【摘 要】
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目标跟踪技术目前在安防监控、赛事直播等领域具有较好的前景。但在实际的跟踪应用场景中面临着实时性要求高、跟踪场景较复杂等情况,加上受成本和嵌入式处理平台本身的限制,其处理效果往往很难满足现实需求。因此,目标跟踪等图像处理技术的落地实现是当前研究的热点内容。FPGA具备的硬件逻辑资源可灵活编程与并行处理等的特点,使其在图像处理领域拥有很好的应用前景,通过合理的算法优化,可使FPGA成为理想的视频图像处
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目标跟踪技术目前在安防监控、赛事直播等领域具有较好的前景。但在实际的跟踪应用场景中面临着实时性要求高、跟踪场景较复杂等情况,加上受成本和嵌入式处理平台本身的限制,其处理效果往往很难满足现实需求。因此,目标跟踪等图像处理技术的落地实现是当前研究的热点内容。FPGA具备的硬件逻辑资源可灵活编程与并行处理等的特点,使其在图像处理领域拥有很好的应用前景,通过合理的算法优化,可使FPGA成为理想的视频图像处理算法的加速平台。本文首先搭建了基于FPGA的软硬件平台,然后在充分利用FPGA并行和流水线处理等特点的基础上,针对性地设计了运动目标检测与跟踪算法,实现了高清视频图像场景下的实时目标跟踪。实验结果表明,该系统结构更轻量化,且能在1920×1080分辨率下跟踪目标,跟踪速率达到60FPS,测试的平均跟踪重叠率在85%以上,在较复杂场景下也能具备一定的抗干扰能力。具体的算法实现包含三个部分。（1）采用DDR3缓存视频图像实现帧间差分算法,对视频中的运动目标进行实时检测,获取进入区域的目标信息,并用于下一步目标跟踪的执行。（2）针对FPGA平台优化实现了基于Mean Shift的目标跟踪算法。先通过检测结果获取目标特征,之后每帧都会经过Mean Shift计算将跟踪窗口指向目标特征分布最密集处。通过不断迭代,窗口中心将始终收敛于目标位置,达到跟踪效果。（3）抗干扰的算法实现。为了解决遮挡、相似物体干扰等问题,在跟踪算法中引入了卡尔曼滤波预测机制,进一步地提升了跟踪算法的准确性。同时,系统具备更新目标特征模型的功能,以针对目标在跟踪过程中的形态变化。
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