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基于FPGA的行人检测系统设计,实现智能视频监控

作者:时间:2014-04-18来源:网络收藏

本文引用地址:http://www.eepw.com.cn/article/259124.htm

项目实施背景及可行性分析:

智能视频监控是计算机视觉的一个重要应用领域,有着广阔的应用前景,尤其是那些对安全要求比较敏感的场合,如飞机场、地铁站、银行、超市等。

因为在视频监控场景中出现的行人是事件发生的主体,所以行人是智能视频监控系统研究的主要对象,系统对这些行人目标进行实时检测、跟踪与识别,进而分析他们的运动或行为。而我们的研究课题——就属于智能监控系统中的目标分类功能部分,它的作用是将视频中的行人与其他物体区分开来,并准确定位。检测性能的好坏将直接影响后续工作以致整个智能监控系统的性能。因而这将是一个有着现实应用意义的课题项目

在视频图像中进行可转化为一个目标分类问题,设计系统的前提就是分类器的训练。训练分类器的主要步骤包括目标特征提取和机器学习算法的选择。利用特征对目标进行建模比直接使用图像的像素值在计算上更加方便快捷,另外特征提取有利于减小同类目标对象的类内距离,同时增大不同类对象之间的类间距离,使最终的分类结果更加准确。目前矩形特征经常被同来表述行人形状的边缘信息,此类特征在样本图像中的大小和位置都是可变的,在逐像素遍历的情况下特征总数目还是非常庞大,因此需要一个特征选择算法来选择对分类最有的特征,而级联正具有此功能。级联成熟、快速,具有很强的实用性。综上所述,成熟的行人检测算法为本研究项目奠定了坚实的理论基础。

项目实施方案:

1 项目基本框图及描述:

从实用角度出发,本文涉及的行人检测系统,共有三个功能模块,系统框图如图一所示。第一部分的作用是通过进行前景目标的提取;第二部分完成对行人目标的功能,其中的行人分类器是由级联使用矩形特征训练出来的;第三部分的作用是将同一目标产生的多个检测结果进行合并,完成最终的检测定位功能。

图一:行人检测系统框图


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