FPGA论文背景差分法论文
《基于FPGA的运动目标检测系统设计》范文
《基于FPGA的运动目标检测系统设计》篇一一、引言随着科技的不断进步，计算机视觉在众多领域的应用越来越广泛。
其中，运动目标检测是计算机视觉中的一个重要研究方向。
为了提高运动目标检测的实时性和准确性，本文提出了一种基于FPGA的运动目标检测系统设计。
该系统设计能够快速准确地检测出运动目标，并具有较高的实时性，为相关领域的应用提供了有力的技术支持。
二、系统设计概述本系统设计基于FPGA（现场可编程门阵列）实现运动目标检测。
FPGA具有并行计算、可定制和可扩展等优点，非常适合于实现复杂的图像处理算法。
系统设计主要包括图像采集、预处理、特征提取、目标检测和输出等模块。
三、图像采集与预处理图像采集模块负责获取视频流或图像序列。
预处理模块对采集到的图像进行去噪、灰度化、二值化等操作，以便后续的特征提取和目标检测。
去噪操作可以消除图像中的无关信息，提高图像的信噪比；灰度化和二值化操作可以将彩色图像转换为灰度图像或二值图像，简化后续处理。
四、特征提取与目标检测特征提取模块从预处理后的图像中提取出运动目标的特征。
这些特征包括形状、大小、纹理等，可以有效地描述运动目标的特性。
目标检测模块根据提取的特征，采用合适的算法（如背景减除法、光流法、帧间差分法等）检测出运动目标。
在FPGA上实现特征提取和目标检测时，需要采用并行化和流水线等技术，以提高处理速度。
此外，针对不同的应用场景和需求，可以定制不同的特征提取和目标检测算法，以提高系统的灵活性和适应性。
五、系统实现与优化系统实现过程中，需要选用合适的FPGA芯片和开发工具，如Xilinx或Altera的FPGA芯片和HDL语言（如Verilog或VHDL）进行开发。
在实现过程中，需要考虑到系统的实时性、功耗、面积等因素，进行优化设计。
为了进一步提高系统的性能，可以采取以下优化措施：1. 优化算法：针对特定的应用场景和需求，可以优化特征提取和目标检测算法，提高其处理速度和准确性。
一种新的基于背景差分的运动目标检测方法
一种新的基于背景差分的运动目标检测方法一种新的基于背景差分的运动目标检测方法【摘要】针对传统运动目标检测方法存在的缺点和缺乏，提出了一种基于背景差分，融合多种检测方式，有效地克服了传统方法存在的误检和空洞等问题。
实验结果说明该方法能够满足运动目标的实时检测要求。
【关键词】背景差分自适应目标检测运动目标的检测方法一般分为帧间差分法、背景差分法和光流法三种，每种检测方法而言都有各自的缺点和缺乏。
帧间差分法对差分时机的选取要求较高，如果目标运动速度较快且关键帧选取时间间隔过大，会造成两帧之间无覆盖区，运动目标无法分割；如果目标运动速度较慢且关键帧选取时间间隔过小，那么会造成过度覆盖甚至重叠，同样检测不到目标【1】。
光流法的计算复杂、耗时，对于过快或过慢的运动检测效果不好，难以满足实时检测的要求【2】。
与上述两种方法相比，背景差分法的优势是实现简单、目标分割完整，但存在背景自动获取和更新方面的问题，即如何自动获得合理背景以及在最正确时机更新背景【3】。
本文在这样的研究背景下提出了一种基于背景差分，融合动态背景建模、帧间差分和双置信值背景更新技术，实时准确的运动目标检测改良方法。
1 一种简单、有效的背景模型在背景差分法中，背景模型建立的准确与否，直接关系到最终检测结果的准确性。
国内外研究提出了一些背景模型，这些模型有的需要处理多帧图像来建立背景，制约了检测速度，不能到达实时性要求，如非参数模型；有的模型当运动物体较小且与背景的区分度不大时，分割的目标不完整，如W4模型；有的方法当噪声增多、背景比拟复杂时，背景变得不稳定，如高斯模型等等。
针对上述几种方法的缺乏，本文提出一种能够快速建立背景，并有一定自适应能力、保存背景差分目标分割完整这一优点的背景模型。
这种方法采用几次连续的帧间差分，能够快速地检测出视频序列图像中的背景区域，然后在检测出的背景的根底上确立每一个点的背景检测模型。
处理步骤为：捕获某一时间段的视频序列图像，其中N为视频序列的总帧数，k为帧序。
基于背景和帧间差分法的运动目标提取
背景差分法基本原理
背景差分法基本原理
背景差分法是一种用于运动目标检测的方法，其基本原理是利用图像序列中的当前帧和背景参考模型进行比较，以检测出运动物体。
这种方法的关键在于背景图像的建模和模拟，因为它们的准确程度直接影响检测效果。
具体来说，背景差分法通过从连续的图像序列中提取出运动物体的信息来检测运动物体。
首先，它会获取一段连续的图像序列，并从中选择一帧作为背景参考帧。
然后，它会将后续的帧与背景参考帧进行比较，计算出每个像素点之间的差异。
这些差异反映了运动物体的位置和速度信息。
背景差分法通常使用像素强度的绝对值作为差异度量，但也可以使用像素强度的平方差或其它度量方式。
在实际应用中，通常会使用阈值来判断像素点是否属于运动物体。
如果像素点的差异超过了阈值，那么该像素点就被认为是属于运动物体。
背景差分法的优点在于速度快、检测准确、易于实现。
然而，这种方法也存在着一些局限性。
例如，它对于场景的动态变化和光照变化比较敏感，需要定期更新背景模型以适应这些变化。
此外，如果场景中有一些物体的运动模式与背景相似，或者运动物体的速度与背景的速度相近，那么这种方法可能会出现误检。
总的来说，背景差分法是一种非常有用的运动目标检测方法，但它也需要针对特定场景进行适当的调整和优化。
基于背景差分法的运动目标检测
本科生毕业论文题目：基于背景差分法的运动目标检测院系：专业：学生姓名：学号：指导教师：（职称）二〇一一年四月摘要视频监控在现代社会的安保系统中发挥了非常重要的作用。
由于现代社会的复杂性，传统的那种由专门人员值守电视监控屏幕的视频监控系统已经无法满足现代社会安保的要求，于是智能视频监控技术应运而生。
智能监控技术是基于计算机视觉的具有高度智能的自动化监控技术，其核心内容包括运动检测、目标分类、目标跟踪、行为识别四个方面。
本文针对运动目标检测这一方面进行探究。
本文采用的检测方法为背景差分法，即从视频图像序列中将当前帧的图像与预先设定的背景图像做差分，则可得到运动目标的位置和大小等信息。
之后对差分图像进行阈值化和形态学处理等操作，并判断此运动物体的大小。
如果超过规定的范围，则认为出现了异常情况，将此运动目标加上红色矩形框显示出来，做出报警。
背景差分法计算复杂度适中，简单实用，易于实现。
在本文的试验中，对视频中运动目标的检测取得了良好的效果，实验结果令人满意。
关键词：智能监控；运动检测；行为识别；背景差分AbstractVideo surveillance in modern society plays a very important role in the security system. As the complexity of modern society, traditional video surveillance system which need specialized workers pay much attention on the television monitor screen has been unable to meet the security requirements of modern society, so intelligent video surveillance technology came into being. Intelligent monitoring technology based on computer vision is highly intelligent automated monitoring technology, and its core content, including motion detection, object classification, object tracking, behavior recognition four aspects.In this paper, I intend to explore the area of moving target detection. Detection methods used in this paper is background subtraction, make difference from the current frame video sequence of images and the pre-set background image , then we can get the information of the moving target location and size. After thresholding and morphological processing operations on differential image, determine the size of the moving object. If it excess the prescribed range, think that the anomaly occurred, mark this moving target with a red rectangle and make alarm.Background subtraction has moderate computational complexity, and is simple, practical, easy to implement. In this experiment, the moving object in video detection achieved good results, experimental results are satisfactory.Keywords: Intelligent Monitoring；Motion Detection;Behavior Identity; Background Subtraction目录摘要 (I)ABSTRACT (II)第一章前言 (1)1.1课题的研究背景及其意义 (1)1.2智能视频监控技术及其应用 (2)1.3国内外研究现状 (3)1.4论文的主要内容和组织结构 (4)第二章运动目标检测中的图像预处理技术 (5)2.1彩色和灰度图像转换 (5)2.2图像的去噪处理 (6)2.2.1频域去噪方法 (6)2.2.2时域去噪方法 (6)2.2.3空间域去噪方法 (7)2.3图像的阈值化处理 (9)2.4本章小结 (10)第三章运动目标检测的方法与分析 ................................................................................................ - 11 -3.1光流法 (11)3.2时域差分法 (12)3.3背景差分法 (13)3.4本章小结 (14)第四章实验结果分析及改进 ............................................................................................................ - 15 -4.1实验环境介绍 (15)4.2运动目标识别的流程 (17)4.3实验过程及结果分析 (18)4.2.1图像的预处理................................................................................................... - 18 -4.2.2运动目标的提取............................................................................................... - 20 -4.2.3运动目标的识别............................................................................................... - 24 -4.4本章总结 (26)第五章总结及展望............................................................................................................................ - 27 -参考文献..................................................................................................................................................... - 28 -致谢.................................................................................................................................... 错误!未定义书签。
基于混合高斯模型的背景差分法的FPGA实现
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基于混合高斯模型的背景差分法的FPGA
实现
作者：韩剑辉崔猛强袁耀辉
来源：《哈尔滨理工大学学报》2013年第04期
摘要：针对视频中运动目标检测实时性问题，提出了一种基于混合高斯模型的背景差分法的FPGA实现方法.背景差分算法是运动检测算法中最常用的方法，该算法首先对实时得到的
图像序列进行建模，得到运动场景的背景模型.然后在运动目标分割中及时的根据场景变化更
新背景.考虑到实时性要求的高帧率、高分辨率视频分割任务，利用FPGA并行处理和硬件实
现的优点，对混合高斯模型进行修改来对它进行定制，以适合于硬件实现.最后，通过在FPGA 开发平台进行了仿真实现，结果验证了算法在硬件实现的正确性，以及在实时性能上的提高.。
基于帧差法和背景差分法的背景提取及检测模型
三基本假设
1.只针对该视频呈现信息，不考虑雨天、夜间等因素对视频分析的干扰。 2.将只有部分进入视频的车按整个计算。 3.不考虑车辆追尾和骤停等情况。 4.不考虑车辆经过或风出动时摄像头的轻微扰动。 5.除车辆以外道路上没有其它运动物体，即车辆是在场景中唯一运动的物体。 6.车辆在检测过程中，并无频繁换车道。 7.不考虑运动物体的临时停靠：由于高速公路停车危险很大，且现象较少，所以 假设没有静止的车辆。
关键词：直方图分析法
背景更新
HIS阴影检测
数学形态学
虚拟线圈检测
一问题重述
改革开放以后，随着经济的高速发展，交通问题越来越开始影响着人们的生 产和生活，由于汽车拥有量的急剧增加，城市交通问题日益严重，因此交通问题 开始成为人们关心的社会热点。 在我国， 近年来， 交通事故发生率居全世界之首， 公路交通死亡人数直逼十五万人，有效的交通监测和管理已迫在眉睫。 传统的视频监控由人工进行视频监测发现安全隐患或异常状态， 或者用于事后分 析，这种应用具有其固有的缺点，难以实现实时的安全监控和检测管理。因此， 及时适时的智能交通系统开始逐渐被运用起来。 智能交通系统指对交通系统的规 划、设计、实施与运行管理过程都实行智能化，交通运输系统的运营管理与组织 生产智能化其实质就是借助各种科技手段和高新技术，特别是信息技术、计算机 处理技术、数据通讯传输技术、电子控制技术、运筹学、人工智能等将其综合应 用，以实现交通故障处理的智能化，加强道路监管，保证人民的生产生活的正常 运转， 有效地预防了许多交通事故的发生。在不需要人干预或者很少人干预的 情况下， 通过对摄像机拍录的视频序列进行分析以实现车辆的定位、 识别和跟踪, 并在此基础上分析和判断车辆的行为，对车辆的行为给出语义描述，做到了既能 完成日常管理，又能在发生异常情况时做出及时反应。 在这里， 智能交通系统主要要用到视频分析， 即要做到智能区分监控对象的外形、 动作，主动收集数据和分析数据，根据预设条件执行报警、记录、分析等。对于 视频分析而言， 其关键技术是建立合理的数学模型。所以我们要对该视频进行处 理，分析其所包含的信息。关键是要通过提取合理有用的信息，解决以下问题： 一：根据提供的视频，建立提取附录提供的视频图像的数学模型。 二：结合已提取的背景，建立计算车流量数学模型。
《2024年差分进化算法的优化及其应用研究》范文
《差分进化算法的优化及其应用研究》篇一一、引言在优化技术不断发展的时代，差分进化算法（Differential Evolution Algorithm, DEA）作为一种全局优化算法，以其良好的搜索能力和简单的实现方式受到了广泛关注。
差分进化算法是一种启发式搜索算法，能够处理多种复杂的优化问题，在众多领域得到了广泛应用。
本文旨在探讨差分进化算法的优化及其应用研究，分析其性能及发展现状，并提出进一步的优化方向和策略。
二、差分进化算法的基本原理差分进化算法基于遗传算法的思路，采用个体之间的差异作为主要驱动力，以寻找问题的最优解。
该算法利用目标问题个体间的差异信息进行种群搜索和演化。
通过比较当前种群中个体的差异和性能，选择最优的个体进行交叉和变异操作，从而生成新的个体。
这种过程不断迭代，最终找到问题的最优解。
三、差分进化算法的优化研究1. 参数优化：差分进化算法的参数设置对算法的性能具有重要影响。
针对不同的问题，通过调整控制参数（如交叉概率、变异尺度因子等），可以优化算法的搜索能力和收敛速度。
目前，研究者们正尝试使用自适应、自调节等方式，使算法能够根据问题的特性自动调整参数。
2. 融合其他优化方法：为了进一步提高差分进化算法的性能，可以与其他优化方法进行融合。
例如，结合梯度信息与差分进化算法，实现混合搜索策略；将局部搜索策略与全局搜索策略相结合，形成协同进化等。
3. 并行计算与分布式计算：为了提高差分进化算法的计算效率，可以采用并行计算和分布式计算的方法。
通过将问题分解为多个子问题，并行处理每个子问题，可以显著提高算法的求解速度。
四、差分进化算法的应用研究1. 函数优化：差分进化算法在函数优化问题中表现出色，能够快速找到全局最优解。
在多模态函数、非线性函数等复杂函数优化问题中，差分进化算法具有较高的求解精度和效率。
2. 图像处理：差分进化算法在图像处理领域具有广泛应用。
例如，在图像分割、图像去噪、图像恢复等方面，差分进化算法能够快速找到最优的参数设置，提高图像处理的效果。
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FPGA论文背景差分法论文
摘要：视频图像处理对处理器的数据处理能力和实时性要求都非常高。
设计基于fpga和背景差分算法的静态背景下运动目标检测系统，并详细介绍了系统的设计过程。
采用fpga硬件实现系统设计，极大的提高了系统的实时性，能准确的检测出运动目标。
关键词：fpga；目标检测；视频处理；背景差分法
moving target real-time detection of fpga-based static background
chen quanjin,zhang yide
(school of optoelectronic information,university of electronic science and technology of
china,chengdu610054,china)
abstract:a video detection system of moving objects based on fpga and background difference algorithm is designed.and introduces the realization in detail.the system processing speed has been enhanced greatly,and the moving object can be detected in realtime and accurately under the staticbackground.
keywords:fpga; object detection;video processing;background differencing
一、系统总体方案设计
系统主要分为视频采集、视频格式转换、视频预处理、视频运动目标检测、vga视频显示和系统报警六个部分。
图1为系统的整体总体框图。
（一）各部分模块的功能
1.视频采集：将模拟视频数据通过解码芯片转换为数字视频数据。
2.视频格式转换：将解码后的视频数据转换成rgb 格式。
3.视频的预处理：包括将rgb数据存储在片外sdram 中，图像重构和存储背景。
4.视频移动目标检测：从存有当前视频图像和背景图像的sdram中读出背景图像和当前图像，根据背景差分算法，将背景差进行图像去噪和形态学处理，找出移动目标。
5.vga视频显示：将检测后的结果实时的在显示器上显示出来。
6.系统报警：当检测到运动目标时，系统发出报警信号。
（二）系统硬件电路设计
系统采用cmos模拟摄像头wv-gp240，解码芯片adv7180进行视频采集，将模拟视频信号转换成fpga能够处理的数字视频信号，fpga作为核心处理器，负责视频的格式转换，预处理以及移动目标的检测功能，当有移动目标出现时，发出警报。
差分后图像或背景图像或当前图像经数模转换芯片adv7123转化为模拟信号，通过vga接口显示在显示器上。
图2为系统硬件结构图。
二、系统方案的设计实现
（一）视频处理模块
为了对完整的视频图像进行处理，必须对视频图像进行缓存：在sdram中开辟两个大小为一幅视频图像的存储区，采用ping-pong操作，当在传输和存储重构当前帧图像的时候，对上一帧图像进行后续处理。
如此反复交错的进行存储重构和处理，从而提高系统的吞吐量和处理速度。
（二）运动目标检测模块
本系统采用背景差分法。
算法实现的流程如图3。
将当前帧图像和背景图像的灰度进行背景差计算。
背景差分算法实现过程为：将当前帧图片和背景图片同时送入背景差分模块中，对两幅图像中对应的像素的相关分量进行相减运算并取绝对值。
当运算结果小于某个阈值t时，认为当前帧图像和背景图像在该像素点上相同，将像素的灰度值置为255；当运算结果大于阈值t时，认为当前帧图像和背景图像在该像素点上发生了变化，表示有移动目标出现，将像素的灰度值置为0。
为了使检测到的移动目标区域充实准确，引入了数学形态学处理中的腐蚀、膨胀算法。
运用腐蚀算子去除孤立的噪声点，运用膨胀算子填补目标区域的空洞，这样既消除了图像中分散的碎杂噪声点，又保留了目标的边缘特征。
三、验证和测试
本设计采用altera公司cyclone ii系列fpga芯片（ep2c70）作为系统的硬件平台。
以上算法均采用verilog 硬件描述语言设计。
图4为实验结果，a为背景图，b为当前帧图像，c为背景差值图像，d为差值图像二值化处理后的图像。
由实验结果可以看出：在简单静态背景下，利用背景差分算法能够有效的检测出完整的运动目标，检测效果比较好。
能够充分检测出运动目标的形状和姿态等。
采用的是fpga作为处理器，运算速度非常快，采集视频图像时采用ping-pong结构，采集过程和目标检测采用流水线处理结构，实现了目标检测的实时性。
参考文献：
[1]孙景琪.视频技术与应用[m].北京:北京工业大学出版社,2003
[2]贾国锋,韩磊.基于fpga的视频颜色空间转换电路设计[j].系统仿真学报,2006,8:110-112。