視頻序列實(shí)時(shí)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)方法的研究與FPGA實(shí)現(xiàn)的開(kāi)題報(bào)告

視頻序列實(shí)時(shí)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)方法的研究與FPGA實(shí)現(xiàn)的開(kāi)題報(bào)告一、選題背景及研究意義隨著計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)的不斷發(fā)展，視頻序列的實(shí)時(shí)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)已經(jīng)成為了研究的熱點(diǎn)。實(shí)時(shí)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)在視頻監(jiān)控、自動(dòng)駕駛等領(lǐng)域具有廣泛的應(yīng)用。目前，許多實(shí)時(shí)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)方法已經(jīng)提出，但是由于數(shù)據(jù)量龐大、計(jì)算量大等因素，實(shí)時(shí)性與準(zhǔn)確性往往難以兼顧。本論文旨在研究一種實(shí)時(shí)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)方法，并將其實(shí)現(xiàn)在FPGA上，以提高計(jì)算速度和運(yùn)行效率。該方法將結(jié)合前景檢測(cè)和跟蹤算法，能夠在運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的快速變化中實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)檢測(cè)和精確跟蹤，以滿足實(shí)時(shí)性和準(zhǔn)確性的需求。同時(shí)，將方法實(shí)現(xiàn)在FPGA上，利用其并行計(jì)算的優(yōu)勢(shì)，可以加速計(jì)算速度。二、研究?jī)?nèi)容本論文主要研究?jī)?nèi)容包括：1.分析并比較目前常用的實(shí)時(shí)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)方法，選擇合適的方法作為本文的研究基礎(chǔ)；2.設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)基于前景檢測(cè)和跟蹤算法的實(shí)時(shí)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)方法；3.利用FPGA進(jìn)行硬件加速，實(shí)現(xiàn)方法的實(shí)時(shí)性和運(yùn)行效率；4.進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，對(duì)比優(yōu)化前后的計(jì)算速度和性能，并驗(yàn)證方法的準(zhǔn)確性和實(shí)用性。三、研究方法1.資料調(diào)研：收集國(guó)內(nèi)外相關(guān)文獻(xiàn)和實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，分析前沿技術(shù)的發(fā)展和研究進(jìn)展；2.算法設(shè)計(jì)：基于前景檢測(cè)和跟蹤算法，設(shè)計(jì)實(shí)時(shí)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)算法；3.軟件實(shí)現(xiàn)：利用OpenCV等開(kāi)源庫(kù)實(shí)現(xiàn)算法，并進(jìn)行性能測(cè)試；4.硬件實(shí)現(xiàn)：將算法通過(guò)Vivado進(jìn)行FPGA實(shí)現(xiàn)，并進(jìn)行邏輯綜合、實(shí)現(xiàn)、仿真和調(diào)試等過(guò)程；5.實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證：采用不同數(shù)據(jù)集進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，并對(duì)比分析優(yōu)化前后的計(jì)算速度和性能。四、預(yù)期研究成果本論文預(yù)期達(dá)到以下成果：1.提出一種基于前景檢測(cè)和跟蹤算法的實(shí)時(shí)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)方法；2.實(shí)現(xiàn)算法在FPGA上的硬件加速，加速運(yùn)算速度和運(yùn)行效率；3.開(kāi)發(fā)出硬件平臺(tái)，具備實(shí)時(shí)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)的能力，可在視頻監(jiān)控、自動(dòng)駕駛等領(lǐng)域應(yīng)用；4.驗(yàn)證算法的準(zhǔn)確性和實(shí)時(shí)性，為實(shí)際應(yīng)用提供支持。五、進(jìn)度計(jì)劃1.文獻(xiàn)調(diào)研和算法設(shè)計(jì)1個(gè)月；2.算法實(shí)現(xiàn)和性能測(cè)試2個(gè)月；3.硬件實(shí)現(xiàn)和性能測(cè)試3個(gè)月；4.實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證和結(jié)果分析2個(gè)月；5.論文撰寫(xiě)和答辯準(zhǔn)備2個(gè)月。六、參考文獻(xiàn)[1]Dai,J.,Li,Y.,He,K.,etal.(2016).R-fcn:ObjectDetectionViaRegion-basedFullyConvolutionalNetworks.In:AdvancesinNeuralInformationProcessingSystems,379-387.[2]Li,T.,Cheng,X.,&Lu,H.(2019).FastObjectTrackingviaHierarchicalConvolutionalFeatures.IEEETransactionsonImageProcessing,28(12),6020-6032.[3]Liu,F.,Shao,Z.,&Sun,J.(2020).Real-timevisualtrackingviaamultitaskcascadenetwork.InternationalJournalofComputerVision,1-19.[4]Zhou,M.,Yu,Y.,Tang,M.,etal.(2018).Recentadvancesinobjectdetectioninthe