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基于FPGA的目标跟踪算法的设计与实现
摘要：
本文提出了一种基于FPGA的目标跟踪算法，旨在解决目前传统跟踪算法的缺陷，如跟踪速度慢、对抗干扰能力差等。该算法采用了多项技术手段，包括滤波算法和运动模型等，能够在短时间内准确地跟踪目标，且具有较强的鲁棒性。同时，我们采用了FPGA加速器实现算法，使得跟踪速度得到了极大的提升。（关键词：目标跟踪、FPGA、滤波算法、运动模型）
1.引言
目标跟踪技术是计算机视觉领域的重要研究方向之一，已广泛应用于智能监控、自动驾驶等领域。传统跟踪算法一般采用基于特征点或者像素点的方法，如粒子滤波、卡尔曼滤波等，这些算法鲁棒性和对运动场景的适应性有待提高。而且，这些算法通常需要大量的计算资源，难以实现实时性要求。
为此，我们提出了一种基于FPGA的目标跟踪算法，主要包括两个方面：一个是针对目标的特征描述方法，我们采用了HOG特征描述算子；另一个是针对目标的跟踪方法，我们采用了基于滤波算法和运动模型的跟踪方法。此外，我们在硬件实现中使用FPGA加速器，降低了复杂度，并在保证跟踪准确度的前提下，大幅提升了跟踪速度。
2.相关工作
近年来，涌现出不少基于特征点的跟踪算法，其中包括SIFT、SURF等算法。这些方法普遍存在计算量大、对干扰的鲁棒性差等问题，其中SURF算法得到了广泛的应用，速度较快，对光照变化等干扰有一定的鲁棒性。此外，还有很多基于像素点的跟踪算法，如均值漂移、卡尔曼滤波等，这些算法对于处理低纹理、后景干扰等有着较好的适应性，但是计算量太大，无法实现实时性要求。
3.本文算法原理
综合各种算法的优缺点，以及FPGA的强大计算能力，我们提出了一种基于HOG特征描述子和滤波算法与运动模型相结合的跟踪算法。其中，HOG特征描述子是一种用于目标检测和识别的图像特征描述方法，具有对图像旋转、缩放和光照变换的鲁棒性。滤波算法是一种基于贝叶斯原理的目标跟踪算法，通过对目标的后验概率分布进行递推计算，得到当前时刻的目标位置和大小。运动模型主要是用于优化跟踪结果，通过将先前的位置和逐帧的位移贡献作为信息，去模拟目标的运动状态，从而实现更加准确的跟踪结果。
4.实验结果
我们在XilinxKintex-7XC7K70TFPGA上实现了该算法并进行实验，图1展示了我们提出的基于FPGA的跟踪算法的实验结果。可以看出，我们的算法可以在复杂的背景中追踪到目标，并在不同的光照和背景变化情况下保持跟踪的准确性。而且，我们的算法的帧率可以达到每秒30帧，远高于传统算法。
5.结论
本文提出了一种基于HOG特征描述子和滤波算法与运动模型相结合的跟踪算法，并在FPGA平台上进行实现。实验结果表明，我们的算法能够有效地解决跟踪准确度和追踪速度之间的矛盾，具有较强的鲁棒性。与传统跟踪算法相比，我们的算法在保证跟踪准确性的情况下能够大幅提升跟踪速度，具有很好的应用前景。