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基于帧间差分法的目标检测研究与FPGA实现
基于帧间差分法的目标检测研究与FPGA实现
摘要：随着计算机技术的快速发展，目标检测成为计算机视觉领域的研究热点之一。本论文主要研究了基于帧间差分法的目标检测算法，并利用FPGA技术进行了实现。通过对比分析和性能评估，验证了该算法在目标检测方面的有效性和高效性。
1.导言
目标检测是计算机视觉领域的重要研究方向，广泛应用于视频监控、智能交通等领域。随着计算机硬件性能的提升，FPGA技术被越来越多地应用于目标检测任务中，其并行处理和低功耗特性能够有效提高系统的实时性和准确性。
2.相关工作
目标检测算法主要分为基于传统机器学习方法和基于深度学习方法两大类。其中，基于帧间差分法属于传统机器学习方法，通过分析帧间的灰度差异来检测目标。在FPGA实现方面，研究者们主要关注如何优化算法并提高实时性。
3.基于帧间差分法的目标检测算法
基于帧间差分法的目标检测算法主要包括以下几个步骤：首先，对两帧图像进行灰度化处理，得到灰度图像；然后，对两帧图像进行帧间差分，计算像素之间的灰度差异；接着，进行二值化操作，将差异大于阈值的像素标记为目标像素；最后，通过形态学操作和连通区域分析来提取目标并完成检测。
4.FPGA实现
在FPGA实现方面，本论文选取了Xilinx的Zynq系列FPGA作为硬件平台。首先，对目标检测算法进行逻辑划分和模块设计，利用VivadoHLS对算法进行综合和优化。然后，通过Vivado进行RTL设计和综合，并通过ISE软件进行布局布线和生成比特流文件。最后，使用SDK进行系统集成和验证。
5.实验结果与分析
本实验选用了多个视频序列进行目标检测测试，并将实验结果与传统PC端算法进行对比。实验结果表明，基于帧间差分法的目标检测算法在FPGA上实现具有较高的准确性和实时性，能够满足实际应用的需求。
6.总结和展望
本论文通过研究基于帧间差分法的目标检测算法，并在FPGA上实现，验证了算法的有效性和高效性。在未来的研究中，可以进一步优化算法，提高检测准确度和实时性，并将FPGA技术应用于更多的目标检测场景中。
关键词：目标检测、帧间差分法、FPGA实现、性能评估、实时性