Advertisement

FPGA平台上的运动目标识别与追踪系统(包含完整代码)版本1.1

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型:None


简介:
利用现场可编程门阵列(FPGA)进行运动目标识别和追踪,并附带完整的代码资源,版本为v1-1。该系统专注于对运动目标的精准跟踪,旨在实现高效的实时目标定位。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • 基于FPGA)v1-1
    优质
    本项目基于FPGA技术实现对运动目标的有效识别与精准跟踪,并提供完整源代码供参考学习。适合电子工程及计算机科学爱好者深入研究。 基于FPGA的运动目标识别与追踪(包含全部代码)v1-1实现可目标追踪功能。
  • 基于FPGA图像
    优质
    本项目研发了一种基于FPGA技术的高效图像识别与目标追踪系统,能够快速准确地在复杂环境中定位并跟踪感兴趣的目标。 采用FPGA搭建图像处理系统,并通过硬件算法实现图像的流水线及并行处理技术,能够有效识别与跟踪特定颜色的对象。整个系统运行在像素频率下,避免了程序执行过程中可能出现的问题,从而大大提高了系统的可靠性。同时,该方法还保持了低功耗特性,并且优于使用DSP等串行处理器结合软件算法实现的方式。
  • 基于FPGA图像.pdf
    优质
    本文档探讨了一种利用FPGA技术实现的高效图像识别与目标追踪系统,旨在提供实时、精确的目标定位及跟踪解决方案。 基于FPGA的图像识别与目标跟踪系统利用现场可编程门阵列(FPGA)芯片搭建而成,通过硬件算法实现图像流水线及并行处理,能够实时地识别和跟踪特定颜色的物体。该系统在像素频率下工作,避免了传统软件可能存在的程序跑飞现象,并提高了系统的可靠性。相较于传统的串行处理器如DSP,本系统保持低功耗特性。 此设计采用了Altera公司的EP2C8系列FPGA作为核心处理单元,其丰富的逻辑资源和高性能使其成为图像处理的理想选择。系统使用30万像素的CMOS摄像头采集实时图像数据,并由FPGA芯片进行图像数据处理及VGA接口管理。由于摄像头输出帧率与VGA不同步,SDRAM被用作帧缓冲以实现帧率转换。 整个硬件设计包括图像采集、核心FPGA处理、帧缓存和VGA显示等关键部分。系统采用5V直流电源供电,并可通过AS或JTAG接口进行调试及程序下载,具有较高的灵活性。 外围电路设计涵盖时钟电路、复位电路以及JTAG和AS调试接口。高速视频DAC芯片ADV7123负责将RGB图像数据转换为模拟信号输出至VGA显示器以确保正确显示图像。硬件可重构性是FPGA的重要特性,在本系统中,通过编程改变逻辑配置可以调整处理效果。 文档引言部分强调了基于FPGA技术的视频图像处理系统的广泛应用,特别是在智能监控和交通领域。在高速高分辨率场景下,传统软件算法难以满足运算速度与时间要求,而硬件并行处理则能显著提升性能。因此,在图像识别跟踪系统中使用FPGA展现了其优势。 本设计通过采用并行流水线结构实现了与时钟同步的无延迟处理能力,对于实时监控和跟踪而言是重要进展。该系统不仅提高了图像处理速度与效率,并且由于采用了可编程硬件平台——FPGA,保持了灵活性和扩展性,易于适应不断变化的需求。
  • 检测展示
    优质
    本系统旨在高效地进行物体的目标检测、跟踪及识别,适用于多种应用场景,如安防监控和自动驾驶等。 在MFC环境下开发的目标检测、跟踪与识别系统演示界面,全面展示了目标从检测到跟踪再到识别的整个过程。
  • 检测,实现自
    优质
    本系统专为动态环境设计,通过先进的算法自动识别并持续跟踪移动物体,广泛应用于安全监控、智能交通等领域。 移动目标检测工程能够直接用于自动检测移动目标。该系统使用SDRAM、CMOS、OV5640传感器,并在Quartus平台上用Verilog语言编写FPGA代码,适用于Cyclone IV器件及VGA显示输出。
  • MATLAB源-程序.rar__MATLAB实现_
    优质
    本资源提供了一套基于MATLAB编程的运动目标跟踪程序,适用于研究和学习目标跟踪算法。包含详细注释与示例数据,易于上手操作。 运动目标跟踪程序-MATLAB源代码:利用camshift和meanshift实现运动目标的跟踪。
  • 202101211500--src.rar
    优质
    这是一个包含目标追踪和识别技术相关代码或文档的压缩文件,可能包括算法、源代码及数据集等资源,适用于研究学习和项目开发。 标题 202101211500-目标识别跟踪-src.rar 表明这是一个关于目标识别和跟踪技术的项目源代码压缩包,发布于2021年1月21日。这个项目可能利用OpenCV库中的DNN模块实现算法,并结合MultiTracker处理视频流中目标检测与追踪任务。 OpenCV是一个开源计算机视觉库,包含多种图像处理及计算视觉相关算法。其中的DNN(深度神经网络)部分支持导入和执行各种深度学习模型,可用于图像分类、对象识别等场景。常见的TensorFlow、Caffe或PyTorch训练出的模型均可通过OpenCV DNN模块部署使用。 目标识别是计算机视觉领域的重要课题之一,旨在从图片或视频帧中定位并辨识特定物体。这通常包括预处理步骤(如调整大小和归一化)、特征提取、分类器学习及决策等环节,在本项目中很可能会利用DNN模块来执行这些操作,并借助已训练的深度模型快速准确地完成目标识别工作,例如YOLO、SSD或Faster R-CNN。 而目标跟踪则是持续追踪视频序列中标记物体的技术。在多对象场景下,OpenCV提供的MultiTracker类可以同时处理多个目标。它支持多种跟踪算法的选择(如卡尔曼滤波器、粒子滤波等),以适应不同的应用需求和环境特性。 压缩包内的文件李润-20210121-1500-目标识别跟踪-src很可能是项目的主要源代码,其中可能包括了以下部分: 1. 数据预处理:将原始视频帧转换为适合深度学习模型输入的格式。 2. 模型加载:导入预先训练好的深度学习模型(例如Darknet或TensorFlow)。 3. 目标检测:使用DNN模块运行模型,生成边界框以标识出每个目标位置。 4. 目标选择:从检测结果中挑选需要追踪的目标对象。 5. 跟踪算法应用:采用MultiTracker来跟踪选定目标在后续帧中的移动轨迹。 6. 后处理及可视化展示:将最终的跟踪效果呈现出来,可能包括绘制边界框和性能评估指标等信息。 总之,该项目对于学习并实践基于OpenCV框架下的深度学习技术具有重要意义。通过研究源代码可以深入了解DNN模块的工作机制以及如何结合MultiTracker实现高效的目标追踪功能,并且可以根据实际需求进行相应的优化调整。
  • 2023年电赛E题——红色激光控制
    优质
    本项目为2023年电子设计竞赛E题参赛作品,专注于开发一套基于红色激光的目标追踪控制系统。系统利用先进的算法实现对移动物体的精准定位和跟踪,并通过编码实现了自动化操作,旨在展示在复杂环境中的目标识别与控制技术。 2023年电赛E题(运动目标控制与自动追踪系统)涉及红色激光追踪代码的开发。该任务要求设计并实现一个能够准确跟踪移动目标的系统,并使用红色激光进行定位和追踪。相关技术细节包括但不限于传感器数据处理、算法优化以及硬件平台的选择与集成,以确保系统的稳定性和精度。
  • 控制及自-E题
    优质
    本项目致力于开发一款先进的运动目标控制及自动追踪系统,旨在实现对移动物体的精准定位与跟踪。该系统结合了计算机视觉、人工智能算法和传感器技术,能够广泛应用于安全监控、体育分析等领域,为用户提供高效可靠的解决方案。 【运动目标控制与自动追踪系统】是2023年全国大学生电子设计竞赛中的本科组题目,主要涉及嵌入式技术。该系统的重点在于利用红色和绿色激光笔来模拟并追踪移动的目标,并以此评估其控制系统及追踪能力。 **基本要求:** 1. **光斑复位功能**: 红色激光笔发射的光点能够在屏幕上任意位置活动,并且能够返回到预设的原点,精度需确保光点中心与原点之间的误差不超过2cm。 2. **目标控制系统**: 红色光线需要在30秒内沿着屏幕四周边缘顺时针移动一圈,保持其距离边线的距离为2cm以内。 3. **A4靶纸追踪功能**:将一张A4大小的靶纸贴于屏幕上,红色光斑需沿该靶纸边缘行进。如果超出时间限制或偏离指定路径,则会扣分。 4. **旋转目标追踪**: 当靶纸可以任意角度放置时,系统仍需要准确地完成对移动物体的跟踪。 **发挥部分:** 1. **一键启动功能**: 在光斑复位后按下按钮即可自动开始追踪过程。绿色激光笔需在2秒内定位并跟随红色光点,并且两个光斑中心距离应小于3cm。 2. **多位置追踪能力**: 绿色激光笔可以在其放置线段上的任意位置,同时启动目标移动和跟踪系统。如果绿光斑未能在2秒后成功追上红光斑,则认为该次尝试失败并扣分。 **设计要求:** - 两束光线控制系统必须独立运作且不允许直接通信。 - 光点直径需小于1cm,并且屏幕上不能安装任何电子元件。 - 控制系统不得使用台式机或笔记本电脑作为控制平台。 - 系统需要具备暂停功能,当按下暂停键时红绿光斑应立即停止移动以便测量间距。 **评分标准:** - 设计报告: 依据方案、理论分析、电路和程序设计以及测试计划与规范性等方面进行评价。 - 基本要求: 完成度将作为主要的评判依据。 - 发挥部分: 创新性和性能表现是考量的重要方面。 此项目不仅考察参赛者的硬件设计及编程技能,还强调系统集成能力和问题解决技巧。参与者需要使用嵌入式技术开发一个独立且不需要外部支持的目标追踪控制系统,在各种条件下实现精确跟踪功能。