嵌入式平台下红外图像坦克目标识别的实现方法

摘要

针对战场环境下红外图像中坦克目标在嵌入式系统中的快速识别,提出一种改进的HOG特征提取结合AdaBoost分类算法的红外图像坦克目标识别实现方法。为了便于在ARM/FPGA嵌入式平台实现,该方法根据FPGA的计算特性对HOG特征提取算法进行优化设计,克服FPGA不适合的除法运算与反正切运算带来弊端。为验证算法的有效性,通过软硬协同设计的方法搭建了嵌入式系统,开发了ARM/FPGA样机,采集坦克目标的红外样本数据,在不同平台开展了目标识别实验。实验结果表明:改进后的算法在保证识别率的基础上,单张图片的处理时间平均为52ms,大幅地提高了运算速度。