1 规划概述
方针盯梢在视频监控范畴有广泛的运用。盯梢方针的 挑选能够分为自动检测与自动挑选。自动检测能够检测出画 面中一切运动物体，再经过方针盯梢算法，对检测到的方针 进行盯梢处理。在市区繁忙路段，经过运动方针自动检测与 盯梢计算每日车流量。当画面中存在很多运动物体，而只需 要盯梢某些特定方针时，为削减搅扰，自动挑选方针后对特 定方针进行盯梢。在方针盯梢算法中，判别运动方针丢掉状况是一个值 得研讨的课题。本规划改进了经典的粒子滤波算法，经过设 置粒子权重门限与重采样粒子数目阈值，进行粒子权重比较 与重采样粒子个数比较，完成了运动方针盯梢与丢掉状况判别。
在实际运用中，往往需求一起盯梢多个方针。本规划 提出了一种依据粒子滤波的嵌入式多方针盯梢硬件结构设 计，该结构盯梢功用优异，具有实时性强、抗搅扰、可复用 性强的特色。针对多个方针选用同一种盯梢算法，规划一种 可复用性强的盯梢算法能节约规划与开发的时刻。因而，设 计并生成了可复用的粒子滤波方针盯梢IP核。本规划选用IP固核的方式。规划者不以开源方式复用
图1 嵌入式多方针盯梢体系
图2 FPGA资源耗费
图3 总体规划框图
开发的数字逻辑电路模块，而是将其封装起来，生成一个输入输出端口固定、功用正确的模块。该模块的详细数字电路 完成无法检查，只要在工程中添加该模块，并衔接模块的输 入输出管脚，便能够完成IP核调用。本规划调用了自行规划 与开发的粒子滤波IP核。依据FPGA的并行运算机制，一切 方针能一起进行粒子滤波处理，完成多方针盯梢。试验成果 标明，规划与开发的粒子滤波IP核调用便利，不只维护了设 计者的知识产权，且盯梢功用安稳。
本规划选用友晶科技的DE2-115开发板，其板载的Altera 公司Cyclone IV芯片资源丰富，满意视频处理的需求，片外 的SDRAM为图画缓存供给确保，并供给了与摄像头相连的 BNC接口，以及与显现器相连的VGA接口。
2 功用描绘
嵌入式多方针盯梢体系如图1所示。CCD摄像头收集模 拟视频信号，DE2-115开发板对收集到的信号进行图画格局 转化与多个运动方针的检测、挑选与盯梢，将处理过的视频 信号输出到VGA显现器上。
2.1 视频信号收集
FPGA对ADV7180进行IIC总线装备，ADV7180将CCD摄像头输入的PAL制式模仿视频信号转化成数字信号。数字视
频信号输入FPGA进行ITU656解码，将解码后的奇场与偶场 数据缓存在SDRAM中，经过SDRAM的读写操控，输出奇偶 场兼并的整帧图画。再将其进行格局转化，输出契合VGA显 示要求的RGB信号，并结构VGA行同步与场同步操控信号。
2.2 运动方针自动检测
在边际检测的基础上，经过帧间差分，确定刚进入画 面的运动物体方针，为后边的盯梢供给物体的中心方位和轮 廓巨细等基本信息。
2.3 运动方针挑选
图4 运动方针检测框
图5 Sobel卷积因子
图6 腐蚀（胀大）示意图
红外遥控器向DE2-115开发板上的IR接收器发送遥控扫码信号。FPGA解码扫描信号，操控每个方针挑选框的上下左右移动、巨细改动与盯梢状况的开端与完毕。
2.4 多方针盯梢
一起盯梢多个方针，判别方针的盯梢与丢掉状况，目 标丢掉后再次找回。当方针在画面中运动时，多方针盯梢系 统能精确安稳地盯梢方针，屏幕显现Tracking字幕。当方针 从画面中脱离，屏幕显现Lost字幕。当方针从画面中恣意位 置再次出现时，体系找回运动方针，屏幕显现Tracking。
3 功用参数
3.1 体系参数： 方针个数：2个； 原始图画巨细：640*480； 方针盯梢区域：640*480； 每个方针运用粒子个数：64个。
运动方针在收集到的视频图画640*480区域内移动时，多方针盯梢体系能精确定位方针。帧间差分算法中的图画数据缓存，与粒子滤波算法中粒子的直方图计算均需占用 FPG A的片内R AM。因而，在确保检测与盯梢作用的条件 下，体系可一起盯梢两个方针，每个方针运用64个粒子。在 FPGA片内RAM答应的情况下，使用FPGA的并行运算机制 与模块可复用性强的特色，能够添加方针个数与粒子个数。
3.2 FPGA资源运用情况如图2所示
4 规划结构
如图3所示，CCD摄像头输 入模仿信号， 经过I %&&&&&%总线装备 的 A D V 7 1 8 0 做 模 数 转 换 ， 数 据 经过ITU656解码存入SDR AM缓 存 ， 再 经 过 格 式 转 换 成 R G B 图 像。对自动检测或许红外遥控器 手 动 选 择 的 目 标 进 行 粒 子 滤 波 算 法 处 理 后 ， 将 跟 踪 结 果 送 入 ADV7123，经过数模转化后显现 在VGA显现器上。
5 规划办法
5.1 运动方针检测
图4为运动方针检测的框图。RGB图画转灰度图后进行 边际检测，再做帧间差分，经过腐蚀和胀大图画形态学处理 后，检测运动方针的方位和巨细。
Sobel算法是一种常用的边际检测算法。首要使用经典 的RGB转灰度值公式把图画转变成灰度图。图5是Sobel卷积 因子，Gx和Gy别离代表横向和纵向的3×3矩阵，与图画作平 面卷积后即可得出横向和纵向的灰度差分。在FPGA上，为 了进步运算功率，直接把两个差分值相加得到灰度梯度G。 当G大于阈值时，则以为该点是边际点。
图画经过边际检测后，再进行帧间差分。帧间差分是 一种常用的静态布景下运动方针的检测办法，经过比较相邻 两帧图画的场景改变得到运动方针。为了检测刚进入画面的 方针，并节约FPGA的片内存储资源，本规划仅在图画周边 区域内进行差分运算，且对检测到的运动像素点进行符号。
（未完待续）
