基于DM642的监控系统及动目标检测算法的实现

论文摘要

随着网络技术、视频处理技术和嵌入式相关软硬件的迅猛发展,在世界范围内掀起了一股基于嵌入式视频监控系统的浪潮。在经历了模拟数字混合的阶段后,随着安防行业的发展,视频监控系统也必然朝着数字化,网络化,智能化的方向发展。本论文的主要任务是设计和开发一款基于TMS320DM642的网络数字监控系统。首先,讨论分析国内外的运动目标检测技术以及背景自适应算法;然后以DM642为核心,介绍硬件平台设计;接着阐述了基于DSP端的应用程序的设计与开发,其中使用了TI的DSP/BIOS多任务操作系统和RF5参考框架;随后研究并实现了一套基于运动目标检测的智能视频监控算法,并按照实时性要求对整个系统进行优化;最后给出实验结果和数据。本论文的成果是开发了一款能实现运动目标检测的网络数字监控系统。该系统的硬件平台外设丰富,方便各种功能的扩展和升级;集成的运动目标检测算法,能够监控输入的视频场景,并对图像进行实时分析,并实现了背景的自适应更新。这些为后续的运动目标跟踪、识别、分析等算法奠定了良好的基础。本论文的研究结果,为实现一个实用的智能监控系统迈出了坚实的一步。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章 绪论
• 1.1 研究背景及意义
• 1.2 国内外的研究现状
• 1.2.1 监控系统发展及现状
• 1.2.2 智能视频算法的发展与现状
• 1.3 主要研究工作
• 1.4 论文内容安排
• 第二章 运动目标检测的算法研究
• 2.1 背景提取与更新算法
• 2.1.1 手动背景法
• 2.1.2 统计中值法
• 2.1.3 算术平均法
• 2.1.4 Surendra 算法
• 2.1.5 其他算法
• 2.2 动目标检测算法研究
• 2.2.1 帧间差分运动检测
• 2.2.2 背景差分运动检测
• 2.2.3 阈值的选取
• 2.3 形态学滤波
• 2.4 目标提取
• 2.4.1 游程连通性算法
• 2.4.2 像素标记算法
• 2.5 RGB 与YCrCb 模型空间
• 2.5.1 YCrCb 空间色彩压缩及还原
• 2.5.2 模型间的相互转换
• 2.6 本章小结
• 第三章 基于DM642 的视频监控系统
• 3.1 系统硬件的概述
• 3.2 系统硬件模块
• 3.2.1 DSP 模块
• 3.2.2 EMIF 总线模块
• 3.2.3 视频输入模块
• 3.2.4 以太网接口模块
• 3.2.5 系统其他模块
• 3.3 本章小结
• 第四章 视频监控系统的DSP 实现
• 4.1 系统软件模块的概述
• 4.1.1 DSP/BIOS
• 4.1.2 CSL
• 4.1.3 RF5 参考框架
• 4.2 软件软件框架的设计
• 4.3 系统软件框架的实现
• 4.3.1 taskInput 线程
• 4.3.2 taskProcess 线程
• 4.3.3 taskNetwork 线程
• 4.3.4 taskControl 线程
• 4.4 算法的选取
• 4.4.1 运动目标检测算法的选取
• 4.4.2 背景相关算法的选取
• 4.4.3 其他相关算法的选取
• 4.5 相关算法的DSP 实现
• 4.5.1 背景算法和差分算法的实现
• 4.5.2 腐蚀和膨胀算法实现
• 4.5.3 运动目标提取算法的实现
• 4.6 本章小结
• 第五章 视频监控系统的优化
• 5.1 代码的优化
• 5.1.1 使用汇编代码
• 5.1.2 延迟的使用
• 5.1.3 循环部分的优化
• 5.2 使用库函数
• 5.3 内存的优化管理
• 5.3.1 DMA 的使用
• 5.3.2 内存的定位
• 5.4 Cache 的使用和优化
• 5.4.1 Cache 的使用
• 5.4.2 Cache 的优化
• 5.5 优化效果和系统展示
• 5.5.1 实验平台
• 5.5.2 系统参数
• 5.5.3 效果展示
• 5.6 本章小结
• 第六章 总结与展望
• 6.1 工作总结
• 6.2 发展计划
• 6.2.1 硬件的提高
• 6.2.2 软件的完善
• 致谢
• 参考文献
• 攻硕期间的研究成果