針對(duì)實(shí)時(shí)性應(yīng)用的視頻檢測(cè)算法研究與FPGA實(shí)現(xiàn).pdf

1、視頻檢測(cè)、跟蹤、識(shí)別一直是智能監(jiān)控、視頻檢索、模式識(shí)別相關(guān)領(lǐng)域研究的熱點(diǎn)，這些技術(shù)與現(xiàn)代生活密切相關(guān)，受到了廣泛的應(yīng)用。其中視頻目標(biāo)檢測(cè)作為跟蹤、識(shí)別等高級(jí)處理的前序步驟，處理的精度與速度直接影響到后續(xù)工作能否順利進(jìn)行。當(dāng)前檢測(cè)算法的研究如果按照檢測(cè)素材進(jìn)行分類，可以分為使用像素信息作為基本元素進(jìn)行檢測(cè)的像素域檢測(cè)，以及使用運(yùn)動(dòng)矢量、DCT系數(shù)等信息作為基本元素進(jìn)行檢測(cè)的壓縮域檢測(cè)。本文針對(duì)實(shí)時(shí)性應(yīng)用，分別對(duì)壓縮域及像素域檢測(cè)算法進(jìn)行了

2、一定研究。
　　 在壓縮域，本文基于H.264編解碼標(biāo)準(zhǔn)，研究了如何從未完全解碼的H.264視頻流中提取運(yùn)動(dòng)矢量，并對(duì)矢量進(jìn)行預(yù)處理，得到顯著的矢量場(chǎng)作為檢測(cè)的基本元素。基于得到的矢量場(chǎng)，本文提出了一種改進(jìn)的壓縮域聚類檢測(cè)方法，通過(guò)對(duì)矢量進(jìn)行特征提取，并對(duì)矢量場(chǎng)進(jìn)行分層聚類來(lái)得到最后的目標(biāo)區(qū)域。實(shí)驗(yàn)證明此改進(jìn)方法相比原始EM聚類的壓縮域檢測(cè)方法，提高了檢測(cè)速度，并且能夠有效消除光影噪聲區(qū)域，此外該改進(jìn)算法還能有效克服目標(biāo)暫時(shí)靜止

3、而無(wú)法被檢測(cè)的影響。
　　 壓縮域的優(yōu)點(diǎn)在于未完全解碼狀態(tài)就能夠開(kāi)始檢測(cè)處理，且數(shù)據(jù)量相比像素域更少，從兩方面提高了檢測(cè)的效率。但壓縮域使用每一個(gè)4×4像素塊的運(yùn)動(dòng)矢量作為基本的檢測(cè)元素，相比像素域以像素作為基本的檢測(cè)元素，檢測(cè)精度具有一定局限性。
　　 像素域處理歷史悠久，理論研究較成熟，但對(duì)于越來(lái)越高質(zhì)量的視頻應(yīng)用，對(duì)于海量的像素?cái)?shù)據(jù)，傳統(tǒng)的像素域檢測(cè)方法無(wú)法在保證精度的同時(shí)，滿足實(shí)時(shí)性要求。本文基于變換檢測(cè)提出了一

4、種改進(jìn)的像素域檢測(cè)算法。通過(guò)視頻序列累計(jì)出可靠的背景緩存，通過(guò)當(dāng)前幀與背景緩存的差異來(lái)得到目標(biāo)區(qū)域。該算法相比傳統(tǒng)分水嶺等像素域方法具有高效、易于并行，流水線處理等硬件實(shí)現(xiàn)的優(yōu)點(diǎn)。
　　 從實(shí)現(xiàn)角度來(lái)說(shuō)，對(duì)于目標(biāo)檢測(cè)，因?yàn)楦鞣N復(fù)雜的應(yīng)用環(huán)境，出于靈活性以及成本等因素的考慮往往與跟蹤、識(shí)別等高級(jí)處理一起用CPU來(lái)處理?，F(xiàn)場(chǎng)可編程門電路FPGA作為一種半定制的芯片，比起僅使用CPU處理的系統(tǒng)，雖然會(huì)增加額外系統(tǒng)成本，但它可以根據(jù)特定

5、算法進(jìn)行優(yōu)化，充分利用并行性流水線等硬件實(shí)現(xiàn)的優(yōu)勢(shì)。針對(duì)有實(shí)時(shí)性的應(yīng)用，利用FPGA來(lái)實(shí)現(xiàn)視頻前處理、檢測(cè)等算法可以大大提高處理速率。
　　 本文基于FPGA平臺(tái)，使用數(shù)字圖像傳感器作為輸入，顯示器作為輸出，SDRAM作為處理緩存，在FPGA內(nèi)部設(shè)計(jì)了傳感器配置、圖像同步、圖像色彩空間轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)調(diào)度、SDRAM控制、VGA輸出、檢測(cè)等邏輯模塊。實(shí)現(xiàn)了基于上述背景寄存檢測(cè)算法的檢測(cè)系統(tǒng)。該系統(tǒng)在滿足實(shí)時(shí)性要求的同時(shí)，較好的完成了檢