[发明专利]基于DSP的目标跟踪系统及其方法

说明书

本发明涉及一种机器视觉技术领域内的基于DSP的目标跟踪系统及其方法，包括视频采集电路，用于目标视频的采集；视频解码电路，用于视频信号的模/数转换；视频显示电路，用于将视频信号传输至上位机进行视频显示；数据缓存电路，用于待处理视频信号的缓存；视频处理电路，由FPGA和DSP处理器组成，用于对缓存中的视频信号进行实时读取与计算，输出目标实时位置，实现目标跟踪功能；通信电路，用于各模块之间的数据通信与传输；电源电路，用于对系统内各模块及辅助电路供电。本发明提高了目标跟踪的精度与实时性，并使得系统运行稳定且便于维护。

技术领域

本发明涉及机器视觉技术领域，具体地，涉及一种基于DSP的目标跟踪系统及其方法。

背景技术

目标跟踪是机器视觉中一个非常重要的研究方向，而目标跟踪算法在嵌入式系统上的实现一直是该领域中需要着力攻克的难点。近年来，随着机器视觉算法的快速发展，目标跟踪等相关技术已被广泛应用于国防军事、公共安全、工业生产等领域中，与目标跟踪有关的算法也层出不穷。然而，目前提出的目标跟踪算法虽然种类繁多，效果显著，但是这些算法大多是基于通用计算机、服务器或者工作站进行算法实现的，算法的开发普遍需要借助OpenCV、MATLAB、tensorflow等这类第三方软件库或者软件，并且不能直接在嵌入式端进行部署，这一缺陷就使得这类目标跟踪算法很难应用在实际的工程项目中，大大限制了算法的使用领域。其次，目前虽有相关技术人员提出基于嵌入式平台的目标跟踪系统，但是这类系统所使用的算法均为目标差分、模板匹配等这类传统的图像处理算法，算法构架使用的均是人为限定的处理模式，无论是从复杂度还是适应性来讲，几乎不能适应实际的工程环境。

DSP作为一种具有强大运算处理能力的嵌入式系统，其已成为基于机器学习领域内的目标跟踪算法技术落地的关键平台。机器学习领域内的目标跟踪算法相较于传统的目标跟踪算法具有非常明显的优势，该类算法的计算模型是通过对信号、数据重新进行训练而自主学习得到的，这就能够深度挖掘训练数据的价值，使得最终用于信号处理的算法模型达到最优，从而提升算法的准确性和适应性。但是由于机器学习算法通常需要进行的大量的数学运算，对于平台的计算性能要求较高，所以将这类目标跟踪算法应用在嵌入式平台上一直是该领域内着力攻克的难点，因此，基于DSP的目标跟踪方法的研究与实现是十分必要并且具有极高的现实意义的。

经对现有技术的检索，中国发明专利CN20160596748.1，发明名称为一种基于特征匹配的地面目标跟踪装置，包括可编程门阵列FPGA和数字信号处理器DSP；FPGA用于对外部相机给入图像序列提取图像特征，进而完成相邻帧间特征匹配，将成功帧间特征匹配结果传送给DSP；根据DSP反馈的帧间几何变换关系进行互相关精确匹配；数字信号处理器DSP用于根据所述FPGA输出的特征匹配结果计算出相邻图像帧间变换关系。

该发明使用的核心处理算法依然是传统领域内的目标跟踪算法，即首先提取目标的关键点，然后进行帧与帧之间的关键点比对运算，从而得到匹配目标，实现目标跟踪。这种算法虽然在一定程度上减少了运算量，提升了算法的运行效率，但是，这种提取目标关键点的方式很容易丢失目标特征，在背景信息与前景信息相似的情况下容易混淆跟踪目标，降低目标跟踪的准确性。除此之外，这种算法在目标出现形变以及尺度变换时，其跟踪效果将会大大折扣。相比之下，本发明中所使用的KCF算法在上述性能测试中则具有较好的效果，并且本发明结合DSP的底层硬件，对算法进行了改进，使得在目标出现短时间消失、形变以及尺度变换时均能表现出优异的性能，算法具有一定的鲁棒性。

发明内容

针对现有技术的缺陷，本发明的目的是提供一种基于DSP的目标跟踪系统及其方法。本发明则提出一种经典的目标跟踪算法(KCF算法)在嵌入式平台上实现以及优化的方法，并同时提供一种该方法实现的硬件平台，同时该系统平台配合软件算法运行效果稳定、易于维护，为机器视觉领域内的各类算法落地提供实现的可能。。

本发明涉及一种基于DSP的目标跟踪系统，包括:

视频采集电路，用于目标视频的采集；