基于DSP的运动目标检测系统的实现

论文摘要

随着社会的发展,全世界对公共安全需求日益提高,智能视频监控系统正越来越多地应用于国民生活的许多方面,感知环境中动态视觉信息并进行相关处理己成为计算机视觉的一个重要研究方向。本课题主要研究并实现一个基于DSP的运动目标检测系统,它是以摄像机在固定的情况下拍摄的视频图像序列作为研究对象,并最终达到实时性要求的视频监控系统。在算法方面,文中首先讨论了目前应用较多的几种运动目标检测算法,分析了这些常用算法的适用场合和优缺点,然后在此基础之上,根据本文所处理的视频图像的特点以及系统实时性的要求,确定了一套以背景差分算法为核心的运动目标检测方法,其中使用算术平均法和Surendra算法建立初始背景及背景更新,用OTSU法计算分割阈值,最后对背景差分后二值化图像做形态学处理和运动目标标记。在DSP实现方面,本文选用了TI公司的TMS320DM642作为主处理芯片,软件架构上采用了TI的DSP/BIOS多任务操作系统和RF5参考框架,使用C语言完成各个软件模块的程序设计,并按照实时性要求对整个系统进行了优化,最后给出了实验结果和数据。从DSP仿真结果和数据来看,本文的运动目标检测系统在一定条件下能够准确、及时地检测出运动目标,达到了预期的效果。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章 绪论
• 1.1 引言
• 1.2 国内外的研究现状
• 1.2.1 运动目标检测技术的发展现状
• 1.2.2 DSP技术发展现状
• 1.3 研究工作及论文安排
• 第二章 运动目标检测算法研究
• 2.1 运动目标检测流程
• 2.1.1 预处理
• 2.1.2 动检测
• 2.1.3 后处理
• 2.2 运动检测算法研究
• 2.2.1 背景差法
• 2.2.2 帧差法
• 2.2.3 光流法
• 2.3 本文运动目标检测算法的选取
• 2.3.1 运动检测算法的选取
• 2.3.2 背景相关算法的选取
• 2.3.3 阈值选取
• 2.3.4 后处理算法
• 2.4 本章小结
• 第三章 系统开发软硬件平台介绍
• 3.1 软件平台介绍
• 3.2 硬件平台介绍
• 3.2.1 TMS320DM642模块
• 3.2.2 多路视频处理模块
• 3.2.3 其他涉及模块
• 3.3 本章小结
• 第四章 运动目标检测的DSP实现
• 4.1 RF5软件参考框架
• 4.2 基于RF5的运动目标检测软件框架的实现
• 4.2.1 软件框架的实现
• 4.2.2 各个线程的具体实现
• 4.3 运动目标检测算法的DSP实现
• 4.3.1 预处理
• 4.3.2 背景差分运算
• 4.3.3 后续处理
• 4.4 系统效果展示
• 4.5 本章小结
• 第五章 运动目标检测系统的优化
• 5.1 循环部分的优化
• 5.2 库函数的使用
• 5.3 使用汇编语言优化
• 5.4 内存的优化管理
• 5.4.1 EDMA和QDMA的使用
• 5.4.2 内存的定位优化
• 5.5 本章小结
• 第六章 总结和展望
• 6.1 工作总结
• 6.2 发展展望
• 6.2.1 软件的完善
• 6.2.2 DSP硬件的提升
• 参考文献
• 发表论文和参加科研情况说明
• 致谢