基于DM8127的多目标远距离检测定位系统

摘要

随着计算机视觉、模式识别、图像处理、人工智能领域的快速发展，以及网络智能相机功能越来越强大，目标检测和定位技术变得愈发成熟，智能监控实用性也变得越来越广泛，监控技术将变得更远、更快、更精确。由于远距离监控不仅覆盖区域广，检测目标多，而且具有很大的隐蔽性，在森林防火、智能交通、安防预警等领域都有广泛的应用。本文就是针对智能监控中远距离的多行人目标进行检测和定位的，并基于DM8127智能相机平台，完成一个具有实时性和高准确度的系统，本文的主要内容如下：
　　1.针对现有的基于全图的行人检测算法耗时长的缺点，提出了一种基于感兴趣区域的行人检测算法。由于远距离中的行人目标相对较小，感兴趣区域面积占的比例较少，基于感兴趣区域的行人检测算法的时间将有很大的减少。将基于帧间差分的感兴趣区域提取算法前移到 DM8127相机的 DSP端，并利用 DSP端的EDMA、C64x指令集和基于Cache的乒乓操作等优化手段极大的降低了算法的耗时，有利于进行实时性检测。
　　2.研究了行人检测算法，说明了利用HOG_LBP特征比HOG特征的检测准确率更高，同时把基于感兴趣区域的HOG_LBP的方法和基于全图的HOG_LBP/HOG方法在准确度和时间上做了对比，体现出基于感兴趣区域的 HOG_LBP方法在行人检测上的优势。
　　3.针对多目标定位，基于标定点的单目粗定位方法可以多目标定位但定位精度较差，多目视觉单目标精定位定位精度高但不能进行多目标定位，本文提出了一种基于单目粗定位关联匹配的多目标精定位算法，该算法结合了前面二者的优势，不仅能够对多目标进行定位，而且有很高的精确度。
　　4.研究了整个系统架构，并加入跟踪模块。利用卡尔曼滤波器的预测功能，辅助提取感兴趣区域，减少漏检的可能性；同时因为目标被遮挡，无法被检测到，通过预测功能补偿目标位置，让定位结果更连续；空间定位会带来偏差，通过跟踪关联前后帧目标，使得多目标定位更精确。

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第一章 绪论

1.1 研究背景与意义

1.2 国内外研究现状

1.3 本文研究内容与结构安排

第二章 系统功能分析与总体设计

2.1 系统功能分析

2.2 系统总体设计

2.3 本章小结

第三章 DM8127相机端算法设计与实现

3.1 DM8127相机平台概述

3.2 DM8127端软件实现

3.3 DSP算法优化

3.4 本章小结

第四章 基于HOG_LBP+SVM的行人目标检测

4.1 HOG_LBP特征

4.2 支持向量机

4.3 模型的训练和实验结果分析

4.4 本章小结

第五章 多目标跟踪和定位

5.1 多目标跟踪

5.2 多目标定位

5.3 本章小结

第六章 系统实现和性能分析

6.1 PC机端软件实现

6.2 系统性能分析

6.3 本章小结

第七章 总结和展望

7.1 本文工作总结

7.2 未来工作展望

致谢

参考文献

攻硕期间取得的研究成果