基于DM648的目标实时跟踪器设计与实现

摘要

目前，目标跟踪系统虽然具有很高的处理速度，但存在高成本、大体积、高功耗的问题。为了克服这一难题，该系统设计了小型化、实时的目标跟踪器。
　　系统的硬件设计主要由图像采集、图像处理和图像显示组成，为目标实时跟踪器提供硬件设计。跟踪算法采用Mean Shift与卡尔曼滤波器相结合的算法，将卡尔曼滤波器的良好预测功能应用到目标跟踪中，提高Mean Shift算法对运动目标的快速跟踪，并能有效的处理遮挡问题。利用CCS完成程序代码优化到硬件设计的移植，从而实现目标实时跟踪器的实时性和鲁棒性。

目录

声明

摘要

第一章 绪论

1．1 目标跟踪器的历史和研究现状

1．2 研究目标跟踪器的目的和意义

1．3 目标跟踪器的技术分析

1．3．1 目标跟踪器技术特点

1．3．2 目标跟踪器技术方案

1．4 论文的主要工作和章节安排

第二章 目标实时跟踪算法研究

2．1 Mean Shift理论

2．1．1 核密度估计概述

2．1．2 密度梯度估计概述

2．1．3 Mean Shift算法

2．2 卡尔曼滤波器理论

2．2．1 Mean Shift算法的不足及卡尔曼滤波理论的提出

2．3 Kalman滤波器

2．4 本章小结

第三章 目标实时跟踪器的硬件设计

3．1 目标实时跟踪器的方案设计

3．2 目标实时跟踪器的模块设计

3．2．1 系统电源模块设计

3．2．2 系统时钟模块设计

3．2．3 视频采集及输出模块设计

3．2．4 视频数据存储模块设计

3．3．5 视频数据处理模块设计

3．3．6 视频传输模块设计

3．3 本章小结

第四章 Mean Shift和Kalman滤波器相结合的目标跟踪算法

4．1 Mean Shift算法流程

4．2 Kalman滤波器的算法流程

4．3 Mean Shift与Kalman滤波器相结合的目标跟踪算法

4．4 本章小结

第五章 实验结果分析

5．1 系统软件概述

5．1．1 集成开发环境CCS

5．1．2 DSP软件开发流程

5．2 系统软件的设计

5．2．1 系统总体软件流程

5．3 实验结果分析

5．4 本章小结

第六章 总结和展望

6．1 总结

6．2 展望

参考文献

致谢