基于DM642的視頻監(jiān)控系統(tǒng)軟件平臺及運動目標(biāo)檢測算法研究.pdf

1、隨著經(jīng)濟的發(fā)展和社會的進步，信號處理技術(shù)，電子技術(shù)和計算機技術(shù)等科學(xué)技術(shù)的深入研究和發(fā)展，使得安防的科學(xué)化、信息化、智能化成為了可能。其中，視頻監(jiān)控可以提供直觀可靠的監(jiān)控信息，所以被廣泛使用。具有視頻分析功能的監(jiān)控系統(tǒng)逐漸成為發(fā)展的主流。目前，國內(nèi)外已經(jīng)有很多智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)的研究，包括平臺以及算法。這一領(lǐng)域正在迅速發(fā)展。 本論文設(shè)計了基于多媒體處理器DM642的視頻智能監(jiān)控平臺，包括DSP端和PC端的軟件構(gòu)架。DSP端基于RF

2、5構(gòu)架，負(fù)責(zé)視頻監(jiān)控算法的實現(xiàn)；PC端用．NET構(gòu)建，提供了人機交互界面。它們之間通過PCI鏈路通信，構(gòu)成了一個完善的平臺，為視頻智能監(jiān)控算法的DSP實現(xiàn)與優(yōu)化提供了條件。本平臺至少可以支持五張DM642PCI板卡，而一張DM642PCI板卡可以支持四路視頻流的監(jiān)控，包括兩路本地模擬攝像機的視頻流，以及兩路遠(yuǎn)程攝像機的網(wǎng)絡(luò)視頻流。 本論文的另一工作就是對視頻監(jiān)控算法的關(guān)鍵技術(shù)之一，運動目標(biāo)檢測，做了相關(guān)研究。詳述了三種算法：基于

3、動態(tài)閾值的背景差分算法；基于梯度濾波的幀間差分算法；基于高斯模型的算法。講述了其原理以及實現(xiàn)步驟，提出了一定的創(chuàng)新，通過仿真對三種算法做了評估。并在設(shè)計的平臺上實現(xiàn)了基于動態(tài)閾值的背景差分算法，較好的實現(xiàn)了DSP優(yōu)化。DSP優(yōu)化包括了物理級別的優(yōu)化，代碼級別的優(yōu)化以及算法級別的優(yōu)化。優(yōu)化后基本達到工程要求，適用于民用視頻智能監(jiān)控系統(tǒng)。 所以，本論文將涉及到整個系統(tǒng)的硬件、軟件和算法三個方面。其中，系統(tǒng)平臺的軟件構(gòu)架以及運動目標(biāo)檢

4、測算法的研究是重點，算法的DSP實現(xiàn)與優(yōu)化也是很重要的一方面。因此本論文在介紹了視頻監(jiān)控系統(tǒng)平臺及算法的發(fā)展及研究現(xiàn)狀之后，簡要介紹了系統(tǒng)的硬件模塊。然后開始詳細(xì)介紹系統(tǒng)的軟件設(shè)計，這包括：1．系統(tǒng)平臺的整體設(shè)計；2．DSP端、PC端軟件構(gòu)架。接著對三種改進的運動目標(biāo)檢測的算法進行了研究，給出了仿真對比，分析各種算法的優(yōu)劣，站在視頻監(jiān)控系統(tǒng)的立場提出了算法分析結(jié)果。最后，在自己開發(fā)的平臺上實現(xiàn)了基于動態(tài)閾值的背景差分算法并進行DSP優(yōu)化