[发明专利]一种基于多核DSP的视觉目标快速检测跟踪并行计算及融合方法

说明书

本发明公开一种基于多核DSP的视觉目标快速检测跟踪并行计算及融合方法，包括：针对视觉目标在高速运动过程中的复杂环境，训练高效的离线分类器进行目标的快速检测及锁定；锁定目标后，采用核相关滤波跟踪算法实现高速的目标跟踪；通过卡尔曼滤波预测、置信度比较策略的判断，将卡尔曼滤波算子、检测算子和跟踪算子有效融合，形成多核跟踪算法；采用适合图像数据并行计算的高主频多核DSP作为嵌入式程序移植载体，按任务将不同算子分配给DSP的多核；采用多核并行计算技术、软件流水技术加快图像处理速度。本发明适用于视觉目标快速检测跟踪的机载、车载嵌入式处理设备，尤其适合复杂场景下目标运动速度快、计算量大、对实时性和准确性有较高要求的场合。

技术领域

本发明涉及嵌入式视觉跟踪技术，具体涉及一种基于多核DSP的视觉目标快速检测跟踪并行计算及融合方法。

背景技术

嵌入式视觉跟踪是数字图像视觉技术在嵌入式领域的应用，包含机器视觉、计算机视觉、视频信号处理、模式识别、嵌入式应用等多个学科的内容，智能追踪或定位设备、医疗诊断设备、工业自动化设备等对该技术的依赖日益增大。近年，在视觉目标跟踪方面不断涌现出新的算法，精准的跟踪往往意味着较大的计算量，但是由于算法的计算量和硬件平台的处理速度之间的矛盾，使得视觉目标跟踪的两个关键性能指标：实时性和准确性的平衡难以掌握。

嵌入式视觉硬件处理芯片主要有GPU、FPGA、DSP，其中GPU的能耗比大，成本也较高；FPGA具有可再定制性，相对成本低，但开发难度大；DSP在价格和开发难度上处于适中，适合作为低成本的嵌入式视觉处理平台。为了实现视觉目标嵌入式跟踪系统中的实时性要求，则需要从软件优化、硬件系统上采取软件流水、并行计算、多核任务分配等方式来提高算法的运算处理速度。

目前视觉目标跟踪的算法很多，例如基于时空上下文的跟踪、基于局部分块学习的跟踪、基于稀疏表示的跟踪、基于相关滤波的跟踪等。这些方法各自有其缺点，例如时空上下文跟踪对刚性形变，频繁出视场和低分辨率的情况效果不好；相关滤波跟踪对视场中尺度变化，快速运动，刚性形变等情况的目标跟踪效果不佳。为了使跟踪算法增强对目标的语义理解，达到长时间准确跟踪、自适应修复漂移误差的效果，长时跟踪是当前研究的热点，开发了诸如LCT(Long-term Correlation Tracking)、TLD(Tracking-Learning-Detection)等跟踪算法。基本思想都是将检测算子作为子算子加入到跟踪算法中，按照固定帧间隔或者时间间隔重新初始化跟踪区域，对漂移误差形成监督机制。例如LCT算法采用时间上下文模型，融合了目标空间位置和上下文信息，采用了在线随机fern分类器，对目标遮挡和尺度变化有很好的适应性。但是目前的长时跟踪算法复杂环境情况下存在可靠性不够的缺陷，短时段内漂移误差难以修复，因此在实际工程当中直接使用长时跟踪算法会存在较大隐患。

申请号为CN103177455的发明专利公开了一种基于多核DSP的KLT运动目标跟踪算法，但是该发明实现的算法是改进的光流法，对于复杂环境下的目标跟踪难以达到良好效果；申请号为CN105045658A的发明专利公开了一种利用多核嵌入式DSP实现动态任务调度分发的方法，申请号为CN103177455的发明专利公开了一种嵌入式并行计算系统及采用其的并行计算方法，这两者都采用了多核DSP，但都只是技术方案，并不涉及复杂的应用算法；申请号为CN10909627.3的发明专利公开了一种基于多核DSP的多通道图像采集处理系统，申请号为CN11052733.5的发明专利公开了一种基于多核DSP的快速视觉测量方法，这两者都采用了多核DSP并移植应用算法于多个内核中，但是采用的算法并非复杂的跟踪算法，更没有将硬件上的任务分核与软件上的融合效果统一起来。

发明内容

本发明技术解决问题：克服现有技术的不足，提供一种基于多核DSP的视觉目标快速检测跟踪并行计算及融合方法，解决在复杂场景下目标运动速度快、计算量大、对实时性和准确性有较高要求的问题。

为达到上述目的，本发明的技术方案是这样实现的：