基于DSP的运动目标检测系统研究

论文摘要

运动目标检测系统是智能视频分析系统的一个重要组成部分,在安防、交通等多个领域逐步得到了推广和应用。但是,传统的基于PC的运动目标检测系统存在着对硬件要求高、体积功耗大、实时性差等局限,无法大规模应用。视频处理技术与嵌入式技术的结合,为这些存在的问题找到了解决办法。基于DSP的运动目标检测系统利用了DSP芯片数字信号处理性能强大、价格低廉和便于集成应用等特点,为进一步搭建实用性强和产品化的视频处理平台打下了基础,是一项非常具有研究价值和意义的课题。本文以基于DSP的运动目标检测系统设计和实现为目标,对现有运动目标检测技术进行了分析,阐述了目前常用的一些运动目标检测算法原理和算法间的优劣,重点研究了在复杂场景中常用的混合高斯运动目标检测算法。对比分析了DSP与其它硬件平台的差异,指出DSP在嵌入式视频处理应用中所具有的硬件性能及软件开发优势,并进一步比较了DSP与PC平台软件开发方法的不同。通过分析和比较,论文最终选择DM642作为嵌入式核心处理芯片、SEED-vpm642为系统开发平台,研究了系统的设计与实现方法。在算法上,结合DSP与PC在视频采集信号色彩空间上的不同差异,对混合高斯模型进行了改进。建立YUV空间的混合高斯模型,利用Y通道提供灰度信号的特点,对模型匹配过程进行优化,减少了模型更新运算量,并利用YUV空间阴影等比衰减的性质进行了阴影的抑制,取得了较好的效果。在实现上,利用DSP/BIOS实时系统内核和RF参考框架,进行了改进的混合高斯算法的移植和优化,并通过驱动配置调用、存储空间分配、线程间同步通讯等步骤,完成了一个视频采集、处理、输出的运动目标检测系统原型,能够在复杂场景中实现准实时的运动目标检测。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章 绪论
• 1.1 课题研究背景与意义
• 1.2 课题研究发展现状
• 1.3 论文主要研究工作
• 1.4 本文后续章节安排
• 第二章 运动目标检测技术
• 2.1 运动目标检测技术概述
• 2.2 帧间差分法运动目标检测
• 2.3 背景建模运动目标检测
• 2.3.1 单层背景建模
• 2.3.2 多层背景建模
• 2.4 混合高斯算法的改进
• 2.4.1 YUV色彩空间介绍
• 2.4.2 YUV混合高斯改进算法
• 2.4.3 YUV空间下阴影检测
• 2.4.4 改进算法实验结果
• 2.5 本章小结
• 第三章 DSP视频处理应用分析
• 3.1 运动目标检测系统芯片选择
• 3.2 DSP与PC平台系统开发差异
• 3.3 DM642平台硬件性能分析
• 3.3.1 芯片性能
• 3.3.2 存储空间
• 3.3.3 视频接口
• 3.4 DM642平台软件开发方法分析
• 3.4.1 集成开发环境
• 3.4.2 DSP/BIOS实时系统内核
• 3.4.3 RF参考框架
• 3.5 本章小结
• 第四章 基于DM642的运动目标检测系统实现
• 4.1 系统结构设计
• 4.1.1 系统硬件组成结构
• 4.1.2 系统软件功能流程
• 4.2 DSP/BIOS的使用
• 4.2.1 DSP/BIOS配置
• 4.2.2 DSP/BIOS的启动顺序
• 4.2.3 DSP/BIOS启动初始化设置
• 4.3 视频采集、显示、处理线程
• 4.3.1 视频采集线程
• 4.3.2 检测处理线程
• 4.3.3 显示输出线程
• 4.4 系统程序优化
• 4.4.1 存储优化
• 4.4.2 编译器优化
• 4.4.3 代码优化
• 4.5 系统实现结果
• 4.6 本章小结
• 第五章 总结和展望
• 5.1 工作总结
• 5.2 进一步研究与展望
• 致谢
• 参考文献
• 攻读硕士学位期间发表的论文