shí)間,其運(yùn)動(dòng)不可預(yù)測(cè)


            系統(tǒng)狀態(tài)轉(zhuǎn)換情況如圖3所示。在跟蹤啟動(dòng)并初始化后,進(jìn)入搜索狀態(tài)S0,系統(tǒng)按照一定的掃搜規(guī)律進(jìn)行搜索;當(dāng)形心跟蹤模塊發(fā)現(xiàn)移動(dòng)目標(biāo),則進(jìn)入捕獲狀態(tài)S1;由相關(guān)跟蹤模塊對(duì)目標(biāo)進(jìn)行識(shí)別,確認(rèn)后進(jìn)入正常跟蹤狀態(tài)S2;當(dāng)目標(biāo)偶爾丟失時(shí),系統(tǒng)通過自學(xué)習(xí)對(duì)當(dāng)前目標(biāo)進(jìn)行預(yù)測(cè)跟蹤,并試圖再捕獲目標(biāo),進(jìn)入預(yù)測(cè)跟蹤狀態(tài)S3;如果目標(biāo)完全丟失,則改變搜索策略,重新再搜索,以便有可能再次捕獲目標(biāo)。

            5、結(jié)論

            本跟蹤上能完成對(duì)移動(dòng)目標(biāo)的檢測(cè)和跟蹤,初步實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明采用的硬件實(shí)現(xiàn)算法使系統(tǒng)的性能得到很大提高。式的圖像跟蹤算法使系統(tǒng)適合多種背景下的移動(dòng)目標(biāo)跟蹤,自適應(yīng)能力強(qiáng),抗干擾性能好,具有鎖定目標(biāo)短暫丟失后的再次捕獲能力,提高了跟蹤的可信度。但本擬在下面兩個(gè)方面作進(jìn)一步的研究。一是考慮本的軍事應(yīng)用背景,需要目標(biāo),尤其是遠(yuǎn)方目標(biāo)有相對(duì)較高的速度才能觸發(fā)系統(tǒng)捕獲,因此沒有考慮攝像頭自身跟蹤時(shí)的運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償[8]。否則,必須加入攝像機(jī)運(yùn)動(dòng)估計(jì)和補(bǔ)償;二是對(duì)移動(dòng)目標(biāo)的識(shí)別能力還需加強(qiáng),在設(shè)定特定跟蹤目標(biāo)上,尤其是跟蹤到多個(gè)移動(dòng)目標(biāo)時(shí),不具備區(qū)分的能力,需要改進(jìn)到能識(shí)別設(shè)定中的跟蹤目標(biāo)并完成對(duì)設(shè)定目標(biāo)的跟蹤。


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