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基于PCI总线的实时图像识别与跟踪平台设计

时间:2007-1-20栏目:电子通信论文

R)和区域的比例大小(S)保持不变。基于PCI总线的实时图像识别与跟踪平台设计

4.3 目标跟踪与轨迹预测

识别出目标后,根据目标确定跟踪波门大小,在跟踪波门内进行跟踪,波门的大小采用自适应设置。常用的跟踪算法有波门跟踪、图像匹配跟踪和多模跟踪算法,考虑到背景较简单,采用基于公式(1)的质心跟踪方案。把波门的中心G(xG,yG)和目标质心T(xT,yT)的偏差作为跟踪误差,通过RS-422接口输出给后续处理板来实时进行跟踪。

    在跟踪过程中,目标的位置按照自身的运动方式不断变化着,同时目标也会出现被遮挡的情况。此时,需要对目标的运动轨迹进行预测,可以采用基于最小二乘法的综合预测器来预测[2],认为目标的运动轨迹可以是直线和二次曲线的某种组合。即

f(k+1)=Wfl(k+1)+(1-W)fq(k+1)   (5)

式中,fl(·)为线性预测器;fq(·)为平方预测器,W为权函数(0≤W≤1)。

权函数可以根据实时测得的平方预测器的误差而实时构成。当平方预测器误差较大时,则

增大权值,否则减小权值。线性和平方预测器的记忆点数N的选取要视具体工作情形而定。当特征量的变化不是太快时,N值应选得稍大些,这样也有利于抑制噪声的干扰;若特征量变化甚快,则N应选用较小的值。一般选择N≤5,当N=2时,线性预测有利于跟上机动性较高的目标;当N=5时,预测的目标运动轨迹比较平滑,有较强的抗干扰能力。

5 实验结果

采用256×256大小、深度为8b的连续150帧灰度图像进行试验,达到跟踪速度为25帧/s的实时跟踪效果,整个系统工作稳定、可靠、灵活且易于扩展。图3给出了跟踪的结果。


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