基于Zynq的运动车辆检测与跟踪系统设计的开题报告.docx

基于Zynq的运动车辆检测与跟踪系统设计的开题报告
一、选题背景
车辆检测与跟踪技术是目前研究的热点之一，它可以在智能交通、自动驾驶、安防监控等领域发挥作用。车辆检测与跟踪系统的设计常常涉及计算机视觉、图像处理、模式识别等多个领域，需要较强的计算和数据处理能力。而基于Zynq的系统在性能方面具有优势，能够满足目前对计算能力要求较高的车辆检测与跟踪任务。
二、研究内容
本研究旨在设计一种基于Zynq的运动车辆检测与跟踪系统，主要包括以下内容：
1.采集与处理车辆图像：设计硬件电路和软件程序实现对车辆图像的采集和处理，为车辆检测与跟踪提供数据源。
2.车辆检测算法实现：运用计算机视觉技术中的目标检测算法实现车辆的检测。要求算法效果高、计算速度快、适应不同场景环境。
3.车辆跟踪算法实现：针对车辆在复杂场景下的移动和遮挡等情况，设计车辆跟踪算法实现对车辆的连续跟踪。
4.基于Zynq系统的实现：将车辆检测和跟踪算法移植到Zynq的开发板上，实现硬件与软件的兼容与协同，在保证算法计算速度的同时，充分发挥Zynq的计算效率。
三、研究意义
本研究的实现可以为车辆检测与跟踪领域的研究提供基于Zynq的新途径。基于Zynq的系统在CPU和FPGA之间实现异构计算，具有较高的计算速度和效率，能够满足车辆检测与跟踪任务对计算资源的需求。同时，车辆检测与跟踪技术的应用范围广泛，涵盖智能交通、自动驾驶、安防监控等领域，本研究的实现具有实际应用价值。
四、研究方法
本研究的方法主要包括硬件设计、软件设计和算法实现三个方面。
1.硬件设计：包括搭建基于Zynq的硬件平台，设计图像采集电路、图像处理电路等硬件电路。其中，Zynq作为主控芯片，完成图像处理和算法计算任务，对外连接摄像头和显示器等外设，完成车辆图像的采集和展示。
2.软件设计：编写相应的驱动程序、控制程序和图像处理程序，完成与硬件电路的对接，实现图像采集、处理和显示。
3.算法实现：选择和实现车辆检测和跟踪算法，利用Opencv和Xilinx提供的FPGA开发工具进行开发、优化和测试。
五、论文结构
本论文将分为以下几个部分：
第一章：引言。包括选题背景、研究内容、研究意义、研究方法等内容。
第二章：车辆检测和跟踪算法。简要介绍车辆检测和跟踪算法的发展历程，并详细介绍本研究所应用的算法和优化方法。
第三章：系统设计。详细介绍基于Zynq的运动车辆检测与跟踪系统的设计，包括硬件设计、软件设计和算法实现。
第四章：实验结果和分析。实现和验证车辆检测和跟踪算法并对实验结果进行分析。
第五章：总结和展望。总结本研究的工作成果，并对未来发展做出展望。
六、预期成果
本研究预期实现基于Zynq的运动车辆检测与跟踪系统，实现硬件和软件的兼容与协同，并且能够实现实时的车辆检测和跟踪任务。实验结果证明本研究所提出的系统方案具有较高的算法效率和实际应用价值。