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基于Zynq的运动车辆检测与跟踪系统设计
| 论文题名： | 基于Zynq的运动车辆检测与跟踪系统设计 |
| 关键词： | 软硬件协同设计;运动车辆;智能交通系统;跟踪系统;图像预处理;目标检测;三帧差分法 |
| 摘要： | 智能交通系统(Intelligent Transportation System，ITS)是目前交通运输方向正在研究和普遍关注的课题，其中运动车辆检测与跟踪系统是ITS的重要研究内容。因此，研究体积小、功耗低、速度快的运动车辆检测与跟踪系统具有重要的意义。 本系统采用的是Xilinx公司Zynq-7000系列全面可编程片上系统平台，片内集成了双核ARM Cortex-A9处理器和Xilinx7系列FPGA，采用软硬件协同设计方法，将图像采集、车辆检测与跟踪、显示集合到一个嵌入式系统中。车辆检测方面，利用Xilinx高级开发工具Vivado HLS（High-Level Synthesis）完成图像预处理算法，并利用此工具把改进的三帧差分法的运动目标检测算法成功移植到FPGA中。车辆跟踪算法方面，对运动车辆求取最小外接矩、质心、速度作为目标特征，建立Kalman滤波器运动模型，预测被跟踪车辆在下一帧中可能出现的位置，并确定搜索范围，再结合基于欧式距离的匹配算法，完成运动车辆的跟踪。本设计完成的主要工作包括: (1)用高层次综合工具Vivado HLS设计了改进的三帧差分法的运动目标检测算法的硬件加速IP核，包括直方图均衡化、高斯滤波、噪声去除、Sobel边缘检测、形态学处理以及帧差图像预处理算法。 (2)利用Vivado工具，以图形界面化的方式，进行硬件工程设计，主要包括Zynq处理器、AXI互联、VDMA、HDMI以及硬件加速口核等模块。 (3)在ZedBoard平台上搭建嵌入式Linux系统，主要包括Linux系统移植、交叉编译环境的搭建以及FFmpeg+OpenCV库和Qt库的移植等。 (4)在ARM部分实现系统软件设计，主要包括VDMA IP核和硬件加速IP核驱动程序设计，Kalman滤波器跟踪算法的实现，以及建立Qt软件执行操作界面的设计等。 本系统设计采用软硬件协同设计的方法完成了基于Zynq的运动车辆检测与跟踪，具有实时性好、跟踪效果好和界面友好等特点，达到了很好的预期效果。 |
| 作者： | 贺能 |
| 专业： | 电子科学与技术 |
| 导师： | 谭克俊 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 大连海事大学 |
| 学位年度： | 2017 |
| 正文语种： | 中文 |
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