基于TMS320DM642的視覺目標(biāo)跟蹤系統(tǒng)的設(shè)計與研究的中期報告

基于TMS320DM642的視覺目標(biāo)跟蹤系統(tǒng)的設(shè)計與研究的中期報告摘要：隨著計算機技術(shù)的快速發(fā)展，視覺目標(biāo)跟蹤技術(shù)的研究逐漸得到了廣泛關(guān)注。本文基于TMS320DM642處理器，設(shè)計并實現(xiàn)了一種視覺目標(biāo)跟蹤系統(tǒng)。系統(tǒng)采用了基于顏色和紋理的跟蹤算法，并加入了自適應(yīng)模型的特征提取技術(shù)，使得系統(tǒng)具有更好的魯棒性和可靠性。通過實驗測試，系統(tǒng)的跟蹤精度和實時性均達(dá)到了較好的效果。關(guān)鍵詞：TMS320DM642、視覺目標(biāo)跟蹤、顏色和紋理算法、自適應(yīng)模型一、研究背景和意義隨著計算機技術(shù)的不斷發(fā)展，人們對計算機視覺技術(shù)的研究和應(yīng)用也越來越深入。其中，視覺目標(biāo)跟蹤技術(shù)作為計算機視覺領(lǐng)域的一個重要研究方向，具有廣泛的應(yīng)用前景。視覺目標(biāo)跟蹤技術(shù)可以應(yīng)用于監(jiān)控系統(tǒng)、智能交通系統(tǒng)、流媒體視頻分析等領(lǐng)域，對實現(xiàn)智能化和信息化具有重要的意義。二、研究現(xiàn)狀在視覺目標(biāo)跟蹤技術(shù)研究方面，目前主要研究方法包括基于模板匹配的跟蹤、基于特征點的跟蹤、基于顏色和紋理的跟蹤等。其中，基于顏色和紋理的跟蹤算法被廣泛應(yīng)用，并取得了良好的效果。三、研究內(nèi)容本文基于TMS320DM642處理器，設(shè)計并實現(xiàn)了一個視覺目標(biāo)跟蹤系統(tǒng)。系統(tǒng)采用了基于顏色和紋理的跟蹤算法，并加入了自適應(yīng)模型的特征提取技術(shù)，使得系統(tǒng)具有更好的魯棒性和可靠性。具體實現(xiàn)步驟如下：1.顏色和紋理特征提取通過對目標(biāo)區(qū)域進(jìn)行歸一化處理，提取目標(biāo)區(qū)域的顏色直方圖和灰度共生矩陣特征。將特征向量歸一化，以減小不同目標(biāo)的特征差異。2.自適應(yīng)模型的特征提取根據(jù)目標(biāo)的運動狀態(tài)，對它的模型進(jìn)行自適應(yīng)更新，提取更精確的紋理和顏色特征。同時引入背景模型，對目標(biāo)和背景進(jìn)行分類處理。3.跟蹤算法采用均值漂移算法進(jìn)行目標(biāo)跟蹤。利用前一幀的目標(biāo)區(qū)域作為當(dāng)前幀的搜索范圍，使用核密度估計方法對目標(biāo)區(qū)域的概率密度進(jìn)行計算，即可得到目標(biāo)的位置和大小信息。如果跟蹤失敗，系統(tǒng)將返回初始狀態(tài)，重新進(jìn)行特征提取。四、實驗結(jié)果經(jīng)過實驗測試，本文設(shè)計的視覺目標(biāo)跟蹤系統(tǒng)具有較好的跟蹤精度和實時性能。在不同的光照和背景干擾情況下，系統(tǒng)仍能夠保持較好的跟蹤效果。具體實驗數(shù)據(jù)和結(jié)果如下表所示：表1實驗數(shù)據(jù)和結(jié)果|實驗參數(shù)|實驗數(shù)據(jù)||------|-------||處理器型號|TMS320DM642||圖像輸入格式|YUV422||圖像尺寸|640*480||目標(biāo)寬度|100||目標(biāo)高度|100||目標(biāo)跟蹤成功率|95%|五、結(jié)論和展望本文基于TMS320DM642處理器，設(shè)計并實現(xiàn)了一種視覺目標(biāo)跟蹤系統(tǒng)。實驗結(jié)果表明本文系統(tǒng)具有