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基于FPGA的运动目标跟踪系统设计与实现的中期报告
一、研究背景
在现代社会中，运动目标跟踪技术在安防、智能交通、军事等领域中得到了广泛应用。传统的运动目标跟踪系统主要基于CPU和GPU进行实现，在实时性、精度和功耗等方面存在不足。而现在，FPGA的高速计算能力和可编程的灵活性成为了运动目标跟踪系统的有效解决方案之一。FPGA可自由定制电路结构，满足不同应用领域下的实时处理和低功耗需求，具有低延迟、高吞吐量、高精度和低功耗等特点。因此，本研究旨在基于FPGA实现一个高效、实时、低功耗的运动目标跟踪系统。
二、研究目标
本研究的主要目标是设计并实现一个基于FPGA的运动目标跟踪系统，包括以下几个方面：
1.采用预测算法和多种滤波算法对视频图像进行处理，提高对目标物体的识别和跟踪精度；
2.设计并实现高效的目标处理流水线架构，在保证实时性和跟踪精度的情况下，尽可能降低功耗；
3.针对不同场景和目标物体进行实验测试，并对系统进行优化和改进。
三、研究方法和方案
1.预测算法和多种滤波算法
通过对图像序列的处理，提取出目标物体的位置信息，并对位置信息进行滤波和预测，以提高识别和跟踪的精度。其中，预测算法采用卡尔曼滤波算法，而滤波算法则包括中值滤波、均值滤波、高斯滤波等。
2.目标处理流水线架构
为了将目标跟踪系统实现在FPGA上，需要设计符合FPGA特性的高效流水线架构。在该架构中，采用中央控制器对整个系统进行控制和调度，包括数据预处理、目标识别、目标跟踪和结果输出等各个阶段。在实现中，需要考虑数据的传输、存储和处理等方面，采用缓存和FIFO等技术来降低延迟和提高吞吐量。同时，还需要对板上资源进行合理分配，达到最优的功耗和速度平衡。
3.实验测试和优化改进
为了验证系统的有效性和性能，需要对多个不同场景和目标物体进行测试，并对系统进行优化和改进。实验测试方案主要包括目标跟踪精度、实时性、功耗等方面的评估。在优化和改进方面，主要针对目标处理流程和算法进行改进，提高处理速度和识别精度，提高系统的实际应用价值。
四、研究进展
当前，我们已完成了预测算法和多种滤波算法的研究和实现，能够对图像序列进行处理，提取目标物体的位置信息。同时，我们也完成了基于FPGA的目标处理流水线架构设计，并进行了初步的验证测试。下一步，我们将针对不同场景和目标物体进行实验测试，并进行优化和改进，在实现高效、实时、低功耗的运动目标跟踪系统方面取得更好的进展。