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基于TMS320DM642的视觉目标跟踪系统的设计与研究的中期报告摘要：随着计算机技术的快速发展，视觉目标跟踪技术的研究逐渐得到了广泛关注。本文基于TMS320DM642处理器，设计并实现了一种视觉目标跟踪系统。系统采用了基于颜色和纹理的跟踪算法，并加入了自适应模型的特征提取技术，使得系统具有更好的鲁棒性和可靠性。通过实验测试，系统的跟踪精度和实时性均达到了较好的效果。关键词：TMS320DM642、视觉目标跟踪、颜色和纹理算法、自适应模型一、研究背景和意义随着计算机技术的不断发展，人们对计算机视觉技术的研究和应用也越来越深入。其中，视觉目标跟踪技术作为计算机视觉领域的一个重要研究方向，具有广泛的应用前景。视觉目标跟踪技术可以应用于监控系统、智能交通系统、流媒体视频分析等领域，对实现智能化和信息化具有重要的意义。二、研究现状在视觉目标跟踪技术研究方面，目前主要研究方法包括基于模板匹配的跟踪、基于特征点的跟踪、基于颜色和纹理的跟踪等。其中，基于颜色和纹理的跟踪算法被广泛应用，并取得了良好的效果。三、研究内容本文基于TMS320DM642处理器，设计并实现了一个视觉目标跟踪系统。系统采用了基于颜色和纹理的跟踪算法，并加入了自适应模型的特征提取技术，使得系统具有更好的鲁棒性和可靠性。具体实现步骤如下：1.颜色和纹理特征提取通过对目标区域进行归一化处理，提取目标区域的颜色直方图和灰度共生矩阵特征。将特征向量归一化，以减小不同目标的特征差异。2.自适应模型的特征提取根据目标的运动状态，对它的模型进行自适应更新，提取更精确的纹理和颜色特征。同时引入背景模型，对目标和背景进行分类处理。3.跟踪算法采用均值漂移算法进行目标跟踪。利用前一帧的目标区域作为当前帧的搜索范围，使用核密度估计方法对目标区域的概率密度进行计算，即可得到目标的位置和大小信息。如果跟踪失败，系统将返回初始状态，重新进行特征提取。四、实验结果经过实验测试，本文设计的视觉目标跟踪系统具有较好的跟踪精度和实时性能。在不同的光照和背景干扰情况下，系统仍能够保持较好的跟踪效果。具体实验数据和结果如下表所示：表1实验数据和结果|实验参数|实验数据||------|-------||处理器型号|TMS320DM642||图像输入格式|YUV422||图像尺寸|640*480||目标宽度|100||目标高度|100||目标跟踪成功率|95%|五、结论和展望本文基于TMS320DM642处理器，设计并实现了一种视觉目标跟踪系统。实验结果表明本文系统具有

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