《基于嵌入式的運(yùn)動物體檢測與跟蹤系統(tǒng)設(shè)計與實(shí)現(xiàn)》開題報告5700字

PAGE基于嵌入式的運(yùn)動物體檢測與跟蹤系統(tǒng)設(shè)計與實(shí)現(xiàn)開題報告文獻(xiàn)綜述1研究背景1.1研究背景運(yùn)動目標(biāo)檢測與跟蹤技術(shù)，在計算機(jī)視覺研究領(lǐng)域占主導(dǎo)地位,隨著技術(shù)的逐漸成熟,它的應(yīng)用遍及生活的各個領(lǐng)域,很快成為非常重要的技術(shù)支撐當(dāng)前的信息處理領(lǐng)域.但傳統(tǒng)的運(yùn)動目標(biāo)檢測與跟蹤系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)受限于空間,處理方式單一,擴(kuò)展能力有限等缺點(diǎn),在論文中將其搭載STM32開發(fā)板上進(jìn)行優(yōu)化。運(yùn)動目標(biāo)檢測的實(shí)現(xiàn),首先通過背景提取算法建立初始背景,此算法利用了像素鄰域之間的相關(guān)性,對圖像進(jìn)行描述的特征矢量為每一個像素點(diǎn)及其鄰域組成的集合,它改進(jìn)了混合高斯背景模型過程中為每個像素點(diǎn)逐一來進(jìn)行背景提取的局限性,使得視頻序列的處理具有較小的數(shù)據(jù)計算容易和較高的執(zhí)行效率.視頻序列運(yùn)動目標(biāo)的跟蹤在二維空間中得到了實(shí)現(xiàn),首先在一個二維空間中選擇樣本點(diǎn),運(yùn)用經(jīng)過改進(jìn)的均值漂移算法對視頻序列目標(biāo)點(diǎn)進(jìn)行了實(shí)時的跟蹤,它的主要步驟之一就是對全部視頻圖像幀做一個均值漂移的運(yùn)算,以上一幀的均值漂移運(yùn)算結(jié)果為下一幀的均值漂移算法在搜尋窗口初始條件方法進(jìn)行迭代,從而達(dá)到運(yùn)動的目標(biāo)和物體進(jìn)行追溯的目標(biāo)。1.2目的與意義近年來隨著我國計算機(jī)應(yīng)用水平的提高，互聯(lián)網(wǎng)時代的產(chǎn)物頻繁的出現(xiàn)在人民的日常生活中，技術(shù)的提升為人民帶來了全新的生活方式，使人民的生活變得便捷的同時，節(jié)省了大量的人力物力。十字路口的監(jiān)控、家中的智能家居、人臉識別以及功能愈發(fā)完善的智能手機(jī)，計算機(jī)視覺領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用。在漫長的科技探索中，人們發(fā)現(xiàn)計算機(jī)蘊(yùn)藏著無限的可能，得益于自然的靈感，計算機(jī)正朝向仿生人體功能發(fā)展。計算機(jī)視覺，可以通過計算機(jī)認(rèn)知世界的技術(shù)，并在此基礎(chǔ)上，具有一定的識別和理解能力。人們基于視覺器官的成像原理，初步建立起智能識別系統(tǒng)。本論文以計算機(jī)視覺其中一個領(lǐng)域進(jìn)行研究，對運(yùn)動物體進(jìn)行檢測，并對其進(jìn)行追蹤，其核心功能由算法實(shí)現(xiàn)，開發(fā)板選用STM32，外接攝像頭用于采集圖像幀，再利用LCD液晶顯示屏記錄運(yùn)動軌跡，達(dá)成跟蹤效果。2文獻(xiàn)綜述國外在研究計算機(jī)視覺技術(shù)方面，相對國內(nèi)發(fā)展較好。基于物體的檢測與跟蹤技術(shù)，早期常用于智能監(jiān)控的研發(fā)。早在1997年，美國國防高級研究項(xiàng)目署設(shè)立了視覺監(jiān)控項(xiàng)目（VSAM），其目的在于搜索敵軍位置，在戰(zhàn)爭中獲取優(yōu)勢。圖像采集方面，打破了傳統(tǒng)局限性，可實(shí)現(xiàn)對多個運(yùn)動目標(biāo)同時追蹤，還可以識別分割人的頭、手、腳和軀干等，可智能化分析外觀輪廓判斷是否攜帶物體，并理解一些如握手、購物等簡單事件。廣泛的應(yīng)用前景使該技術(shù)蘊(yùn)含巨大價值，尤其是智能管理方面得到極大的發(fā)揮空間。智能監(jiān)控的理念最早被應(yīng)用于交通管理，節(jié)省人力物力的同時，降低交通事故發(fā)生的概率。近年來，國內(nèi)對于運(yùn)動目標(biāo)的檢測與跟蹤技術(shù)發(fā)展愈發(fā)重視，對目標(biāo)的檢測與跟蹤脫離了傳統(tǒng)系統(tǒng)中對于二維空間的限制，目前正著重發(fā)展三維空間的物體識別技術(shù)如三維場景建模。人機(jī)交互一直是國內(nèi)外攻克的難題，難點(diǎn)在于如何讓機(jī)器理解人類的行為舉止。行為模式識別、導(dǎo)航機(jī)器人等就是依靠此技術(shù)為核心實(shí)現(xiàn)的。自2019年以來，裝載有檢測系統(tǒng)的無人機(jī)受到許多人的青睞。尤其是2020年爆發(fā)的新冠，無人機(jī)代替人進(jìn)行遠(yuǎn)距離交互成為應(yīng)急手段。由此，國內(nèi)各大高校對檢測跟蹤技術(shù)進(jìn)行深度研究，并取得成果。此外，國內(nèi)的一些科技公司，包括小米、華為等電子產(chǎn)品制造商在內(nèi)，也致力于智能視覺監(jiān)視的研究，旨在設(shè)計完全智能化的監(jiān)控系統(tǒng)。2.1嵌入式系統(tǒng)一個完整的嵌入式系統(tǒng)和通用機(jī)電腦的組成是基本一樣的，硬件上包括處理器(CPU)、內(nèi)存(Flash)、存儲器、電源模塊等；軟件上包括操作系統(tǒng)、驅(qū)動程序、第三方的軟件庫、應(yīng)用程序等。嵌入式系統(tǒng)和通用機(jī)電腦最根本的區(qū)別就是嵌入式是專用性系統(tǒng)，是為了某個或某幾個應(yīng)用程序?qū)ｉT定制的硬件和軟件系統(tǒng)，在硬件和軟件上都可以進(jìn)行裁剪，從而在體積大小、成本、功耗上滿足嵌入式應(yīng)用的需求。2.1.1嵌入式系統(tǒng)的發(fā)展隨著自動化技術(shù)飛速發(fā)展以及網(wǎng)絡(luò)帶寬的不斷擴(kuò)展，物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展也有了很大的提升。要想讓世間萬物都能夠連入互聯(lián)網(wǎng)，并且可以和人交互信息，就需要在物體上加入信息處理系統(tǒng)，這個信息處理系統(tǒng)的開發(fā)就得依賴于嵌入式系統(tǒng)，也可以說物聯(lián)網(wǎng)的核心技術(shù)就是嵌入式系統(tǒng)開發(fā)。20世紀(jì)的80年代期間，由于在微電子領(lǐng)域有很大發(fā)展成果，工程師們開始把嵌入式系統(tǒng)的所有部件全部都集成到一個VLSI(VeryLargeScaleIntegration)中，包括系統(tǒng)的處理器、RAM、ROM、編解碼器、以及輸入和輸出接口等。從而使得嵌入式系統(tǒng)的體積變得更小、更輕便。到了20世紀(jì)的90年代，在數(shù)字信息化技術(shù)和自動控制等應(yīng)用領(lǐng)域的推動下，嵌入式系統(tǒng)開始出現(xiàn)在各個應(yīng)用的設(shè)備上，最常見的是在醫(yī)療和軍事設(shè)備上，嵌入式系統(tǒng)的發(fā)展又一次得到提升。在到了21世紀(jì)，互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展把嵌入式真正的推到了頂峰[8]。嵌入式系統(tǒng)的發(fā)展大致經(jīng)歷了以下三個階段：第一階段：嵌入系統(tǒng)的初期階段。這個時候嵌入式系統(tǒng)主要的存在形式是可以進(jìn)行編程操作的單片機(jī)控制器或者功能簡單的專用計算機(jī)。在大型工業(yè)生產(chǎn)車間、醫(yī)療器械設(shè)備、軍事武器裝備等領(lǐng)域都有應(yīng)用嵌入式系統(tǒng)[9]。第二階段：高級處理器的出現(xiàn)。在這個階段，主要是嵌入式系統(tǒng)的硬件有了很大程度的提高。特別是ARM、PowerPC等處理器的出現(xiàn)，標(biāo)志著低功耗、高算力、高可靠的時代到來，解決了很長一段時間以來人們在算力和功耗的取舍問題上的困擾。第三階段：芯片技術(shù)和互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的階段。隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)和微電子技術(shù)的額迅猛發(fā)展，不斷衍生出新的科技品。SOC(SystemonChip)片上系統(tǒng)的產(chǎn)生，使得嵌入式系統(tǒng)的體積變得越來越小，計算能力和功能卻變得越來越強(qiáng)。讓互聯(lián)網(wǎng)不僅拉近了人與人之間的距離，更讓人與物的信息通信成為現(xiàn)實(shí)。2.1.2嵌入式系統(tǒng)組成結(jié)構(gòu)所謂嵌入式系統(tǒng)是以應(yīng)用為中心、以計算機(jī)技術(shù)為基礎(chǔ)，軟硬件可裁減，能夠滿足應(yīng)靂系統(tǒng)對功能、可靠性、成本、體積和功耗等嚴(yán)格要求的專用計算機(jī)系統(tǒng)。圖2-1嵌入式系統(tǒng)組成圖2.2運(yùn)動物體檢測運(yùn)動目標(biāo)檢測是現(xiàn)在很多應(yīng)用的基礎(chǔ)功能，主要的應(yīng)用場景分為靜態(tài)背景和動態(tài)背景兩大類，當(dāng)然也可以是平穩(wěn)相機(jī)和非平穩(wěn)相機(jī)兩大類，兩個說法在本質(zhì)上是一樣的。本文實(shí)現(xiàn)的系統(tǒng)同時滿足兩種場景下的檢測。幀差法，該方法是利用相鄰兩幀每對相對應(yīng)的像素點(diǎn)的灰度差值來區(qū)分運(yùn)動物體的，當(dāng)然相鄰的兩幀不一定是時間上相鄰的兩幀，通常情況下為了減少計算量會設(shè)定一個步長n，每隔n幀做一次幀差。幀差法結(jié)果如圖所示：圖2-2幀差法背景差分法，該方法主要是通過當(dāng)前幀與之前存好的背景幀做減法。與幀差法基本類似，不同的地方就是，幀差法是兩幀相鄰或者邏輯上相鄰的圖像做減法。由于該算法實(shí)現(xiàn)簡單，在靜態(tài)背景下的檢測效果良好，所以背景差分法也是比較常用的一種運(yùn)動物體檢測方法。背景差分法的還有一個主要的地方就是背景模型的更新，由于受光照、天氣等因素的影響，隨著時間的推移，在新的圖像幀中會引入很多的干擾，這就會導(dǎo)致原來的背景幀將不適合當(dāng)前幀的適用條件，做減法的結(jié)果也將不會是準(zhǔn)確的檢測結(jié)果。背景更新主要的方法有單高斯模型建模，混合高斯模型建模等，單高斯模型主要是根據(jù)像素點(diǎn)亮度這一個因素來更新模型，混合高斯高斯模型則是根據(jù)多種因素來更新，例如光照、對比度等。背景差分法的結(jié)果如圖所示：圖2-3背景差分法單高斯背景建模也是靜態(tài)背景下常用的運(yùn)動物體檢測方法，本文的算法實(shí)現(xiàn)部分也主要應(yīng)用了單高斯模型來進(jìn)行背景建模。單高斯背景建模，高斯分布也稱為正態(tài)分布，是在自然世界中很多場景下常見的一種分布，單高斯背景建模就是基于這樣的一種假設(shè)。高斯背景模型是對一幅圖像中的每個像素點(diǎn)建立一個模型，并假設(shè)每個像素點(diǎn)在圖像序列中的亮度值I(x,y)是服從高斯分布的，然后設(shè)定一個閾值T，如果當(dāng)前幀該像素點(diǎn)的亮度代入數(shù)學(xué)模型大于閾值T，表明像素亮度的變化與上一幀相比差別不大，則認(rèn)為該點(diǎn)為背景點(diǎn)；相反如果代入數(shù)學(xué)模型得到的值小于閾值T，表明該像素點(diǎn)的亮度與上一幀相比差別很大，則認(rèn)為該點(diǎn)為前景點(diǎn)。除了上述的幀差法、背景差分法外，還有光流法也是運(yùn)動物體檢測的一種常用方法，當(dāng)然光流法不僅適用在靜態(tài)背景下，在動態(tài)背景下也同樣適用。但是由于光流法的計算量太大，在靜態(tài)背景下一般不采用光流法來實(shí)現(xiàn)。光流法也將在下一小節(jié)動態(tài)背景下的運(yùn)動物體檢測當(dāng)中作詳細(xì)介紹。3研究路徑/論文（設(shè)計）框架本課題致力于研究如何實(shí)現(xiàn)對運(yùn)動目標(biāo)的檢測，以及對其進(jìn)行跟蹤，為減少由于實(shí)驗(yàn)環(huán)境因素帶來的影響，將背景統(tǒng)一為靜態(tài)背景。對比相同環(huán)境下算法的優(yōu)缺點(diǎn)，選擇出最適合本系統(tǒng)的算法。在算法選擇方面,列舉了當(dāng)前領(lǐng)域常見算法，具體有連續(xù)幀差法、背景差法、光流法、Meanshift和Camshift算法,并結(jié)合實(shí)驗(yàn)結(jié)果和嵌入式系統(tǒng)硬件資源,比對各算法所得實(shí)驗(yàn)結(jié)果。在嵌入式系統(tǒng)功能實(shí)現(xiàn)方面,考慮到成本及功能實(shí)現(xiàn)，優(yōu)先選擇了以STM32為核心的開發(fā)板，接著對運(yùn)動目標(biāo)檢測與跟蹤應(yīng)用程序進(jìn)行了模塊化的設(shè)計,完成視頻圖像采集、運(yùn)動目標(biāo)檢測、圖像預(yù)處理、運(yùn)動目標(biāo)跟蹤的相關(guān)程序編寫,最終在嵌入式平臺上，完成相關(guān)設(shè)計。3.1STM32開發(fā)板介紹在本次的設(shè)計中使用STM32F103C8T6最小系統(tǒng)板，依據(jù)本次設(shè)計中的各種需求，自己在PCB電路板上手動焊接。STM32F103XC增強(qiáng)型系列使用的是高性能Cortex-M332位的RISC內(nèi)核，提供低成本平臺的同時，縮減引腳數(shù)目、降低系統(tǒng)的功耗、提供卓越的計算性能和先進(jìn)的中斷響應(yīng)。工作頻率為72MHz，內(nèi)置高速緩沖存儲器，所有型號都包含3個12位模數(shù)轉(zhuǎn)換器、4個通用16位定時器和2個PWM定時器。該款系統(tǒng)板能夠在惡劣的環(huán)境下工作（最低零下90度），有64KB的RAM容量、128KB的FLASH和20KB的高速SRAM容量。額定工作電壓在2V~3.6V。該系列有著豐富的外設(shè)資源，使其適用于多種應(yīng)用場合，尺寸圖如圖2-4所示。圖2-4STM32F103C8T6開發(fā)板尺寸圖3.2LCD顯示屏介紹OPEENMVLCD擴(kuò)展板作為圖像采集模塊附加，此器件可以使OpenMV攝像頭脫離電腦顯示圖像。它采用1.8寸128x16016-bpp（RGB565）TFTLCD顯示模組，并且可以控制背光，可直接使用OpenCV固件內(nèi)置的LCD庫進(jìn)行控制。如圖2-5所示。圖2-5OPEENMVLCD擴(kuò)展板3.3攝像頭介紹在本系統(tǒng)設(shè)計中將采用OpenMV4H7PLUS攝像頭作為圖像采集模塊，該系列攝像頭具有小巧、節(jié)能、成本低廉的特點(diǎn)，可以很容易的使用外部中斷出發(fā)拍攝或執(zhí)行算法，可將算法的結(jié)果用于控制IO引腳。實(shí)物如圖2-6所示。圖2-6openmv圖像采集模塊Openmv系列搭載有ARMCortexM7處理器，工作頻率為480MHz，1MB的RAM，2MB的flash，工作電壓為3.3v~5v,其余串口功能如表2-1所示。表2-1openmv攝像模塊功能描述名稱描述全速USB接口12MbsμSD卡接口100MbsSPI總線100MbsADC/DAC12-bit32-bitSDRAM400MbsFlash100Mbs（4-bitDDR模式）可拆卸的攝像頭模塊系統(tǒng)，允許OpenMV攝像頭與不同的感光元件模組連接，使其可以實(shí)現(xiàn)豐富的功能。系統(tǒng)將用此器件進(jìn)行視頻序列的采集，如果檢測到運(yùn)動物體，主控模塊將會把信息反饋回器件。器件收到信息做出回應(yīng)，在屏幕中用方框被標(biāo)記出來。3.4OLED顯示屏介紹OLED是一種新型顯示屏，原理上與LCD有著明顯區(qū)別。通過電場的驅(qū)動,有機(jī)半導(dǎo)體材料和發(fā)光器件通過注入或復(fù)合,由過載電流子進(jìn)行注入或復(fù)合。ITO玻璃透明電極以陽極,金屬電極以陰極,通過電源進(jìn)行驅(qū)動,將電子從金屬陰極向陽極傳遞并輸送到電子傳遞層,空穴從陽極向金屬注入傳遞層,之后電子分遷移到金屬發(fā)光層,二者碰撞后產(chǎn)生激子,啟動發(fā)光分子,經(jīng)過紫外線輻射后產(chǎn)生光源。和LCD屏相比較，OLED具有很多優(yōu)點(diǎn)，在屏幕厚度方面，OLED比LCD更薄，如此輕薄的屏身使其更加輕盈。OLED屏幕具有特殊的液態(tài)結(jié)構(gòu)，這是一種類似細(xì)胞的特殊結(jié)構(gòu)，可以保證屏幕的抗衰性能。OLED具有廣視角的特點(diǎn)，遠(yuǎn)距離觀看屏幕時，畫面不會失真。但反應(yīng)速度緩慢，比較適合對傳輸質(zhì)量有高規(guī)格要求的實(shí)驗(yàn)中。OLED屏幕耐低溫，即使是在寒冷的極地作業(yè)，也能保證正常運(yùn)作。發(fā)光效率高、能耗低、生態(tài)環(huán)保等特點(diǎn)，受到了各大手機(jī)品牌的青睞，制作成曲面屏，賦有時尚感的同時，給人們帶來不同的視覺沖擊。本文主要由六部分組成，以下是本文的結(jié)構(gòu)安排及其主要內(nèi)容。第1章，緒論。本章根據(jù)重點(diǎn)研究內(nèi)容和期望的設(shè)計結(jié)果，分析了本設(shè)計的研究背景以及目的和意義，并介紹分析了目前國內(nèi)外的研究現(xiàn)狀，以及本文的論文結(jié)構(gòu)。第2章，相關(guān)技術(shù)知識介紹。本章介紹了運(yùn)動物體的檢測與跟蹤相關(guān)概念，以及相關(guān)的檢測算法以及跟蹤算法技術(shù)簡介。第3章，運(yùn)動物體的檢測與跟蹤的軟件設(shè)計。本章節(jié)主要分析運(yùn)動物體檢測與跟蹤功能做了總結(jié)和歸納。第4章，運(yùn)動物體的檢測與跟蹤的硬件設(shè)計。以及具體實(shí)現(xiàn)。第5章，測試與仿真。本章主要完成對測試驗(yàn)證，在本章節(jié)介紹了運(yùn)動物體的檢測與跟蹤系統(tǒng)的測試環(huán)境，以及對該檢測算法與跟蹤算法的一系列測試結(jié)果。第6章，總結(jié)和展望。本章節(jié)主要對運(yùn)動物體的檢測與跟蹤系統(tǒng)中存在的不足提出問題，并對其中的不足提出改善方案。4進(jìn)度安排第一周：開始選題，在實(shí)踐中與指導(dǎo)老師商討，確定畢業(yè)論文題目及寫作方向。第二周：通過查詢資料并結(jié)合寫作方向，完成論文開題報告。第三周：完成論文初稿，期間在圖書館及網(wǎng)上查閱并參考了大量相關(guān)資料。第四周：完成論文初稿第一次修改。根據(jù)指導(dǎo)老師針對文章論點(diǎn)、論據(jù)的闡述以及論文邏輯性等方面問題提出的修改意見進(jìn)行修改。第五周：完成論文第二次修改。根據(jù)指導(dǎo)老師針對論文表述不清晰，論點(diǎn)闡述不夠深入等問題提出的修改意見進(jìn)行修改。第六周：最后一次修改并定稿，準(zhǔn)備論文答辯。5參考文獻(xiàn)[1]陳鑫.基于嵌入式的運(yùn)動目標(biāo)檢測與跟蹤系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)[D].廣東:廣東工業(yè)大學(xué),2018.[2]陳海峰,丁麗麗.二值化圖像的灰度處理算法研究[J].電腦與電信,2019,25(7):145-157.[3]陳鑫.基于視頻的運(yùn)動目標(biāo)檢測與跟蹤方法研究[D].廣東:廣東工業(yè)大學(xué),2018.[4]弓雷.ARM嵌入式Linux系統(tǒng)開發(fā)詳解[M].第二版.北京:清華大學(xué)出版社,2018:45-51.[5]WaghMAR,PatilPVS.DesignandImplimentationofEmbeddedLinuxonARMPlatform[J].EnironSciTechnol,2018,29(5):148-154.[6]魏國鵬.智能監(jiān)控系統(tǒng)中特殊背景下移動目標(biāo)檢測跟蹤的設(shè)計與實(shí)現(xiàn)[J].信息通信.2018(10):87-101.[7]戴麗麗,杜蘭.應(yīng)用于嵌入式視頻監(jiān)控系統(tǒng)的運(yùn)動目標(biāo)檢測方法[J].電子技術(shù)與軟件工程.2018(15):85-94.[8]Rearobjectdetectionme