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FPGA的系统设计实现方案

2016-10-20 15:22:46      点击次数:
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  图1:计算运动向量的步骤,从图像采集开始(上)

  此外,我们使用加权高斯内核实现图像中遮挡区和零对比度区的可靠性。而且,用于计算一个运动向量的一个贴片处理工作独立于其它贴片的处理工作,因此该方法非常适合使用 FPGA 上的并行实现方案。

  在计算完整个图像上的运动向量后,该算法随即计算它们的统计属性。这些属性包括平均运动向量长度、运动向量数量、运动的主导方向和类似指标。

  另外我们还计算了运动向量方向的 360 度柱状图,进一步分析其标准偏差、平均偏差和偏差系数等属性。这些统计属性随后被投射到预先计算好的运动模型上,从而将当前运动分类到几大类别之一。随后我们运用多个帧来解释这些统计属性,从而确认分类结果。

  预先计算好的运动模型采用加权决策树分类器的形式构建,其充分考虑了这些统计属性来对所观察到的运动进行分类。例如,如果观察到运动速度快而且场景中有动量突变,同时运动方向随机或超出图像平面,就可以分类为可能的恐慌情况。该算法的开发工作使用微软 Visual C++ 配合 OpenCV 库完成。算法的完整演示请参阅本文文末提供的 Web 链接。
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