以DSP实现移动物体的图像检测和追踪系统

论文摘要

随着时代的迁移,人身财物的安全越来越受到人们的重视,且基于人力资源越来越珍贵的趋势,自动化实时监视系统（real-time surveillance system）的研究,成为重要的项目之一。然而目前监视系统所能提供的功能有限,所以我们希望除了应用在简单背景下的安全监视外,更希望能在复杂的背景之下,可以分辨出移动物体,于是提出在室内场景下检测移动物体,并且进一步地自动追踪系统。本论文利用德州仪器生产的数字信号处理器TMS320DM642 EVM结合CCS（Code Composer Studio）软件系统为我们的开发平台。首先利用EDMA（Enhanced Direct Memory Access）控制器开启DMA信道,将图像资料直接存入我们预设好的缓冲区内等待处理,在检测开始之前,首先由摄像机对无人环境持续观测一段时间,建立背景的统计模型；接着在检测开始后,利用背景的统计模型,通过自适应的动态背景减除算法得到前景区域,同时在线更新背景模型；最后进行区域分割,确定人体的位置。在实时图像检测追踪处理方面,利用背景相减法得到移动物体区块,并建立各个移动物体的彩色直方图模型,在移动物体没有交叉情况下使用关联性区块比对法追踪,当移动物体产生交叉时改用彩色直方图模型比对来完成我们的追踪系统,而处理完毕的图像,也通过EDMA控制器将画面输出在监控屏幕上。实验结果表明,该系统在复杂背景的室内环境下,有较好的实时性和检测效果。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 目录
• 第1章 绪论
• 1.1 视频监控的研究背景及意义
• 1.2 运动目标检测与跟踪的理论研究
• 1.3 运动目标检测与跟踪技术的发展现状
• 1.4 运动目标检测和跟踪所面临的问题
• 1.5 本文主要工作
• 1.5.1 本文研究思路和主要工作
• 1.5.2 论文的结构
• 第2章 图像处理系统总体架构
• 2.1 系统硬件的设计
• 2.1.1 视频采集模块
• 2.1.2 外部存储器模块
• 2.1.3 视频显示接口
• 2.1.4 电源管理模块
• 2.2 系统软件的设计
• 2.2.1 视频驱动程序设计
• 2.2.2 应用层软件设计
• 2.2.3 影响结果的因素
• 2.3 CCS介绍
• 2.3.1 CCS概述
• 2.3.2 代码生成工具
• 2.3.3 CCS集成开发环境
• 2.4 本章小结
• 第3章 运动目标检测研究
• 3.1 运动检测的基本方法
• 3.1.1 光流场技术法
• 3.1.2 时间差分法
• 3.1.3 背景相减法
• 3.2 自适应背景相减运动检测
• 3.2.1 初始化背景模型
• 3.2.2 前景区域提取
• 3.2.3 背景模型更新
• 3.3 运动目标检测处理
• 3.3.1 中值滤波
• 3.3.2 移动物体区块修补
• 3.4 运动目标提取
• 3.4.1 图像分割
• 3.4.2 移动物体模型建立
• 3.4.3 移动物体检测流程
• 3.5 本章小结
• 第4章 运动物体跟踪研究
• 4.1 物体状态关系分类
• 4.2 单目标区块比对法追踪
• 4.3 多目标交叉追踪
• 4.4 移动物体追踪流程
• 4.5 本章小结
• 第5章 运动跟踪系统的实现
• 5.1 基于TMS320DM642的编程
• 5.1.1 编程方法
• 5.1.2 系统配置和参数设置
• 5.1.3 编译程序中的一些选项参数设定
• 5.2 实验结果与分析
• 5.2.1 实验结果
• 5.2.2 实验结果分析
• 5.2.3 追踪错误的原因分析
• 5.2.4 其他方法比较
• 5.3 本章小结
• 第6章 总结与展望
• 6.1 本文主要的工作
• 6.2 展望
• 参考文献
• 本文作者硕士期间发表的论文
• 致谢