【文章內(nèi)容簡介】 算法都存在自己的優(yōu)勢和缺陷 ,而且都只能 針對某種特定的環(huán)境才能夠產(chǎn)生較好的檢測、跟蹤的效果。就目前而言 ,不存在一個通用 的算法來解決這個問題。因此 ,對于目標檢測和跟蹤算法的分析研究是和有必要的 ,也是 我們進行算法設(shè)計的一個必要的基礎(chǔ)。 研究內(nèi)容及創(chuàng)新點 本文選取視頻序列中的運動目標的檢測和跟蹤作為研究重點 。最終 在嵌入式系統(tǒng)平臺 上 , 結(jié)合 OpenCV 進行具體運動目標檢測和跟蹤算法的實現(xiàn) 。 針對運動目標的正確識別與 分割 、 物體 之間 的相 互遮 擋和 重疊 、 處理 的實 時性 等難 點進 行研 究 , 著力 解決 這幾 個難 點。 本文主要內(nèi)容總結(jié)如下 : 在運 動目 標檢 測方 面 : 重 點分 析目 前較 廣泛 使 用的 光流 法 、幀 差法 、背 景差 分 法 , 指 出這 些算 法的 優(yōu) 缺點 ,提 出 適用 于嵌 入式 系統(tǒng) 的檢 測 方法 ,并 說 明該 算法 在 嵌入 式 linux 上面的實現(xiàn) 方式。 在 運動目標 跟 蹤方 面 : 本 文將 詳細 研究 運動 目 標跟 蹤的 各 個算 法 , 分析 其優(yōu) 缺 點 , 說 明其適用的范圍 ,并提出一種基于碼本模型的算法 ,并在嵌入式系統(tǒng)上實 現(xiàn)該算法。 最后 ,就是具體的實現(xiàn)工作了 ,準備在以三星的 S3C6410 為主芯片的開發(fā)板上進行具 體的 實現(xiàn) 工作 , 開發(fā) 板上 跑 操作 系統(tǒng) 。 另外 , 本文 所研 究的 很多 問題 , 都涉 及 圖像處理的相關(guān)問題 , 如果每個實現(xiàn)過程都完全自己用代碼實現(xiàn) , 那必然是個龐大的過程 , 工作量也是十分驚人的、 不太可能的 , 所以我們采用 Intel 的 OpenCVOpen Source Computer Vision Library 進行這些過程的實現(xiàn)。 開發(fā)環(huán)境的介紹該算法在 上進行開發(fā) 。 Ubuntu 是一個以桌面應用為中心的 linux 操作系統(tǒng)。 “ ubuntu ” 譯為 烏邦 托或 烏班 圖 , 意思 為 “人 性” 、 “我 的存 在是 因為 大家 的存 在” , 是非 洲 傳統(tǒng)的一個價值觀 , 類似華人社會的 “仁愛” 思想。 Ubuntn 是基于 Debian 發(fā)行版和 GNOME 桌面環(huán)境 ,目標在于為用戶提供最新的、最穩(wěn)定的主要由自由軟件構(gòu)建而成的操作系統(tǒng)。 作為 linux 的一個發(fā)行版本 ,具有著 linux 的很多優(yōu)勢 ,如較低的成本、較低的管理成本、 在高性能運算方面也具有較強的優(yōu)勢、高可擴展性和可維護性 ,也正是由于 linux 具有這 么多的優(yōu)勢 ,近年來 ,開發(fā)人員逐漸傾向于采 用 linux 系統(tǒng)進行開發(fā) ,而且在嵌入式終端 3 緒論 上 linux 操作系統(tǒng)的占有率 ,也逐年的增加。 在進 行設(shè) 計的 算法 中 , 設(shè) 計到 很多 的 數(shù) 字圖 像 處理 相關(guān) 的 算法 ,如 果這 些基 本 的算 法 完全自己用代碼來實現(xiàn)的話 ,將是十分巨大的工程 ,也是不太切合實際的。這里我們采用 Intel 的 OpenCVOpen Source Computer Vision Library,OpenCV 是 Intel1999 年開始建立的 , 基于 BSD 許可 證授 權(quán) (開 源 ) 發(fā)型 的跨 平臺 計算 機數(shù) 據(jù)庫 , 具有 很好 的跨 平臺 性 , 可以 運 行在 Linxu 、 Window 和 MAC OS 等 操作系統(tǒng)上 ,這個庫主要由 C 函 數(shù)構(gòu)成 ,其中包含了 少量的 C++組成 , 是一 個輕 量級 但是 十分 高效 的計 算機 圖像 庫 , 實現(xiàn) 了數(shù) 字圖 像處 理和 計 算機視覺方面的大部分算法。另外 ,OpenCV 還具有開源的特性 ,所有使用者都可以免費 獲得 Opencv 的源代碼和安裝包 ,使用者可以方面的使用 ,不需要其他外部支持也可以完 整的編譯連接并生成可執(zhí)行的程序。目前 ,做圖像處理和機器視覺相關(guān)應用方面的研究 , 大量的使用該開源庫 , 而且很多人也把該庫或者該庫的部分移植到 DSP 、ARM 等硬件上。 對于廣大的本科和研究生同學 ,也提供了很大的便利?？梢悦赓M利用該 庫進行畢業(yè)設(shè)計。 這里 ,我也把 Opencv 移植到嵌入式 linux 上面 ,作為畢業(yè)設(shè)計的基本算法庫。 本章總結(jié) 本章從 研究 背 景、 研究 現(xiàn) 狀、 研究 的內(nèi) 容及 創(chuàng) 新點 、開 發(fā) 環(huán)境 等幾 個方 面展 開 論文 。 主要 對 自己 的研 究 內(nèi)容 進行 說明 , 并對 當前 目標 檢 測和 目標 跟蹤 的 普遍 研究 內(nèi)容 進 行分 析 ,提出的想法和思路 ,并提出自己設(shè)計算法的創(chuàng)新點。 開發(fā)環(huán)境是進行算法實現(xiàn)和仿真的基本要求。從系統(tǒng)軟件和依賴的基 本庫 2 個方面 , 說明我們的開發(fā)環(huán)境。 說明系統(tǒng)軟件和依賴的基本庫的優(yōu)勢 , 具有很好的可靠性、 通用性、 跨平臺性、低成本性等各個方面進行說明 ,這些是進行算法和程序設(shè)計的基本要求 ,為我 們程序和算法的設(shè)計和實現(xiàn)提供了可靠的保障。 4 汕頭大學工學院 2020 屆碩士學位論文 第 2 章 系統(tǒng)介紹和總體設(shè)計 我們 旨在 實現(xiàn) 一個 視頻 監(jiān) 控中 的目 標檢 測和 目 標跟 蹤系 統(tǒng) ,對 于系 統(tǒng)的 軟硬 件 做整 體 的設(shè)計 ,以便能夠?qū)崿F(xiàn)我們準備實現(xiàn)的功能和性能。這里我們對我們系統(tǒng)的要求進行具體 的 分析 ,確定了我們實現(xiàn)的平臺 ,包括硬件、系統(tǒng)軟件、圖像處理庫等。 系統(tǒng)功能分析 目標 檢測 和跟 蹤系 統(tǒng) ,這 里就 是對 監(jiān)控 系統(tǒng) 中 ,出 現(xiàn)在 視 場內(nèi) 的運 動目 標 ( 如 人、 車 輛 )進行檢測 ,然后隨著目標的移動 ,實時地跟蹤運動的目標。因為在實際的運用中 ,我 們所采用的攝像頭都是有一定可視角的 ,不可能覆蓋 360 度范圍 ,總是存在一定的監(jiān)控死 角。當我們檢測到有運動目標進入視場后 ,對運動目標進行跟蹤 ,并且實時地把運動目標 當前所在視場內(nèi)的坐標反饋給系統(tǒng) ,系統(tǒng)根據(jù)反饋的運動目標的坐標 ,實 時地控制云臺 , 通過云臺的轉(zhuǎn)動 ,從而保證運動目標的中心一直處在視場的中心位置。 隨著 嵌入 式系 統(tǒng)的 發(fā)展 , 一方 面主 芯片 的主 頻 越來 越高 , 處理 一些 復雜 算法 的 實時 性 越來越好 。另一方面更多實時性好、穩(wěn)定可靠的操作系統(tǒng)的出現(xiàn) ,在嵌入式設(shè)備上面都可 以很好的運行 ,嵌入式設(shè)備逐漸成為工業(yè)、民用、軍用等各方面 青睞的實現(xiàn)系統(tǒng)。這里我 們也采用嵌入式系統(tǒng)進行實現(xiàn) ,主芯片采用三星的 S3C6410 ,片上運行 linux 操作系統(tǒng) , 采用 Intel 的 Opencv 作為圖像處理的基本 圖形庫。詳細的軟硬件介紹 ,在下文進行。 硬件平臺介紹 S3C64XX 系 列 的 應 用 處 理 器 芯 片 是 三 星 主 推 的 , 三 星 目 前 主 要 推 出 S3C6400 和 S3C6410,這 2 款主芯片都是 ARM11 架構(gòu) 的芯 片 , 而且 硬件 管腳 兼容 ,2 個芯片的功能是 基本 傷痛 的 , 最明 顯的 區(qū)別 就是 S3C6410 帶有 2D/3D 硬件 加速 。 主頻 最高 可以 達到 677M , 足以處理我們的算法。 5 系統(tǒng)介紹和總體設(shè) 計 網(wǎng)口 串口 ARM11 (S3C6410 ) LCD 彩屏 核心板 攝像頭 觸摸屏 圖 21 嵌入式硬件結(jié)構(gòu)圖 Fig. 21 Hardware structure of embedded systemS3C6410 處理器是一個強大的處理器 ,尤其它的 MFCMulti Foramt Codec 單元。這 是 一 個 視 頻 Codec 模塊 , 支持 MPEG4 ,Profile, P3 和 VC1 Main Profile 編解碼功能。支持 1/2 和 1/4 像素的運 動估計 ,支持 MPEG4 AC/DC 預測 ,支持 ,對于 MPEG4 還支 持可 逆 VLC 和 Data Partition 功能 ,支持碼流控 制 (CBR 或者 VBR ) ,編 解碼 同時 進行 的時 候