FPGA的系统设计实现方案
系统设计
总体系统设计分两个阶段完成。第一阶段是开发人群运动分类算法。在这个算法的验证完成后，接下来是把它实现到 FPGA 中。在开发的第二阶段，我们主要关注基于 FPGA 的实时视频处理应用的架构设计方面。具体工作包括开发实时视频流水线、开发硬件加速器，最后将二者集成并实现到算法控制和数据流中，从而完成系统设计。
下面介绍每个开发阶段，首先从简要介绍算法设计开始，然后详细介绍如何将算法实现到 FPGA 平台上。
算法设计
就人群监视和监控而言，文献中提出了多种算法。大多数此类算法从在人群场景中检测（或布置）特征点
开始，然后随时间推移跟踪这些特征点，采集运动统计数据。随后把这些运动统计数据投射到一些之前预先计算好的运动模型上，用来预测任何异常活动 。进一步改进包括聚集特征点，跟踪这些集群而非单独的特征点。
本文的人群运动分类算法基于相同的概念，除了我们优先使用模板匹配方法进行运动估计，而不是采用 Kanade-Lucas- Tomasi （KLT） 特征跟踪器等传统方法。该模板匹配方法经验证表明，增加一些计算量能显著改善低对比度或对比度不断变化情况下的运动估计。
为将这一方法用于运动估计，我们将视频帧划分为更小矩形贴片组成的网格，然后使用基于加权绝对差之和 （SWAD） 的方法对每个贴片的当前图像和之前图像进行运动计算。每个贴片相应地提供一个运动向量，用于说明该特定位置两帧之间的运动范围和方向。结果就是需要在整个图像上计算超过 900 个运动向量。计算这些运动向量涉及的具体步骤如图1所示。
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