基于FPGA的视场人体目标检测与跟踪研究
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摘 要
人体目标的检测与跟踪在视频信号处理和计算机视觉的研究领域中占有重要
的地位。它主要应用于汽车自动驾驶系统或辅助驾驶系统、机器人控制、基于运
动的识别、基于视觉的控制和视频场景监控等场合。本课题以视频监控和车辆辅
助驾驶这两种应用为研究背景，在研究比较各类现有人体目标检测与跟踪技术的
基础之上，以可编程逻辑器件 FPGA 为主芯片构建算法模块，进行了硬件实现。
针对视频场景监控系统采集的图像，本文着重研究了基于 Snake 模型的人体目
标提取和分割算法。针对汽车辅助驾驶系统中的应用要求，本文采用数字形态学
的方法进行感兴趣区域分割，并对基于双目立体视觉技术的分割算法也做了仿真
和研究。在人体识别和跟踪方面，采用了基于人体形状的识别方法和基于参数的
特征跟踪算法。
论文在硬件设计方面的具体工作，包括硬件平台中各模块的芯片选型、电路原
理图设计以及PCB板的设计。根据算法的运算量和所处理的图像大小，本课题采用
Omnivision公司的图像传感器OV7670采集图像，通过两个FIFO将其存储在SDRAM
中，并采用Altera公司的Cyclone系列芯片EP1C6Q240作为主芯片，对存储的图片数
据进行相应的算法处理，实现人体目标检测与跟踪。整个程序在QuartusII集成开发
环境中编译通过，并硬件验证，达到了预期的效果。整个系统功耗低、效率高，
具有良好的实时性和灵活性，并可根据实际需要进行修改和剪裁，可方便的嵌入
到各种实际应用中，具有较好的应用前景。
关键词：FPGA 人体检测与跟踪 Snake 模型 立体视觉 形态学
ABSTRACT
Human target detection and tracking is a very important task in the fields of video
signal processing and computer vision. It is mainly used in the applications of automatic
driving, automatic driving assistance system, robot controlling, distinguish based on
moving, controlling based on vision and video science monitor. The applications of
video science monitor and automatic driving assistance system are the backgrounds of
this paper. The research has compared the existing technology of human target detection
and tracking and has realized the algorithm module with the major chip called FPGA.
Aiming at the images picked up by video monitor system, this paper researches on
target extracting and segment algorithm based on Snake model. This paper segments
ROIs by digital morphology methods, and also simulates and researches on the segment
algorithm based on binocular stereoscopic vision technology. The paper uses the
distinguishing algorithm based on human shape and feature and the tracking algorithm
based on parameter on the aspects of human target detection and tracking.
The paper does some particular work on hardware, including the chip picking, the
schematic diagram design of electric circuit and the design of PCB board on the
hardware platform. According to the computing burden and the size of processing
images, this paper selects the image sensor called OV7670 to acquiring image
information which is stored into SDRAM through two FIFOs, adopts the EP1C6Q240
among Cyclone series by Altera company as the major chip, uses the algorithms to
process the stored image data, and realizes the human target detection and tracking. The
program is compiled successfully on Quartus II integrated developing environment and
testes on hardware platform. The program achieves expected results. The system has
low consumption, high efficiency, good real-time and agility. We can modify and cut out
the function according to actual requests. The system can be embedded conveniently
into various applications and has promising application prospects.
Key words: FPGA, Human Detection and Tracking, Snake Model,
Stereovision, Morphology
I
目 录
中文摘要
ABSTRACT
第一章 绪 论 ....................................................... 1
§1.1 课题来源及意义 ............................................. 1
§1.2 人体目标检测与跟踪技术的发展 ............................... 2
§1.2.1 人体目标检测与跟踪技术研究现状 ........................ 2
§1.2.2 人体目标检测与跟踪技术发展趋势 ........................ 2
§1.3 课题研究的主要内容及论文框架 ................................ 4
第二章 人体目标检测与跟踪算法的研究 ................................. 5
§2.1 人体目标检测算法在视频监控中的研究 .......................... 5
§2.1.1 光流法 ................................................ 5
§2.1.2 帧差法 ................................................ 5
§2.1.3 背景减法 .............................................. 6
§2.1.4 Snake 模型 ............................................ 7
§2.1.5 实验仿真结果 ......................................... 10
§2.2 人体目标检测算法在车辆辅助驾驶中的研究 ..................... 12
§2.2.1 感兴趣区域分割 ....................................... 12
§2.2.2 目标识别 ............................................. 21
§2.3 人体目标的跟踪 ............................................. 23
§2.3.1 质心计算 ............................................. 23
§2.3.2 目标跟踪 ............................................. 23
§2.4 本章小结 ................................................... 26
第三章 基于 FPGA 的硬件平台设计 ..................................... 27
§3.1 总体硬件构架 .............................................. 27
§3.2 硬件平台电路分析 .......................................... 27
§3.2.1 FPGA 主控芯片 ........................................ 28
§3.2.2 FPGA 配置电路 ........................................ 28
§3.2.3 电源电路 ............................................. 30
§3.2.4 时钟电路 ............................................. 31
§3.2.5 串口电路 ............................................. 32
§3.2.6 存储电路 ............................................. 33
II
§3.3 硬件平台 PCB 板设计 ......................................... 33
§3.3.1 PCB 板设计基础 ....................................... 33
§3.3.2 PCB 板设计流程 ....................................... 34
§3.4 本章小结 .................................................. 36
第四章 人体目标检测与跟踪算法在 FPGA 上的实现 ....................... 37
§4.1 图像数据采集部分 .......................................... 37
§4.2 图像数据接收存储控制部分 .................................. 38
§4.2.1 FPGA 接收控制部分 .................................... 38
§4.2.2 FPGA 存储控制部分 .................................... 40
§4.3 图像数据处理部分 .......................................... 42
§4.4 串口通信的实现 ............................................ 44
§4.5 设计结果与本章小结 ........................................ 46
第五章 总结与展望 .................................................. 48
§5.1 论文总结 ................................................... 48
§5.2 展望 ....................................................... 50
参考文献 ............................................................ 51
在读期间公开发表的论文和承担科研项目及取得成果 ...................... 53
一．论文 ........................................................ 53
二．专利 ........................................................ 53
三．科研项目 .................................................... 53
致 谢 ............................................................... 54
第一章 绪论
1
第一章 绪 论
§1.1 课题来源及意义
人体目标检测与跟踪技术由于其重要的应用价值，已成为计算机视觉等领域
的非常活跃的研究课题之一[1]。本课题研究的人体目标检测与跟踪技术主要以视频
监控和车辆辅助驾驶系统这两种应用为研究背景。本课题关注这两种应用的原因
是它们都有着迫切的实际应用需求，且以它们为应用背景开发的人体目标检测与
跟踪技术可以推广到其它应用中去[2]。
智能视频监控系统就是利用计算机视觉技术对摄像机采集的视频信息进行分
析，理解和处理，将无关的信息滤除，只将提取出的有用的信息报告给监控人员
进行处理，从而具有预警，防范和主动监测的功能，它具有类似人一样的智能，
能代替人完成一些监视任务[2]。
由于视频监控系统在军事上和民用上的紧急需求，一直是最近几年的研究热
点。在民用安全方面，智能视频监控系统可以分析处理摄像头采集的视频信息，
如果有可疑的人物，系统可以自动进行报警，那么就可以阻止犯罪的发生，进而
保障大家的安全；在民用交通方面，智能视频监控系统监测交通流量，检测高速
公路上的交通事故；在民用商业方面，智能视频监控系统统计各购物场所和娱乐
场所消费者人数，监视公众场合中行人的阻塞情况和拥挤程度，以免发生踩踏事
件；在军事安全方面，智能监控系统可以实时监测国境线和军事基地，保障国家
安全[2]。在视频监控的场景中，人是活动主体，所以监控系统必须能实时地检测和
跟踪人的运动[3]。
人体目标检测与跟踪技术不仅是智能视频监控系统后续高级处理的基础，同
时在也车辆辅助驾驶系统中起着关键作用。
车辆辅助驾驶系统中的人体目标检测是指利用安装在运动车辆上的摄像机获
取车辆前面的视频信息，然后从视频序列中检测出行人的位置。它能有效地辅助
驾驶员及时地对外界环境做出反应，避免碰撞行人。由于它在行人安全方面的巨
大应用前景，成为智能车辆、计算机视觉和模式识别领域的前沿研究课题。建立
一个自主、智能的行人检测、智能辅助驾驶系统，具有提高驾驶安全性、保障行
人生命财产安全的重要意义和实用价值。
因此，对人体目标检测与跟踪的研究非常值得关注。而且本课题拟用实时性
更强、效率更高、集成化度可控的 FPGA 芯片实现人体目标检测与跟踪功能。采
用可编程逻辑器件 FPGA，不仅降低了成本，而且更具灵活性。采用这样的软件算
法和硬件设计方案可以很好的提高研究的实时性、可靠性，并且系统便于进行修
基于 FPGA 的视场人体目标检测与跟踪研究
2
改、完善，且设计过程消耗低、效率高。本课题拟采用 FPGA 实现的人体目标检
测与跟踪，可满足一般应用。
§1.2 人体目标检测与跟踪技术的发展
§1.2.1 人体目标检测与跟踪技术研究现状
在不同的应用条件下，对于人体目标检测与跟踪技术的研究也呈现出不同的
特点。比如，用于智能视频监控的摄像机一般是固定的，这样便可利用帧差提取
运动信息，从而达到较高的检测速度和精度；如果有红外线或者雷达的辅助，那
么能利用的信息也就更多，然而其设备的代价也更高，一般适用于智能车辆和军
事用途；比较困难的情况则是，只能通过普通的摄像机进行采集，并且相机还在
运动，那么，此时主要能利用的信息一般就限于行人的外观信息。然而由于这种
算法所使用的设备成本低，因此普遍的运用在生活中。
对于人体目标检测技术，基于视频监控应用中的人体目标检测技术研究的主
要思路是：首先利用背景减法、光流法或者帧差法等检测出运动物体的区域；然
后利用人体的形状特征、肤色特征或者运动特征等对检测出的运动物体区域进行
分类。基于车辆辅助驾驶应用中的检测技术，由于摄像机的运动很难对动态的背
景建模，无法利用帧间的变化信息，因此常用的研究方法是首先从静态单幅图像
中提取行人特征，然后在此基础上进行分类。
对于人体目标跟踪技术，算法主要有区域跟踪、动态轮廓跟踪、特征跟踪和
模型跟踪 4类，如表 1.1 所示。
§1.2.2 人体目标检测与跟踪技术发展趋势
在人体目标检测与跟踪领域，相关的研究工作已经进行了许多年，取得了一
定的成绩，但是仍然有许多待解决的问题。由于环境的复杂性和目标的多样性，
使得人体目标检测与跟踪是计算机视觉研究领域中的一项挑战。目前，还没有一
个鲁棒的、高性能的、实时的人体目标检测与跟踪算法。由于应用环境的复杂性，
不可能出现一个能适用于一切环境的算法，所以当前的研究思路是针对不同的应
用场合提出一些合理的假设限制，这也是本文的研究内容之一。
除了在人体目标检测与跟踪技术算法方面进行改进外，硬件设备改进方面也
是考虑的一个方面。目前，用于人体目标检测与跟踪的视觉系统大多数是基于 PC
机和摄像头来实现的，由于其体积和功耗都比较大，无法满足应用领域的需求。
微电子技术的迅猛发展为其提供了硬件基础，现场可编程门阵列 FPGA 满足了系
统对速度、集成度、可靠性的要求[4]。目前，FPGA 芯片已经具备了许多功能，如
摘要：
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摘要人体目标的检测与跟踪在视频信号处理和计算机视觉的研究领域中占有重要的地位。它主要应用于汽车自动驾驶系统或辅助驾驶系统、机器人控制、基于运动的识别、基于视觉的控制和视频场景监控等场合。本课题以视频监控和车辆辅助驾驶这两种应用为研究背景，在研究比较各类现有人体目标检测与跟踪技术的基础之上，以可编程逻辑器件FPGA为主芯片构建算法模块，进行了硬件实现。针对视频场景监控系统采集的图像，本文着重研究了基于Snake模型的人体目标提取和分割算法。针对汽车辅助驾驶系统中的应用要求，本文采用数字形态学的方法进行感兴趣区域分割，并对基于双目立体视觉技术的分割算法也做了仿真和研究。在人体识别和跟踪方面，采用了...
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作者：陈辉
分类：高等教育资料
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时间：2024-11-19
