基于SOPC的运动目标检测系统设计的中期报告.docx

基于SOPC的运动目标检测系统设计的中期报告
中期报告
一、项目背景和研究意义
随着智能化和自动化技术的发展，运动目标检测技术在生产、安全、照顾等领域中被广泛应用。运动目标检测技术是通过采集视觉数据，并通过算法对图像中的运动对象进行自动识别，从而实现对事物的控制和监测。在运动目标检测技术中，硬件平台的建设是必不可少的，其中基于SOPC的系统越来越受到关注。
随着FPGA技术的发展，基于FPGA的SOPC系统已经成为了一个重要的嵌入式系统平台。FPGA具有逻辑可重构性、硬件并行处理能力等优点，可以满足大规模、高性能、低功耗的要求。而SOPC系统是一种基于FPGA的系统，能够实现单片集成的系统，并且可根据不同的需求进行硬件操作的定制。在运动目标检测系统中，SOPC系统的应用可以提高数据处理的效率和精度。
因此，本项目将设计基于SOPC的运动目标检测系统，以实现对视频数据的采集和处理，并进行目标检测和跟踪。SOPC系统将作为硬件平台，运行在FPGA上，通过嵌入式处理器进行算法实现；视频采集模块将采用USBCamera，进行视频数据的输入；算法模块将采用OpenCV库，实现对视频数据的处理和目标检测。
二、项目进展情况
1.确定了项目的主要功能和性能指标，制定了详细的技术方案和实施计划。
2.完成了SOPC系统的设计，包括处理器子系统、外设子系统和总线协议等部分。处理器采用ARMCortex-A9，外设包括DDR3内存、Flash存储器、以太网接口等，总线采用AXI总线协议。
3.完成了视频采集模块的设计和实现，包括USBCamera的驱动程序，能够实现视频数据的输入和预览。但是由于采集模块的帧率较低，需要进行优化。
4.完成了目标检测算法的实现，采用了HOG+SVM算法，能够对视频数据进行目标检测和跟踪。但是算法的效率较低，需要对其进行优化。
三、下一步工作计划
1.优化视频采集模块的帧率，提高数据采集和传输的效率，并实现硬件加速和预处理等功能。
2.对目标检测算法进行优化，提高算法的效率和准确性。例如，采用改进的HOG算法、深度学习算法等。
3.完成系统的功能集成和测试，对系统进行性能测试、可靠性测试和压力测试，并对系统进行优化和改进。
4.撰写论文，完成毕业设计。