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基于FPGA的运动目标检测与跟踪系统的中期报告
概述
本论文提出了一种基于FPGA的运动目标检测和跟踪系统。该系统具有高速、低功耗和实时性能。运动目标检测和跟踪是计算机视觉领域的重要应用之一，其目的是实时检测和跟踪视频中的移动物体。本系统采用多目标跟踪算法实现目标跟踪，并利用背景差分算法、帧间差分算法和高斯混合模型算法实现目标检测。该系统主要由视频输入模块、前处理模块、目标检测模块、目标跟踪模块和视频输出模块组成。系统基于XilinxZynq-7000平台开发，硬件基于Vivado编程环境实现。
前期工作
在前期工作中，我们对运动目标检测和跟踪算法进行了研究和分析。背景差分算法、帧间差分算法和高斯混合模型算法是三种常用的目标检测算法，它们都实现了对运动目标的检测。但是，这些算法也存在一些问题，如背景差分算法对光照和阴影等因素较为敏感，而高斯混合模型算法对参数的设置比较敏感等。在目标跟踪方面，我们采用了基于Kalman滤波器的多目标跟踪算法，该算法通过预测对象的位置和速度来实现目标跟踪。
系统设计
系统框图如下所示：
视频输入模块采用了8-bit视频接口，输入分辨率为720p。前处理模块采用垂直滤波器和水平滤波器对图像进行平滑处理。目标检测模块采用帧间差分算法、高斯混合模型算法和背景差分算法实现目标检测。目标跟踪模块采用Kalman滤波器实现多目标跟踪。视频输出模块通过8-bit视频接口输出跟踪结果，同时显示FPS和处理时间。
系统实现
系统实现使用Vivado编程环境进行开发。整个系统分为三个部分，图像处理模块、目标检测模块和目标跟踪模块。
图像处理模块由VerilogHDL实现，主要包括视频输入、前处理和视频输出模块。其中，视频输入模块采用FPGA内部的AXI4-Stream接口实现，前处理模块采用FPGA内部的DSP模块实现平滑处理，视频输出模块同样采用AXI4-Stream接口实现输出。
目标检测模块由VerilogHDL和VHDL实现，主要包括背景差分算法、帧间差分算法和高斯混合模型算法。其中，背景差分和帧间差分算法的实现由VerilogHDL完成，高斯混合模型算法的实现由VHDL完成。
目标跟踪模块由VerilogHDL和VHDL实现，主要包括多目标跟踪算法和Kalman滤波器。其中，多目标跟踪算法的实现由VerilogHDL完成，Kalman滤波器的实现由VHDL完成。
测试与结果
我们使用了XilinxZC702开发板进行测试，并使用了720p的视频进行测试。测试结果如下图所示：
可以看出，系统具有很好的实时性能和跟踪精度。在测试视频中，系统能够对多个物体进行同时跟踪，并保持稳定。同时，系统的处理速度较快，处理时间不超过1帧时间，保证了系统的实时性能。
结论
本论文提出了一种基于FPGA的运动目标检测和跟踪系统。该系统具有高速、低功耗和实时性能。系统采用多目标跟踪算法跟踪目标，并采用背景差分算法、帧间差分算法和高斯混合模型算法实现目标检测。系统能够对多个运动目标进行检测和跟踪，并保持稳定。测试结果表明，本系统具有很好的实时性能和跟踪精度。