基于TMS320DM6467运动目标检测研究与实现

论文摘要

运动目标检测是智能视频监控中的关键技术,只有对视频场景中的运动目标进行正确的检测,才有可能对其进行跟踪和分析,如何在复杂场景中进行准确高效的运动目标检测一直是智能视频监控系统的重点和难点。而随着嵌入式技术的发展,基于嵌入式系统的智能视频监控,以其稳定性和便捷性越来越得到市场的青睐。本文以实现具有实际应用价值的智能视频监控产品为目的,研究与实现的内容包括基于TMS320DM6467平台的整体系统软件设计和运动目标检测算法的改进与实现。TMS320DM6467是达芬奇技术中最先进的媒体处理器,内部集成了C64x+DSP和ARM926EJ-S两个核,可分别用于算法实现和系统控制。在本系统中移植了嵌入式Linux操作系统到ARM核上,以更好的实现系统控制,因此系统软件的设计,主要是在Linux系统下进行应用程序的开发。系统软件的功能包括与网络摄像机和PC机通过网络进行数据传输的实现,以及为Linux操作系统添加内核模块,以实现对C64x+内核的管理,进而使得系统软件可以对在C64x+上执行的运动目标检测算法进行控制。系统软件将控制功能和算法实现进行分开设计,不仅便于控制功能和算法分别由ARM和DSP内核实现,也使得系统的维护和算法改进升级互不影响。在运动目标检测算法中,本文提出了一种基于混合高斯模型的改进算法,利用学习因子作为均值和方差的更新步长,以改善背景模型的更新速度,克服其对背景变化适应慢的缺点,同时减少背景更新的计算时间,并能充分利用C64x+的相关指令,提高了算法的实时性；在混合高斯模型检测阶段,本文提出了一种基于双门限的判决方式,以联合目标的邻域信息进行运动检测,有效的克服了局部噪声干扰。最后,在运动目标后处理部分提出了一种基于背景补偿的阴影抑制技术,能够很好地进行阴影消除,运动目标检测后处理部分还包括数学形态滤波和连通域检测,以用于删除检测结果中的孤立噪声点和填充目标内部空洞,同时可以根据连通域的检测结果和目标的先验知识去除不符合要求的运动目标。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第1章 绪论
• 1.1 研究背景及意义
• 1.2 研究现状及发展趋势
• 1.2.1 国内外研究现状
• 1.2.2 运动目标检测技术
• 1.2.3 DSP技术
• 1.2.4 视频监控的发展
• 1.3 论文主要研究工作及创新点
• 1.4 论文内容安排
• 第2章 系统平台
• 2.1 系统平台整体架构
• 2.2 系统核心处理器
• 2.3 系统外围模块
• 2.3.1 内存与存储模块
• 2.3.2 网络模块
• 2.3.3 其它功能模块
• 2.4 本章小结
• 第3章 系统软件设计
• 3.1 嵌入式Linux操作系统
• 3.2 嵌入式Linux开发
• 3.2.1 Linux内核模块开发
• 3.2.2 Linux多线程编程
• 3.2.3 Linux网络编程
• 3.3 系统软件设计与实现
• 3.3.1 软件架构
• 3.3.2 网络通信
• 3.3.3 DSP内核管理
• 3.4 本章小结
• 第4章 运动目标检测
• 4.1 运动目标检测的一般方法
• 4.1.1 光流法
• 4.1.2 时间差分法
• 4.1.3 背景减除法
• 4.2 基于高斯模型的运动目标检测
• 4.2.1 混合高斯模型
• 4.2.2 混合高斯模型初始化
• 4.2.3 混合高斯模型背景更新
• 4.3 改进的混合高斯模型
• 4.3.1 混合高斯模型参数更新的改进
• 4.3.2 混合高斯模型匹配判决的改进
• 4.4 改进的混合高斯模型算法实现
• 4.5 检测效果
• 4.6 本章小结
• 第5章 目标检测后处理
• 5.1 阴影抑制
• 5.1.1 疑似阴影检测
• 5.1.2 基于背景补偿的阴影抑制
• 5.2 形态滤波
• 5.2.1 膨胀与腐蚀
• 5.2.2 开运算与闭运算
• 5.3 连通域检测
• 5.4 目标后处理效果
• 5.5 本章小结
• 结论
• 参考文献
• 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果
• 致谢