复杂场景目标检测技术研究及dsp系统实现

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1、曲北l业大学硕十学仲论文摘要在诗算掇褫懿、智能程颓簸控领蠛，筏矮黼像豹运动瓣糠检测结鬃，穆对运动目标分类、跟踪及行为理解等后续处理产嫩重要影响。对运动目标进彳亍有效分割怒序列图像分析的基础性工作，具有重要的意义。本文对复杂场景的背景建模与遮动嚣标捡浏进行了较麓深入款砺究，嚣翼季秘建了基于疑公裁TMS320DM642DSP评估开发板的运动目标裣测系统。本文的主要工作如下：1．在大量真实场景实验的基础上，从运动目标检测效果、处理速度、计算机内荐的需求以及适用场景四方西，对现有黝几种主流背景建模典型努

2、法送孑亍了跑较辑究。2．对基于核密度估计的运动目标检测弹法进行了分析，针对原始核密度估计梭测算法计算壁大、实时性较差以及由于样本更新带来的“死锁”及漏检问题，提密了萋予摸鍪弱按兹孩密度髂诗茯速羧溺冀法。实验终鬃表弱，该算法具套较好的实时性及较低的虚警率。3．对系统硬件平台进行了较为详细的研究，包括主控芯片的特点及结构、评懿丌发扳的功能、静设。分辑了如何在CCS集成环境上野发高端视频应用程序，并对CCS的主要集成工矮进行了研究。4．对整个系统的软件设计及实现过程谶行了研究，主要包括：系统的工作原璎

3、、板上器件的驱动设计、系统内部数据络构的定义、视频数据的采簇与播放、李雯簇数爨豹穆式转换等。宠或了基予恐4S32§D掰642DSP评{砉开发投黪运囊嚣标枪测系统，多个场景下的实验结果表明，该系统检测效果较好，处理速度较快，应用灵活简便，熟有较高的稳定性及良好的可扩展性。关键字：背景建模，运动翻标检测，DSP，核密度估计蕊毙1：业大学礤士学挺论文ABSTRACT=!!g!!!e!!!!===!sE墨I11'1■==#自===≈==j●■■■自自■■s=自■#$==j■●■■E=，■■■●，■■■■

4、■■■■■■!E0===

5、■■■■■●■■■■■■■■■一ABSTRACTInthefieldofcomputervisionandintelligentvideosurveillance,movingobjectdetectionisoneofthefundamentaltasksforvideoanalysis，anditisveryimportant，Thesubsequenttechnologiessuchasmovingobjectclassification，trackingandb

6、ehaviorunderstandingstronglydependontheresultsofmovingobjectdetection．Inthisthesis，wefocusonthebackgroundmodelingofcomplexenvironmentandmovingobjectdetection，andasystemformovingobjectdetectionbasedon’FMS320DM642EVMisfinished．The·maincontributionsa揩as

7、foltows：1．Severalbackgroundmodelingalgorithmsarewidelyresearchedandanalyzedbasedonextensiveexperiments，andthemethodsarecomparedeachotherinaccuracy__speed．memoryrequirementandscenesthatthealgorithmscanbeapplied。2。ThealgorithmbasedOIlkerneldensityesfim

8、a蛀onisanalyzed。Moreoverbecauseofthebigcomputationlo赫．thelowspeedandthe“deadlock”orfalsenegativeofthealgorithm．afastalgorithmformovingobjectdetectionbasedonkerneldensityestimationandmodelswitchingisproposed．Experimentalresultsdemonstratethegooddetecti

9、onperformanceforreal-timemovingobjectdetectionandthelowfalsepositiveofthealgorithm+3。Adetailedresearchaboutthehardwaresystemismade，includingthecharacteristicsandthestructureoftheDSPchip，thefunctionoftheDSPEVM．Methodofdevelopingadvancedvideoappliedpro