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摘要:目标识别是智能安防监控视频处理系统中重要内容,为了满足安防系统小型化实时性等应用需求,设计了一种基于FPGA平台的运动目标识别系统;该系统采用 CMOS摄像头作为视频采集器,SDRAM作为视频流缓存及存储介质;利用 FPGA 可并行处理特点,采用流水线技术进行分模块化设计,对视频流进行灰度化和帧差法算法处理,并将结果传输至显示器终端,从而实现图像采集和目标识别实时跟踪和显示;测试结果表明,该系统在一定测距范围内可有效稳定地跟踪运动目标物体,可实时显示、小型化且功耗低,可进一步应用于安防领域中。
" E6 ~, }5 w7 A- `1 g随着我国安防产业以及民众安全意识的提升,安防市场规模迅速扩大,其应用领域从文博等特殊单位发展到金融、公安、交通、楼宇等周边产业。其中,安防监控领域在技术层面也已进入数字化、高清化和网络化时期,在应用层面也步入了社会化安防产品、民用市场层。同时,越来越多的传感器探测技术应用到安防市场中,如分布式光纤传感系统、振动光纤、声音监听、红外报警、激光雷达、视频监控等,其中民用摄像头、监控器、报警器等产品得到了最广泛的普及,安防视频监控行业已进入了快速发展期。
' P8 w! O. [7 w3 o由于人工方式检索进行视频排查效率低下,并且几平不可能实现实时有效监控,因此目标检测技术已成为当前安防视频监控领域中非常重要的研究方向之一。目标检测的主要目的是从一个场景或者视频中定位出目标的位置或者跟踪其运动轨迹。目前目标检测研究手段有CPU 处理、GPU处理器、AI智能芯片以及 FPGA、DSP等。其中CPU处理器采用串行方式效率略低,GPU及 AI智能芯片多采用深度学习网络框架,功耗大,开发难度大,成本高,适用于大组网、大互联场景。本文针对民用甚至是家用安防视频相机系统,利用FPGA速度快、高性价比、内部资源丰富等优点,设计并实现了一套基于FPGA的目标识别系统。% d t7 m# q$ E' r# W& C
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1、系统设计" g- I1 B/ w v: e
家庭用安防视频相机系统通常采用1或几个小型相机和图像处理平台,对入侵人或物进行实时目标识别,利用千兆网线传输,将视频实时显示在终端设备上,从而实现对家庭安全的实时监测,其总体结构如图1所示。
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( k3 s6 |, o; ]& P本文设计的基于 FPGA的安防样机系统,主要由视频采集模块、图像处理模块、显示器及相关电缆辅材等组成。在待观测区位置安装完成系统后,HDMI 线缆把监测处理完成后的视频图像实时传送到显示器中,从而完成对家庭安全的实时监测。
/ F! S# R$ f" N, \% a+ D6 q系统具体结构如图 2 所示,主要包括视频采集模块;CMOSOV7725摄像头,图像处理模块;128 Mbit 外部存储器(SDRAM)、Altra公司 Cyclone IVFPGA 等和 LCD液晶显示器等外围硬件。EP4CE6F17C8 芯片拥有6 272个逻辑单元(LE),15个乘法器,256个引脚封装,满足设计需求。9 F" m) @ R$ a
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FPGA经过IIC总线配置 CMOS 相机参数,从而实现CMOS 摄像头采集外部图像信息,并将数据通过外部存储器 SDRAM进行缓存。FPGA 处理图像数据后通过显示器将目标识别结果输出。系统包括数据采集模块、灰度化处理模块、目标识别模块、SDRAM存储控制模块以及 VGA 实时控制模块。
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7 v' \2 Z! t9 | C" z: b' ]2、目标识别系统设计
7 n2 p* }% q* R% ]6 S) A# X. r目前目标检测方法主要有∶# L R+ d% b; s, m+ c l: x! M2 c
1)光流法,其原理为给图像中的每个像素点赋予一个速度矢量,图像上的点与三维物体上的点一一对应,利用运动物体的速度矢量与背景速度矢量不同的特性进行检测。但是此方法计算量大,抗噪性能较差,无法满足实时性和实用性要求
9 V* K9 b/ k2 V- O7 E* V1 U/ I$ k: R P* V2)背景差分法,较简单、直接,先将背景图保存,再利用所需图像与背景图像差别进行判断。但此方法中背景需随时间不定期变换,且噪声也是个不得不考虑的因素;9 w7 ?8 [. A1 s$ m
3)帧间差分法,视频图像帧间具有连续性,运动目标的存在会让连续的帧与帧之间由明显的变化,利用该现象可提取图像中的运动区域,此方法通过设定阈值可以快速检测出运动目标,但帧间间隔的选取以及在相差过程中容易失掉运动目标的一些像素点,但相对简单,实时性好,可在合适的应用场景中应用。
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