基于ZYNQ的实时运动目标检测系统设计.pdf
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1、叶工业控制计算机曳圆园圆3 年第 猿6 卷第 8 期基于 ZYNQ 的实时运动目标检测系统设计Design of 砸eal-time 酝oving 韵bject 阅etection 杂ystem 月ased on ZYNQ刘小韬1段金英1贾雯超2薛亮1渊1 西京学院电子信息学院袁陕西 西安 710723曰2 西京学院机械工程学院袁陕西 西安 710723冤作为机器视觉技术一个重要分支袁运动目标检测在医疗尧航空尧监控等领域有着非常广泛的应用遥 随着人类在医学成像尧人工智能和虚拟现实等技术方面的不断推进袁 人们对运动目标检测系统的要求也越来越高咱1暂遥 对目标提取精度的提高袁往往伴随着算法运算量的
2、增加袁 进而导致实时性变差遥 当中央处理单元渊CPU冤无法以足够的速度执行计算时袁使用硬件来对目标检测算法进行加速袁是解决该问题的一个有效途径遥可编程逻辑门阵列 渊Field Programmable Gate Array袁FPGA冤 硬件平台由大量的逻辑元件和与或非门电路组合而成袁具有体积小尧功耗低尧速度快尧灵活性好等优点咱2暂遥 可以将数据进行并行处理袁拥有高速数据处理能力的同时袁又可以灵活地进行算法编程遥1运动目标检测算法概述视频图像中运动目标的检测就是把运动目标或者物体利用各种方法从背景图像中检测并提取出来的一种技术遥 常用的目标检测算法有图像差分法渊帧间差分法尧背景减除法冤尧光流法等
3、遥 下面对其进行简要介绍院1.1 光流法光流法是通过检测视频序列中光流场中的像素速度变化来确定不同时刻运动目标的相对变化信息遥通常来说袁光流的产生与被观察目标或者用于采集图像的摄像头的相对运动有关袁并且运动区域与背景区域的光流不同袁因此袁可以根据光流的不同来从一幅图像中提取出运动区域遥一般来说袁要实现光流法要基于以下两个假设条件院1冤亮度不变院同一个点在随着时间变化时袁该点在不同图像上的亮度不会发生改变遥这是所有光流法实现的基本假设条件遥2冤小运动院随着时间的连续变化袁目标位置不会发生突变遥光流法的优点是不用提前预知运动目标所在场景信息的情况下就能对运动目标的位置和速度进行比较准确的检测和计算
4、袁而且袁在视频图像采集装置移动的情况下也能对目标进行检测遥但是袁光流法的不足之处也很明显袁如计算复杂且计算量大尧耗时长遥1.2 图像差分法通过图像差分法得到的差值信息可以用于动态监测尧 目标的检测尧跟踪尧识别等遥 图像差分法又可以具体分为帧间差分法和背景差分法遥背景差分法采用当前帧与背景帧做差分运算袁将差分图像中像素点灰度值变化大的区域认定为运动目标袁像素点灰度值差别较小甚至没有的区域认定为背景遥 背景差分法实现比较简单尧算法复杂度低尧实时性好遥 同时袁通过它进行运动目标检测时袁通常可以得到比较完整的检测结果袁然而这种方法对外界环境干扰非常敏感袁如场景中光照改变尧摄像机发生颤动尧自然天气的变化
5、等外界因素很容易使背景被误认为是目标袁使检测准确度降低遥帧间差分法既可以用于背景动态变化的场景袁 也可以用于背景静止的场景遥原理较为简单袁通过比较视频图像中多帧之间的差异袁找出运动物体遥 原理框图如图 1 所示院图 1帧间差法基本原理框图帧间差分法的计算公式如公式渊1冤所示院Dm-n渊x袁y冤=1袁 fm渊x袁y冤-fn渊x袁y冤 逸T0袁 fm渊x袁y冤-fn渊x袁y冤 n袁且m尧n均为正整数遥综上所述袁光流法抗噪能力差且计算复杂曰背景差分法虽然能检测出完整的目标袁但是背景帧的构造和更新会花费大量时间曰帧间差分法操作简单袁抗干扰能力强袁最适应在 FPGA 中实现遥圆ZYNQ 系统设计本文设计
6、的运动目标检测系统主要是由图像采集模块尧图像处理模块尧图像输出模块三部分构成袁整体系统框图如图 2 所摘要院运动目标检测作为图像处理的研究热点袁目前已经应用到了自动驾驶尧机器视觉尧人机交互等多个领域遥 随着人们在这些领域不断探索袁对运动目标检测的准确度和实时性要求也越来越高遥 采用帧差法设计了一种基于 ZYNQ 的实时运动目标检测系统遥 在摄像头采集到视频流后袁通过 AXI4-Stream Video 协议进行数据间的传输遥 首先对视频数据进行灰度转化尧滤波等处理曰处理好的数据通过 VDMA IP 核尧帧差法 IP 核进行帧差运算来判别物体是否发生运动曰最后将视频数据输出到 LCD 显示屏上遥
7、 实验结果表明袁此系统可以实时准确地检测出运动物体袁具有广阔的应用前景遥关键词院ZYNQ曰帧差法曰运动目标检测曰图像处理Abstract:In this paper,a real-time moving object detection system based on ZYNQ is designed by using frame differ鄄ence method.After the video stream is captured by the camera,the data is transmitted through AXI4原Stream Video proto鄄col.First
8、ly,the video data is processed by gray-scale conversion,filtering,etc.The processed data is used for frame dif鄄ference operation through VDMA IP core and frame difference IP core to determine whether the object is moving.Finally,the video data is output to the LCD display.The experimental results sh
9、ow that this system can detect moving objects ac鄄curately in real time,and has broad application prospects.Keywords:ZYNQ,frame difference method,moving target detection,image processing105基于 ZYNQ 的实时运动目标检测系统设计示遥 图像采集使用的是工业摄像头 OV5640袁主控采用的是嵌入式人工智能 FPGA 开发板 ZYNQ原7020 来进行底层逻辑设计和数据处理袁主控芯片是 Xilinx 公司的 XC
10、7020袁其 PS 端为双核ARM Cortex-A9袁PL 端为 Xilinx Artix7 系列的 FPGA 结构袁显示屏为 7 英寸 RGB LCD 显示屏袁开发环境为 Vivado 2018.3遥图 2系统总体结构框图2.1 ZYNQ原7020 开发平台Z再晕匝-7000 系列是 Xilinx 于 2010 年 4 月推出的行业第一个可扩展处理平台袁旨在为视频监视尧汽车驾驶员辅助以及工厂自动化等高端嵌入式应用提供所需的处理能力与计算性能遥ZYNQ 实际上是一个片上系统渊SOC冤袁其在一个芯片内就实现了存储尧处理尧逻辑和接口等各个功能模块袁而不是像板上系统那样袁需要用几个不同的物理芯片来
11、实现遥 这款基于 ARM 处理器的 SoC 可满足复杂嵌入式系统的高性能尧低功耗和多核处理能力等要求遥在 Z再晕匝-7000 系列芯片中袁 将逻辑部分映射到 PL 中袁将软件部分映射到 PS 中遥 PL 部分是基于 Xilinx苑 系列的 FPGA袁允许动态配置袁 也就是可以对系统应用进行动态修改袁 这是Z再晕匝 的一个重要特点袁 该部分拥有双端 BRAM渊BlockRAM冤袁也就是 PL 端的存储器阵列袁数字信号处理单元尧串行收发器尧时钟管理尧 输入辕输出接口等丰富资源曰PS 端是与 FPGA 无关的ARM 的 SOC 部分袁除了核心处理器部分袁还包括高速缓存尧加速处理器以及其他更多丰富的外
12、设咱3暂遥2.2 图像采集部分设计工业摄像头 OV5640 是一款 1/4 英寸单芯片图像传感器袁其感光阵列达到 2592鄢1944渊即 500 万像素冤袁能实现最快 15 fpsQSXVGA渊2592鄢1944冤或者 90 fps VGA渊640鄢480冤分辨率的图像采集遥如图 3 是图像采集 IP 核袁此部分的作用主要是对输入的数据进行格式转换袁 将 8 位数据转换为 RGB565 格式遥 因为OV5640 输出的行场同步信号为 8 位有效数据袁 而一个完整的RGB565 格式为 16 位有效数据袁故需要将两个时钟的 8 位有效数据拼接成一个 16 位有效数据遥 外部通过 SCCB 总线来
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