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基于DSP的视频监控系统研究

【摘要】: 随着计算机视觉和智能系统技术的不断发展,各种图像识别系统的研究和开发技术在军事和民用等诸多领域得到了广泛的关注。特别是运动目标的检测和跟踪技术,因其广泛的应用前景而成为一个重要的研究课题。本课题“基于DSP的视频监控系统研究”的目的就是在DSP技术基础之上,研究并设计一种快速、准确的运动目标识别与跟踪系统。 首先,介绍了运动目标检测和跟踪及其所对应的算法。主要用到的跟踪算法有波门跟踪算法和相关跟踪算法。在监控软件方面,按照监控背景的不同,可分为静态背景和动态背景,不同的监控场景采用不同的监控方法。由于本文的设计是在静态背景下,故采用帧差分法,运动目标跟踪则采用质心跟踪法,可以很容易达到检测的效果。而在动态背景下,由于检测的场景比较复杂,采用光流法,当检测到运动物体时,就可给出相对运动矢量进行跟踪。本文对各算法进行了原理性的阐述及比较,编程进行仿真,以选择最优的算法。 其次,设计了基于DSP的视频监控系统的硬件平台。整个系统由数字摄像头、DM642开发板、云台、云台解码器、报警电路、终端显示器、存储设备、电源等部件组成。相关外设搭建了视频处理的平台,整个系统成本低、可靠性高。DSP芯片TMS320DM642的计算能力可达到4800MIPS,在视频处理方面,芯片可以达到处理速度25帧/秒,可以满足实时监控的要求。 系统调试时,结合搭建的DSP硬件系统,实现了运动目标检测和跟踪算法,设计了图像采集与显示部分的驱动程序,完成了图像的MPEG压缩编码,编写了下载程序BOOTLOADER和FLASH读写程序,研究了基于嵌入式实时操作系统底层软件DSP/BIOS以及参考框架结构(RF5)编写识别跟踪算法程序,并按数字信号处理器算法标准(XDAIS)要求进行封装,按照软件流程图的顺序,嵌入到主程序框架中。 最后,通过静态场景下的监控实验,验证了算法的实用性,实验结果也基本实现了预先的设计要求。本文最后给出了进一步完善和改进系统性能的方法与技术路线。

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