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基于FPGA的运动目标检测系统
基于FPGA的运动目标检测系统的设计和实现
摘要：本文介绍了一种基于FPGA的运动目标检测系统的设计和实现。该系统主要包括图像采集、图像处理、目标检测、显示等模块。图像采集采用摄像头，图像处理采用高速图像处理器，目标检测采用基于深度学习算法的目标检测算法。系统采用FPGA为核心实现，实现了实时高速的目标检测和显示。实验结果表明，该系统能够快速准确地检测运动目标并进行实时显示。
关键词：FPGA;运动目标检测;深度学习;图像处理
1.引言
随着摄像头技术的不断提高和计算机视觉技术的日益成熟，基于图像处理的运动目标检测系统已成为当前研究的热点。运动目标检测是指在图像序列中，对运动目标进行检测、跟踪和识别，以实现对运动目标的监控和管理。它在机器人、智能交通、无人机控制、安防、医学图像处理等领域有着广泛的应用。而基于FPGA的运动目标检测系统，具有高速、低功耗、可重构等优点，因此备受工程师和学者的关注。
本文提出了一种基于FPGA的运动目标检测系统，主要分为图像采集、图像处理、目标检测和显示几个模块。其中，图像采集模块采用了高清摄像头，对图像进行高速采集；图像处理模块采用高速图像处理器，对图像进行灰度化、滤波、二值化等操作；目标检测部分采用深度学习算法，检测出目标位置信息；最后将检测结果通过显示器实时显示出来。经过实验验证，该系统能够快速准确地检测运动目标，并实现实时显示。
2.系统架构
系统采用了FPGA为核心器件，整体架构如图1所示。图像采集模块采用高清摄像头，对运动目标进行图像采集；图像处理模块采用高速图像处理器，对图像进行灰度化、滤波、二值化等处理，以方便目标检测；目标检测模块采用深度学习算法，对图像进行特征提取，实现目标的快速检测和识别；最后，在显示器上实时显示目标检测的结果信息。
图1系统框架
3.系统模块设计
3.1图像采集模块
图像采集是整个系统的第一步处理，它主要负责采集输入的运动目标图像，为后续的图像处理和目标检测提供图像基础。本系统采用了高清摄像头，可以实现高速图像采集。具体实现方式如下：
首先需要写好采集器，将摄像头信号通过满足USB2.0高速传输的FPGA作为采样器，进行数字化处理，得到数字化后的图像信号，并将其传输到存储器（SRAM）中。实现数字化处理需要用到DVI接口转换电路、AD转换电路、时序控制逻辑电路等。
3.2图像处理模块
图像处理是整个系统的第二步，它主要负责对图像进行简单的处理，将图像处理成易于目标检测的形式。本系统图像处理采用了高速图像处理器，主要功能包括灰度化、滤波、二值化等。具体实现方法如下：
灰度化：将彩色图像转换为灰度图像，提高处理速度和减小噪音。通过缩减编码需要的字节数来降低图像大小，同时使用单色存储图像，提高存储效率和访问速度。
滤波：利用高斯滤波器或中值滤波器，可以减小图像噪声，保留图像边缘和细节信息，便于目标检测。
二值化：将图像转换为黑白二值图像，提高目标区域的对比度。二值图像中，像素点只有两个取值：0或者1，即黑色和白色。
3.3目标检测模块
目标检测是整个系统的核心部分，它主要负责从处理后的图像中检测出目标的位置信息。本系统采用了基于深度学习算法的目标检测算法，实现了目标的快速检测和识别。具体实现方法如下：
本系统采用了基于深度神经网络的目标检测算法，具体包括两个重要的模型——FasterR-CNN和YOLO系列。
（1）FasterR-CNN：该算法包括特征提取和目标检测两个部分。特征提取利用了预训练的卷积神经网络（CNN）模型，在此基础上训练出目标检测的模型。目标检测部分采用了RegionProposalNetwork（RPN）层和FastR-CNN层实现目标检测。RPN层负责产生高质量的候选窗口，而FastR-CNN层则用于目标分类和位置回归。
（2）YOLO系列：该算法是一种SingleShotDetection（SSD）方法，网络结构简单，训练速度快，检测速度也非常快，帧率数较高。它在GoogLeNet网络结构的基础上，通过添加6个卷积层和4个全连接层形成了Darknet－19网络结构。待识别平面图像（即一张输入图像）首先送入Darknet－19网络进行特征提取，在提取完毕后直接输出给对象检测算法部分进行识别。
3.4显示模块
显示模块是整个系统的最后一步，它主要是将目标检测的结果通过屏幕实时显示出来。本系统采用了高清大屏幕显示器，可以实现高速实时分辨率输出。具体实现方法如下：
将目标检测部分输出的结果图像通过FPGA的输出接口，输出到大屏幕显示器上，可以实现实时高速的目标检测和显示。同时，根据目标检测结果，可以实现目标的跟踪和识别，更方便地进行目标管理。
4.实验结果
为验证系统检测的准确性和效率，本文对该系统开展了相关实验。