Advertisement

基于FPGA的运动目标检测及避让系统 (2).docx

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

简介：
本文档详细介绍了基于FPGA技术开发的运动目标检测与自动避让系统的设计原理、实现方法及其应用前景。该系统能够高效准确地识别并避开移动障碍物，适用于自动化导航和安全防护领域。 本设计基于Artix7系列的xc7a35t FPGA芯片开发了一种危险运动目标检测及躲避系统。图像采集使用OV5640摄像头，图像缓存采用DDR3存储器，并通过HDMI显示器显示检测结果。该系统还配备了一个XYZ三维丝杆滑台用于避障操作。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 基于FPGA的运动目标检测及避让系统 (2).docx
    优质
    本文档详细介绍了基于FPGA技术开发的运动目标检测与自动避让系统的设计原理、实现方法及其应用前景。该系统能够高效准确地识别并避开移动障碍物，适用于自动化导航和安全防护领域。 本设计基于Artix7系列的xc7a35t FPGA芯片开发了一种危险运动目标检测及躲避系统。图像采集使用OV5640摄像头，图像缓存采用DDR3存储器，并通过HDMI显示器显示检测结果。该系统还配备了一个XYZ三维丝杆滑台用于避障操作。
     
  • 基于FPGA的运动目标检测系统的设计
    优质
    本设计采用FPGA技术开发了一套高效的运动目标检测系统，能够实时捕捉并分析视频流中的移动物体，适用于安全监控、智能交通等领域。 本段落介绍了一种基于FPGA（现场可编程门阵列）的运动目标检测系统，特别适用于国防军工领域。该技术在现代监控、安全防范以及自动驾驶等多个领域有着广泛的应用。由于其灵活性、高速处理能力和低延迟特性，FPGA成为实现这种实时检测系统的理想选择。 该系统主要由四个部分组成：视频信号采集单元、控制和算法实现单元（即FPGA）、数据缓存单元以及视频信号显示单元。首先，通过CCD摄像头捕获包含运动目标的视频图像，并将这些图像传输给SAA7113H解码器进行数字转换。然后，经过解码后的数字信号会被送到FPGA中执行帧间差分算法以检测出运动的目标。该算法通过对连续帧间的像素差异计算来识别变化的部分，从而确定目标是否在移动。 处理完成后，数据会通过SAA7121H编码芯片转化为模拟视频信号，并最终显示在屏幕上供实时观察和分析使用。 从硬件设计角度来看，系统采用了SAA7113H解码器将PAL制式的视频转换为数字形式以适应FPGA的输入需求。同时，DDR SDRAM被用来作为缓存单元存储处理中的图像数据。而编码芯片SAA7121H则负责最后一步的模拟信号转化工作。 在软件设计方面，重点在于实现帧间差分算法的核心功能：通过比较前后两帧之间的像素差异来确定可能存在运动的目标区域，并根据设定好的阈值判断是否属于有效目标移动范围。 实验结果显示，该系统能够实时且准确地检测出视频中的运动目标。其高稳定性和良好的实时性使其能够在复杂的环境中发挥出色的表现，展示了FPGA在设计此类应用时的优势和潜力。
     
  • 基于FPGA的运动目标检测与跟踪.zip
    优质
    本项目为基于FPGA技术实现的实时运动目标检测与跟踪系统设计，旨在提高视频处理效率和准确性。采用硬件描述语言完成算法实现，适用于安全监控、自动驾驶等领域。 基于FPGA的运动目标识别与追踪技术能够高效地处理图像数据，并实现实时的目标检测及跟踪功能。通过使用可编程硬件平台，该方法能够在低延迟条件下提供高精度的结果，适用于多种应用场景，如安全监控、自动驾驶系统和机器人导航等。 在具体实现过程中，首先需要利用FPGA的并行计算能力对输入视频流进行预处理操作（例如降噪与边缘检测），从而提取出潜在运动目标的关键特征信息。接着采用先进的算法模型来识别这些特征，并确定可能的目标位置；随后通过连续跟踪不同帧之间的相似性匹配进一步锁定具体对象，确保其在整个场景中的动态轨迹得到准确描绘。 整个系统设计需综合考虑硬件资源利用率、时序约束及性能指标等因素，在保证计算效率的同时也要兼顾灵活性与可扩展性。此外，针对不同的应用需求还可以对算法进行优化调整或引入新的功能模块以满足特定任务的要求。
     
  • 基于FPGA的机器视觉运动目标检测与跟踪系统
    优质
    本项目开发了一种基于FPGA的机器视觉系统，专注于实时检测和追踪移动物体。通过优化硬件设计提高处理速度和效率，在监控、自动驾驶等领域具有广泛应用前景。 随着计算机技术的迅速发展，数字图像技术已经在工业生产、安防监控、消费电子以及智能交通等多个领域得到了广泛应用。基于FPGA（现场可编程门阵列）的机器视觉系统在这些应用中发挥着重要作用，特别是在运动目标检测和跟踪方面展现出强大的潜力。这种系统能够实时处理大量视频数据，并具备高精度的目标识别与追踪能力，为各行业提供了可靠的解决方案和技术支持。
     
  • 运动目标检测及跟踪，基于MATLAB
    优质
    本项目利用MATLAB平台开发了运动目标检测与跟踪系统，通过视频处理技术实现对动态物体的有效识别和追踪，适用于安防监控等领域。 该系统可以检测行人和车辆，并使用MATLAB R2017b版本。
     
  • 基于FPGA的运动目标检测与跟踪算法的研究和实现.docx
    优质
    本文档深入探讨了在FPGA平台上开发运动目标检测与跟踪算法的过程和技术细节。通过优化硬件架构，实现了高效且低延迟的目标追踪系统，为智能视频监控领域提供了新的解决方案。 本段落基于Xilinx公司的ARTIX-7系列芯片XC7A35T、CMOS摄像头OV7725以及VGA显示屏搭建了一套硬件平台用于动态目标的检测与跟踪。使用Vivado软件设计了各个系统模块的功能，本系统主要由五个模块构成：OV7725视频图像数据采集模块、数据缓存模块、DDR3读写控制模块、图像数据处理模块和VGA显示模块。本段落采用Verilog HDL硬件描述语言进行编程，首先完成了对摄像头OV7725的驱动工作，并通过该摄像头获取到的图像转换为RGB565格式后存储在DDR3中；然后从缓存中读取这些图像并通过背景差分法检测动态目标，在经过先腐蚀后膨胀的数学形态学处理之后，利用基于颜色特征匹配算法进行动态目标跟踪，最后将结果展示于VGA显示屏上。实验表明，通过在FPGA平台上采用合适的方法构建系统能够实时且准确地实现对移动物体的识别与追踪功能。
     
  • 基于MATLAB的VIBE算法运动目标检测代码.docx
    优质
    本文档详细介绍并实现了基于MATLAB的VIBE算法在视频中的运动目标检测应用，提供详细的代码示例和实验结果分析。 我的毕业设计是关于使用MATLAB进行运动目标检测的。因此，我论文中的程序能够较好地实现对运动目标的前景和背景分割。
     
  • 基于树莓派和UDP、YOLOV5及PyQt5的运动目标检测系统
    优质
    本项目设计了一种基于树莓派与UDP协议，结合YOLOv5算法和PyQt5界面开发的高效运动目标检测系统。 本系统是一个基于互联网进行数据传输的运动目标检测系统，使用电脑作为终端设备处理数据。该系统由三个节点组成：两个独立的摄像头节点用于拍摄激光笔的运动轨迹，并通过接入手机WiFi构建的局域网，利用UDP协议将图像数据传送到终端电脑。这两个摄像头节点能够独立显示实时视频，在终端处则可以识别并追踪激光笔和色块的位置。在测试过程中，当网络状况良好时，系统播放无卡顿现象，且能准确地实时框选出激光笔和色块。此外，该系统还设计了用户友好的GUI界面，并具备识别实验室背景的功能，完全满足题目要求。
     
  • 基于FPGA的运动目标检测与跟踪算法研究及实现.pdf
    优质
    本文探讨了在FPGA平台上开发和实施高效的运动目标检测与跟踪算法的方法和技术。通过结合硬件优化，提高了系统的实时处理能力和资源利用率。 本段落探讨了运动目标检测与跟踪算法的研究，并详细介绍了其在FPGA上的实现方法。文中内容详尽，但不包含具体的代码示例。