基于FPGA的人體姿態(tài)檢測(cè)與識(shí)別系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn).pdf

1、視頻監(jiān)控系統(tǒng)的人體姿態(tài)檢測(cè)與識(shí)別的目的是通過分析視頻中拍攝到的人體運(yùn)動(dòng)的某些特征來判斷人的姿態(tài)所蘊(yùn)含的意義。該研究方向具有非常廣闊的前景和其固有的難點(diǎn)與挑戰(zhàn)，因此備受計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的關(guān)注。
　　在查閱大量國(guó)內(nèi)外相關(guān)文獻(xiàn)與書籍后，決定以FPGA為核心，設(shè)計(jì)一個(gè)可以識(shí)別五種人體姿態(tài)的系統(tǒng)。本文主要專注于人體姿態(tài)檢測(cè)與識(shí)別的兩個(gè)問題，并完成了以下兩方面工作。
　　針對(duì)靜態(tài)背景下的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)問題，背景相減法與幀間差分相結(jié)合，來檢測(cè)

2、運(yùn)動(dòng)人體用于姿態(tài)識(shí)別。實(shí)驗(yàn)表明，該方法能夠檢測(cè)出人體運(yùn)動(dòng)姿態(tài)圖像，并提取出輪廓。
　　針對(duì)基于樣本集的人體姿態(tài)識(shí)別，本文采用基于人體六星模型的辦法來找出能夠代表人體姿態(tài)的特征向量。首先使用質(zhì)心點(diǎn)到六星模型距離、質(zhì)心與六星模型的軸線與水平坐標(biāo)軸夾角、離心率共十三個(gè)特征進(jìn)行描述，然后選取蛙跳、跑步、彎腰、步行、蹲下五種姿態(tài)，合計(jì)3000多個(gè)樣本對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行參數(shù)訓(xùn)練，所得參數(shù)用于下一步姿態(tài)估計(jì)，最終判別出測(cè)試樣本集的姿態(tài)分別屬于哪

3、種姿態(tài)類別。
　　本系統(tǒng)基于Altera公司的CycloneⅡ EP2C35F672G6 FPGA的DE2硬件平臺(tái)，以及攝像頭、顯示器等其他外設(shè)。在FPGA開發(fā)平臺(tái)上設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了靜態(tài)背景下人體姿態(tài)識(shí)別系統(tǒng)。整個(gè)系統(tǒng)分為圖像采集、圖像緩存、圖像顯示和姿態(tài)識(shí)別四個(gè)模塊。其中前三個(gè)模塊用Verilog硬件描述語言進(jìn)行編程，后一個(gè)模塊通過Nios搭建SOPC，在NiosⅡ IDE環(huán)境下采用C語言編程處理實(shí)現(xiàn)。經(jīng)過反復(fù)調(diào)試與改進(jìn)，該系統(tǒng)可以