基于ZYNQ的运动目标识别与追踪

a549细胞基于ZYNQ的运动目标识别与追踪
作者：金燚邓涛
来源：《科学与财富》2020年第22期金花清感方

摘要：针对当前运动目标检测跟踪有关的算法在中低端的硬件平台上实时性差，且耗费资源大、功耗高的问题。本文在Xilinx的ZYNQ-7020硬件平台上，合理利用以并行运算见长的FPGA和以控制见长的ARM核，高效的实现了运动目标检测算法的移植。在PL端实现视频图像的采集、灰度转换、帧间差分算法、膨胀腐蚀算法以及包围盒的设计，而PS端主要完成了IIC对摄像头的配置，以及对VDMA的配置。实验结果表明，该系统能够实时检测出运动目标。

关键词：运动目标检测;ZYNQ;帧间差分;包围盒;软硬件协同;VDMA

引言

随着集成电路的发展，一些硬件处理器的性能不断提高，嵌入式图像处理平台由于其灵活性的优势，具有较高的研究价值。本文基于Xilinx的ZYNQ-7020硬件平台，采用软硬件协同设计方法，搭建了运动目标检测系统。ZYNQ具有FPGA+ARM架构，同时拥有了FPGA和ARM的优点，所以其功能强大灵活性高的优点，能够轻松完成运动目标检测的工作。8510农场

1;;;; 数字图像处理

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1.1; 帧间差分算法

正硅酸乙酯帧差法即帧间差分法，是一种通过对视频图像连续两帧作差分运算来获得运动目标轮廓的方法。当视频图像中的物体出现运动时，相邻两帧之间就会出现较为明显的差异，通过两帧相减，得到两帧亮度差的绝对值。结合预设的阈值进行二值化来分析图像中物体的运动特性，确定图像中有无运动物体。feidele

帧差法主要通过式（1）实现，其中和分别为当前帧和上一帧同一位置坐标的像素点灰度值，T为预设的参考分割阈值，y为最终输出的二值结果。

1.2; 包围盒的设计

一组像素的包围盒是指包含所有这些像素的最小矩形框，矩形框的长和宽都平行于像素坐标轴。假设所有的像素均为阈值差分后的二值化像素，则通过流水处理，得到的包围盒会包围所有的运动目标，即视为捕获运动目标。

本文发布于:2024-09-25 10:27:17，感谢您对本站的认可！

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