关键词:
目标跟踪
嵌入式系统
机器视觉
Linux
云台控制
摘要:
近年来,随着图像处理、模式识别、目标跟踪等优秀算法的不断的发展以及低功耗、高性能处理器的涌现,嵌入式视觉产品广泛应用于智能交通、智能视频监控、机器人视觉导航、虚拟现实、无人驾驶、无人机等领域,不断的改善和影响着人们的生活,让人们的生活变得更加便捷,更加智能化。嵌入式机器视觉技术的引进,给移动设备和需要实时处理的机器设备提供了技术积累,让机器的“眼睛”实时性更好,反应更快。为此,本文将目标跟踪算法与嵌入式系统、专用高清视频处理器结合设计了一套基于嵌入式的目标跟踪系统,经过实验测试满足功能需求。本文主要完成的工作如下:(1)根据系统功能需求设计了硬件总体框架,搭建了硬件平台。前端选用松下GPMH322型号机芯采集1080*1920高清视频。然后,通过达芬奇TMS320DM8127高清视频处理平台处理采集的视频,Nand Flash作为系统运行、启动代码的存储,DDR3存储视频等海量数据。最后,通过计算机中浏览器访问WEB服务器显示视频。此外,为了扩大系统监控视野,选用了明景TK-35型号云台。(2)系统软件开发环境的搭建。安装嵌入式软件开发常用工具并配置虚拟机linux系统,包括tftp服务器的配置、NFS服务器的配置。安装并分析了IPNC RDK达芬奇软件开发包,并根据硬件平台移植嵌入式linux系统到开发板中,包括uboot移植、内核的移植、文件系统的移植。(3)通过分析多通道软件架构和达芬奇多核通信原理开发了目标跟踪和云台控制应用程序。基于Benchmark准则,通过MATLAB仿真比较分析目标跟踪算法,最终选用时空上下文跟踪算法(Fast Tracking Via Spatio-Temporal Context Learning,STC)作为系统的跟踪算法,并用C/C++语言重写跟踪算法移植到系统中。研究明景云台B01通信协议,根据图像跟踪框的中心位置和云台的转速关系设计了云台控制方法。最后,完成了系统测试,包括系统启动测试、跟踪算法测试、云台控制测试,验证了系统的可行性。