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基于TI DM6437的行人跟踪算法研究

作 者: 史文杰
导 师: 侯晓霞;项文波
学 校: 南京理工大学
专 业: 控制理论与控制工程
关键词: 行人跟踪 DM6437 DSP 背景差 分水岭 ViBe
分类号: TP391.41
类 型: 硕士论文
年 份: 2012年
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内容摘要


行人跟踪是智能视频分析领域的一个重要研究方向。在行人跟踪算法基础上可以直接实现人流统计、越界检测等智能视频监控方面的应用,而行人跟踪作为一些更高层次的智能视频分析算法的基础,可以被应用在异常行为检测、身份识别等领域。同时,嵌入式系统具有功耗低、便携性好等优点,因此,研究基于嵌入式芯片的行人跟踪算法具有重要的意义。本文首先概要的介绍了基于DM6437的软硬件开发环境。然后,分析、比较了若干种现存的效果较好的背景差方法。在此基础上,针对背景差方法经常遇到的迷彩前景和阴影问题,本文提出了一种基于分水岭分割对背景差进行补偿的算法。该方法可以缓解迷彩前景导致的目标断裂、破碎问题,并可以剔除某些在使用形态学处理后依然存在的伪前景区域。初步的试验结果表明,该方法能较好的降低阴影检测的虚警率。接下来,本文介绍了相关的行人检测、跟踪方法,并给出了基于目标位置估计和灰度直方图特征的跟踪算法框架。最后,针对算法在DM6437平台上实现的问题,本文介绍了基于DSP/BIOS实时操作系统的软件开发方法和算法优化手段,并测试、分析了行人跟踪算法在DM6437上的跟踪效果。

全文目录


摘要  3-4
Abstract  4-8
1 绪论  8-14
  1.1 选题意义与背景  8-9
  1.2 国内外研究现状  9
  1.3 行人跟踪算法框架  9-12
    1.3.1 环境建模  10
    1.3.2 运动目标分割  10-11
    1.3.3 目标分类和跟踪  11-12
  1.4 难点和主要工作  12-13
  1.5 论文章节安排  13-14
2 嵌入式开发平台概述  14-18
  2.1 TMS320DM6437芯片概述  14-15
  2.2 SEED-DEC6437开发板概述  15-16
  2.3 软件开发环境  16-18
    2.3.1 Code Composer Studio 3.3概述  16
    2.3.2 DSP/BIOS实时操作系统概述  16-17
    2.3.3 软件库说明  17-18
3 背景差方法  18-34
  3.1 早期的背景差方法  18-20
    3.1.1 非自适应方法  18
    3.1.2 自适应方法  18-19
    3.1.3 早期方法的主要问题  19-20
  3.2 高斯模型  20-22
    3.2.1 模型的提出  20-21
    3.2.2 模型的初始化和更新  21
    3.2.3 存在的问题  21-22
  3.3 混合高斯模型  22-27
    3.3.1 混合高斯模型说明  22-25
    3.3.2 改进的初始化及在线更新算法  25-26
    3.3.3 模型总结  26-27
  3.4 ViBe:Visual Background Extractor  27-34
    3.4.1 ViBe背景模型  27
    3.4.2 模型的初始化  27-28
    3.4.3 模型的更新  28-32
    3.4.4 模型总结  32-34
4 行人跟踪  34-52
  4.1 迷彩前景补偿  34-39
    4.1.1 分水岭算法概述  34-35
    4.1.2 排序算法  35-36
    4.1.3 泛洪算法  36-37
    4.1.4 输入图像的选择  37
    4.1.5 基于分水岭分割的迷彩前景目标补偿(WSOC)  37-39
  4.2 阴影抑制  39-47
    4.2.1 阴影抑制概述  40-41
    4.2.2 基于RGB颜色空间的方法  41-44
    4.2.3 基于HSV颜色空间的方法  44
    4.2.4 结合ViBe的有修正阴影抑制  44-47
  4.3 行人检测和跟踪算法  47-51
    4.3.1 行人检测  47-48
    4.3.2 行人位置估计  48-50
    4.3.3 直方图匹配  50
    4.3.4 行人跟踪算法  50-51
  4.4 本章小结  51-52
5 基于DM6437的算法实现  52-62
  5.1 硬件系统介绍  52-53
  5.2 DSP/BIOS操作系统  53-56
    5.2.1 平台配置脚本  53-54
    5.2.2 中断管理  54
    5.2.3 线程调度  54-55
    5.2.4 内存管理  55-56
  5.3 背景差和迷彩前景补偿在DM6437上的实现  56-58
    5.3.1 程序实现和优化方法概述  56-57
    5.3.2 ViBe方法的移植  57-58
    5.3.3 WSOC方法的移植  58
  5.4 行人跟踪算法的实现  58-61
    5.4.1 算法优化  58-59
    5.4.2 跟踪效果  59-61
  5.5 本章小结  61-62
6 总结和展望  62-64
  6.1 总结  62
  6.2 不足和展望  62-64
致谢  64-66
参考文献  66-69

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