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基于视觉的目标跟踪技术是计算机视觉领域的研究热点之一,目标跟踪技术一方面广泛应用在导航、制导、无人机以及监控等军事国防安全领域,另一方面在民用领域比如智能交通监控、安防等方面也有着广泛的应用。随着人工智能、计算视觉技术的蓬勃发展,目标跟踪领域也取得了巨大的成就,许多基于机器学习方法的高精度智能目标跟踪算法相继出现。而在工程应用中,目前仍然普遍采用模板匹配类的跟踪算法,这类算法对遮挡、光照等变化不能较好的处理,因此研究智能目标跟踪算法,并且将其移植和应用到实际的嵌入式目标跟踪系统中具有重要的理论研究价值以及工程应用价值。近年来,基于相关滤波的目标跟踪算法在目标跟踪领域发展迅速,在跟踪准确度、实时性方面都取得了巨大的成就,核化相关滤波跟踪算法巧妙地利用利用循环移位产生大量训练样本,利用循环矩阵对角化的性质,使得算法主要计算为FFT快速傅立叶变换,但是原始的核相关滤波跟踪不进行跟踪结果置信度判断,导致目标在遮挡场景下容易跟踪失败。针对上述问题,本文的主要研究内容如下:(1)首先,研究了核化相关滤波跟踪算法的原理,并且分析了核化相关滤波跟踪算法的优点和不足。为解决核化相关滤波遮挡情况下模型更新问题,本文在APEC高置信度指标的基础上,引入了SVM目标外观模型,结合两者对目标跟踪结果进行置信度判断,之后对改进后的算法在实际场景视频序列进行了大量的测试,实验表明改进后的核化相关滤波跟踪算法在保证实时性的基础上抗遮挡性能明显提升。(2)本文实现了改进后的核化相关滤波跟踪算法在TMS320C6657 DSP平台的移植与实现,其中分别在DSP上实现了图像二维FFT计算、图像HOG特征提取、SVM移植实现等功能,在移植实现的基础上,在DSP平台采用实际场景视频序列进行了大量的仿真与调试,仿真结果表明移植到DSP端的跟踪算法与PC上跟踪效果基本相同,并且移植后的跟踪算法在DSP平台计算时间仅需10ms,跟踪帧率高达100fps。(3)在DSP平台算法移植的基础上,本文实现了FPGA+DSP架构的实时目标跟踪系统的软件框架设计与开发,包括视频传输、PC上位机交互、跟踪结果显示。详细介绍了基于SRIO接口的FPGA与DSP之间视频传输过程、基于RS422串口的DSP交互指令解析执行过程。最终基于TI SYS/BIOS框架完成了软件系统模块化、多线程的设计与实现。