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基于DM642的运动目标识别与跟踪系统

更新时间:2020-03-28 19:10:14 大小:4M 上传用户:xiaohei1810查看TA发布的资源 标签:dm642运动目标识别 下载积分:3分 评价赚积分 (如何评价?) 打赏 收藏 评论(0) 举报

资料介绍

运动目标的识别与跟踪是机器视觉领域里的重要组成部分。目标识别算法通过分析视频序列中的有效信息,对视野中的运动目标进行识别进而运用目标跟踪算法进行跟踪。有效节约了人力成本,通过分析运动目标的行为特征,为最后的判断提供理论依据。

  本文设计了基于DM642芯片和相邻帧差法和Camshift算法相结合的嵌入式运动目标识别与跟踪系统,并完成了相应的硬件设计和软件编程工作。该系统在云台摄像头静止的情况下采用帧间差分法识别运动目标,在云台摄像头转动的过程中采用连续Camshift算法跟踪运动目标,并通过实时定位运动目标中心坐标来跟踪运动目标的轨迹,实现日常生活背景下对单一运动目标的有效跟踪。实验结果显示,系统具有一定抗干扰能力,并且满足实时性要求。针对目标识别初始阶段,摄像头抖动造成的背景抖动干扰运动目标的有效识别。本文提出了一种基于图像SIFT特征点匹配去除背景抖动干扰的方法。

  论文主要工作如下:

  1.设计了一款基于TMS320DM642芯片的运动目标识别与跟踪系统,在此基础上完成了整个系统电路板的绘制和调试工作。深入学习 AVR单片机Atmega16,实现了Atmega16与DM642之间的I2C通信,完成传输舵机控制信号的功能。在CCS4.0软件平台下,实现了对DM642的中断、EDMA模块、VP口、I2C以及外接SDRAM、Flash和编码器解码器等芯片的编程控制;

  2.在对DM642芯片内部结构深入研究的基础上,详细学习了Camshift跟踪算法的原理,编写了相应的.asm和.cmd文件。同时在硬件电路中编程实现了从YUV空间到HSV空间的快速变换算法。最后在DM642芯片中实现:使用相邻帧差法对运动目标的识别;并使用Camshift跟踪算法实现在简单背景下对低速单一运动目标的连续跟踪;

  3.提出基于图像SIFT特征点的匹配去除背景抖动干扰的方法,利用OpenCV开源视频函数库,在VC系统中的OpenCV平台下实现了该算法,有效降低了目标识别阶段,摄像头抖动对目标识别带来的干扰。

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