基于FPGA的双模式多运动目标检测设计.pdf

中文摘要

运动目标检测属于计算机视觉领域，旨在使用图像处理及深度学习等算法在视

频图像序列中检测及跟踪运动目标。该技术被广泛应用于视频监控及安防、工业自

动化、人机交互与姿态识别、国防军事等领域，具有重大应用价值及发展前景。本

研究以构建高适用性、小型化的双模式多运动目标实时检测系统为研究目标，对多

运动目标检测算法、双模式设计、数据处理的硬件加速、系统硬件开发等方面展开

研究，主要研究内容如下：

首先，本研究对运动目标检测算法及系统硬件实现研究现状展开分析，确定在

低成本、小型化系统中使用以帧间差分法与背景差分法为基础的双模式运动目标检

测方案，并决定以高性价比、低功耗FPGA芯片为核心搭建本系统。其次，对系统

中目标检测算法以及图像处理理论进行分析，明确了系统设计中算法布局及两种检

测模式的适用情形，并且选定了合理的二值化分割阈值。而后，本研究规划系统模

块及功能要求，并据此设计系统整体结构。明确设计要求后，选用Altera公司Cyclone

Ⅳ系列FPGA作为核心芯片，并对系统电源电路、时钟复位电路、配置电路、外设

连接电路四个主要电路进行开发。对FPGA，本研究进行如下功能开发：将系统划分

为图像采集、图像处理、图像存储以及输出显示四个模块分别完成设计及验证；通

过背景帧图像锁存实现双模式切换；遵循接口时序要求开发逻辑功能；根据FPGA

数据处理特点转化图像处理算法并实现逻辑开发；针对不同格式及不同时钟域的数

据传输实施格式转换、数据缓存以及跨时钟域处理等设计。

最后，本设计在多行驶车辆的公路场景进行上板测试，成功在双工作模式下实

现多个运动目标检测。性能方面，本设计消耗8207个逻辑单元、8001个组合逻辑资

源、3162个寄存器、91个I/O接口等资源，该数据与以往研究对比突出了优秀系统

硬件资源使用量。此外，系统中传输一帧图像所需时间约33.3ms，而图像处理仅需

约0.128ms，验证了系统的实时性。至此，本研究成功在FPGA平台实现了一个节省

硬件资源与能耗的小型化、低成本、双工作模式的多运动目标实时检测系统，为运

动目标检测方向的研究做出了有利贡献。

关键词：运动目标检测；帧间差分法；背景差分法；双模式；FPGA

I

ABSTRACT

Movingtargetdetectionbelongstothefieldofcomputervisionandaimstouse

algorithmssuchasimageprocessinganddeeplearningtodetectandtrackmovingtargets

invideoimagesequences.Thistechnologyiswidelyusedinvideosurveillanceand

security,industrialautomation,human-computerinteractionandgesturerecognition,

nationaldefenseandmilitaryandotherfields,andhasgreatapplicationvalueand

developmentprospects.Thisstudyaimstoconstructahighlyapplicableandminiaturized

dual-modemulti-movingtargetreal-timedetectionsystem,andconductsresearchon

multi-movingtargetdetectionalgorithms,dual-modedesign,hardwareaccelerationof

dataprocessing,systemsoftwareandhardwaredevelopment,etc.,mainlyTheresearch

contentisasfollows:

First,thisstudyanalyzedthecurrentresearchstatusofmovingtargetdetection

algo