基于FPGA机器视觉的运动目标检测跟踪系统
摘要
随着计算机技术的飞速发展，数字图像技术在工业生产、安防监控、消费电子、智能交通等领域有了广泛的应用。目标跟踪即是在此基础上发展起来的一项新技术，用以实现人工智能机器视觉，在实现视觉机械手、流水线工件分拣、缺陷产品检测、车辆跟踪等领域有较大的应用前景。
目前运动目标跟踪因其数据量大、算法复杂、稳定性要求高等因素而成为一个难题，目前一般由ARM、DSP或PC机实现，随着各种视频质量的不断提高以及压缩格式的不断改进，对图像处理系统运算速度的要求也不断提高，其实时性、并行性、稳定性都很难满足，而FPGA由于其速度快、开发难度低、可重构性好、成本低等优势，将逐步展现优势，同台竞技。
本研究采用CMOS摄像头高速采集图像信息，利用Altera FPGA的NiosII软核对图像进行运动目标跟踪算法处理，得到目标的大小、位置、轮廓等信息，驱动两自由度伺服舵机云台，使摄像头对目标进行跟踪，同时可实现VGA同步显示。
运动目标跟踪系统包括摄像头驱动模块、视频采集模块、视频输入缓冲FIFO、SOPC系统、舵机PWM控制模块、视频输出缓冲FIFO、VGA显示接口模块。摄像头驱动模块采用Verilog HDL语言实现SCCB总线时序，对CMOS摄像头进行初始化配置。视频采集模块同样采用Verilog HDL语言对视频格式进行转换，将串行的8位RGB565数据转换为并行的16位RGB565数据，同时产生数据有效信号。输入输出缓冲FIFO采用FPGA自带IP核生成，用以异步时钟的同步。VGA模块用以将SDRAM中的图像实时显示到VGA显示器。PWM模块负责将运算得到的目标信息驱动到舵机云台。SOPC系统主要包括NiosII处理器、Avalon总线、DMA控制器、SDRAM控制器、自定义FIFO控制器。其中FIFO到SDRAM的数据传输采用DMA模式，以减少NiosII处理器负荷。
系统架构在QuartusII中设计完成，系统算法在NiosII IDE集成开发环境中用C语言进行设计和调试，主要包括了系统底层驱动程序开发与上层应用程序开发。最后使用QuartusII对整个系统工程经行综合与布局布线，通过Modelsim进行功能与时序仿真。在时序分析报告满足要求后将配置文件pof或sof下载到FPGA中。
实验结果表明，所设计的系统能满足预期要求，在实时性与准确性等方面都有较好的表现，为后期的进一步发展打下了基础。
With the development of computer technique, digital video technology has a widerange of application in these fields such as industrial production、security monitoring、consumer electronics、intelligent transportation and so on. And on that basis, a newtechnology-Target tracking is developed which is used to realize artificial intelligencemachine vision and has a larger application prospect in the domains like visionmanipulator achieved、line work piece sorted、defect product testing、vehicle tracking.
At present, moving target tracking technology implemented with ARM﹑DSP orPC becomes a problem for its large amount of data、complex algorithm and highstability. Along with all kinds of high quality video developed and compressed formatcontinuously improved, operation speed of image processing system becomes higherand higher and its real-time、parallel、stability is difficult to meet. However, FPGA willgradually show the advantages such as high speed、low developing difficulty、wellreconstruction and low cost, and compete with others.
In the study, the CMOS camera is adopted to high-speed collect image informationand NiosII soft IP core of Altera FPGA is used to process image which can get the size、location and the information of the target, and then drives servo steering gear tripodhead to make the camera to track the target and also can realize VGA displayed.
Moving target tracking system includes camera driving module、video acquisitionmodule、the video input buffer FIFO、SOPC system、steering gear PWM controlmodule、video output buffer FIFO、VGA display interface module. Camera drivingmodule uses Verilog HDL language to implement SCCB bus timing and configurateCMOS camera initially. Video acquisition module also uses Verilog HDL language toconvert video format, which will transform a serial of8bit RGB565data into a parallel16bit RGB565data, and produce data effective signal. Input/output buffer FIFO isbased on FPGA own IP cole generation to make asynchronous clock to synchronize.VGA module is used to make the image of SDRAM to display to VGA displayer onreal-time. PWM module is responsible for driving the target information by calculatedto steering gear tripod head. The SOPC system includes NiosII processor, Avalon bus,DMA controller, SDRAM controller, and custom FIFO controller. Among them thedata transmitted from FIFO to SDRAM is adopted by DMA mode, in order to reducethe load of NiosII processor.
The architecture of system finishes in QuartusII, the system algorithm designs anddebugs in NiosII IDE integrated development environment using C language, whichmainly includes the system bottom driver program and the upper applicationdevelopment. Finally, through the Modelsim function and timing simulation, QuartusIIis used to the line synthesis and locating and wiring to the whole system engineering.The configuration files are downloaded to FPGA when the sequential analysis reportmeet the requirements.
The experimental result shows that the design of the system meets expected requirement, and has the good performance in real time and accuracy, and lay thefoundation for the further development.
目前运动目标跟踪因其数据量大、算法复杂、稳定性要求高等因素而成为一个难题，目前一般由ARM、DSP或PC机实现，随着各种视频质量的不断提高以及压缩格式的不断改进，对图像处理系统运算速度的要求也不断提高，其实时性、并行性、稳定性都很难满足，而FPGA由于其速度快、开发难度低、可重构性好、成本低等优势，将逐步展现优势，同台竞技。
本研究采用CMOS摄像头高速采集图像信息，利用Altera FPGA的NiosII软核对图像进行运动目标跟踪算法处理，得到目标的大小、位置、轮廓等信息，驱动两自由度伺服舵机云台，使摄像头对目标进行跟踪，同时可实现VGA同步显示。
运动目标跟踪系统包括摄像头驱动模块、视频采集模块、视频输入缓冲FIFO、SOPC系统、舵机PWM控制模块、视频输出缓冲FIFO、VGA显示接口模块。摄像头驱动模块采用Verilog HDL语言实现SCCB总线时序，对CMOS摄像头进行初始化配置。视频采集模块同样采用Verilog HDL语言对视频格式进行转换，将串行的8位RGB565数据转换为并行的16位RGB565数据，同时产生数据有效信号。输入输出缓冲FIFO采用FPGA自带IP核生成，用以异步时钟的同步。VGA模块用以将SDRAM中的图像实时显示到VGA显示器。PWM模块负责将运算得到的目标信息驱动到舵机云台。SOPC系统主要包括NiosII处理器、Avalon总线、DMA控制器、SDRAM控制器、自定义FIFO控制器。其中FIFO到SDRAM的数据传输采用DMA模式，以减少NiosII处理器负荷。
系统架构在QuartusII中设计完成，系统算法在NiosII IDE集成开发环境中用C语言进行设计和调试，主要包括了系统底层驱动程序开发与上层应用程序开发。最后使用QuartusII对整个系统工程经行综合与布局布线，通过Modelsim进行功能与时序仿真。在时序分析报告满足要求后将配置文件pof或sof下载到FPGA中。
实验结果表明，所设计的系统能满足预期要求，在实时性与准确性等方面都有较好的表现，为后期的进一步发展打下了基础。
With the development of computer technique, digital video technology has a widerange of application in these fields such as industrial production、security monitoring、consumer electronics、intelligent transportation and so on. And on that basis, a newtechnology-Target tracking is developed which is used to realize artificial intelligencemachine vision and has a larger application prospect in the domains like visionmanipulator achieved、line work piece sorted、defect product testing、vehicle tracking.
At present, moving target tracking technology implemented with ARM﹑DSP orPC becomes a problem for its large amount of data、complex algorithm and highstability. Along with all kinds of high quality video developed and compressed formatcontinuously improved, operation speed of image processing system becomes higherand higher and its real-time、parallel、stability is difficult to meet. However, FPGA willgradually show the advantages such as high speed、low developing difficulty、wellreconstruction and low cost, and compete with others.
In the study, the CMOS camera is adopted to high-speed collect image informationand NiosII soft IP core of Altera FPGA is used to process image which can get the size、location and the information of the target, and then drives servo steering gear tripodhead to make the camera to track the target and also can realize VGA displayed.
Moving target tracking system includes camera driving module、video acquisitionmodule、the video input buffer FIFO、SOPC system、steering gear PWM controlmodule、video output buffer FIFO、VGA display interface module. Camera drivingmodule uses Verilog HDL language to implement SCCB bus timing and configurateCMOS camera initially. Video acquisition module also uses Verilog HDL language toconvert video format, which will transform a serial of8bit RGB565data into a parallel16bit RGB565data, and produce data effective signal. Input/output buffer FIFO isbased on FPGA own IP cole generation to make asynchronous clock to synchronize.VGA module is used to make the image of SDRAM to display to VGA displayer onreal-time. PWM module is responsible for driving the target information by calculatedto steering gear tripod head. The SOPC system includes NiosII processor, Avalon bus,DMA controller, SDRAM controller, and custom FIFO controller. Among them thedata transmitted from FIFO to SDRAM is adopted by DMA mode, in order to reducethe load of NiosII processor.
The architecture of system finishes in QuartusII, the system algorithm designs anddebugs in NiosII IDE integrated development environment using C language, whichmainly includes the system bottom driver program and the upper applicationdevelopment. Finally, through the Modelsim function and timing simulation, QuartusIIis used to the line synthesis and locating and wiring to the whole system engineering.The configuration files are downloaded to FPGA when the sequential analysis reportmeet the requirements.
The experimental result shows that the design of the system meets expected requirement, and has the good performance in real time and accuracy, and lay thefoundation for the further development.
引文
[1]康磊.视频监控系统原理及实现[D].北京：北京邮电大学，2010
[2]徐正平.基于CMOS摄像头与FPGA的位置检测系统设计[J].液晶与显示，2009，5（12）
[3]黄健群.数字式电视跟踪器与跟踪性能检测评估系统[J].电光与控制，2005,2（5）
[4] Li Kaiyu，Zhang Huanchun，Jing Yazhi．FPGA based fast，high—quality rotationof image[J]．Journal of Image and Graphics，2004，9(3)
[5] Brown, M.; Lowe, D.G. Unsupervised3D object recognition and reconstruction inunordered datasets.3-D Digital Imaging and Modeling,2005.3DIM2005. FifthInternational Conference on13-16June2005
[6]吕鹏.基于FPGA的数字视频侦察监控系统设计[D].南京：南京理工大学，2009
[7]王四伟.基于SOPC的指纹采集与处理系统的研究[D].武汉理工大学，2009
[8]谢燕平.基于FPGA的智能仪器远程控制系统设计[D].武汉：北京交通大学，2010
[9] Mohd-Yasin, F.; Tan, A.L.; Reaz, M.I.The FPGA prototyping of iris recognitionfor biometric identification employing neural network Microelectronics,2004.ICM2004Proceedings，2004，10
[10] Liu L．Fan G．A new JPEG2000region—of—interest image coding method：partialsignificant bitplanes shift[J]． IEEE Signal Processing Letters，2003，10(2)
[11] Mahlknecht, Stefan, Oberhammer, Roland,Novak, Gregor. A real-time imagerecognition system for tiny autonomous mobile robots.Proceedings-IEEEReal-Time and Embedded Technology and Applications Symposium, Proceedings-RTAS200410th IEEE Real-Time and Embedded Technology and Applications Symposium,2004,v10:324-330
[12] T.Horprasert,D.Harwood,and L.S.Davis,“A Statistical Approach for Real-timeRobust Background Subtraction and Shadow Detection,”Proc.IEEE ICCV’99FRAME-RATE Workshop,Kerkyra,Greece,1999
[13]马慧.基于Avalon总线的VGA控制器IP核设计[J].现代计算机，2010,4（10）
[14]田秀伟.基于SOPC的LED显示屏控制器设计[J].液晶与显示，2007，6（12）
[15]李秉.基于多源低空信息的巡航导弹预警研究[J].雷达与电子战，2008，4（13）
[16]刘中华.图像中多运动目标的识别和跟踪[D].上海：上海交通大学，2003
[17]何骏.车辆智能监控管理系统设计[J].科技信息，2010，4（6）
[18] RUI-HONG YANG, QUAN PAN, YONG-MEI CHENG. The Application of Wavelet InvariantMoments To Image Recognition. Proceedings of the Fifth International Conferenceon Machine Learning and Cybernetics, Dalian, August2006
[19]满征瑞.交通场景中智能多目标跟踪技术研究[D].武汉：华中科技大学，2009
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[22]李巍.一种基于光流法的三维互动系统的研究与实现[D].武汉：华中科技大学，2007
[23]陈伟宏.基于多摄像头的目标跟踪算法研究[D].长沙：湖南大学，2005
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[34]熊文彬.基于FPGA实现的视频显示系统[J].液晶与显示，2011，1（26）
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[51]邵娜.视频序列中运动目标检测与跟踪方法研究[J].光机电信息，2009，2（1）
[52]吴银玲.基于运动检测与跟踪的人体目标的统计研究[D].天津：天津大学，2009
[53]吴晖.动态场景中的目标检测算法的研究[D].合肥：合肥工业大学，2011
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[55]邵文坤.动态场景下的运动目标跟踪方法研究[J].计算机仿真，2006，5（20）
[56]安博.动态背景下运动目标检测的研究[D].天津：天津理工大学，2009
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[58]刘川辉.视频图像目标检测技术方法研究[D].成都：成都理工大学，2010
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