基于DM648的目标实时跟踪器设计与实现的开题报告

基于DM648的目标实时跟踪器设计与实现的开题报告一、研究背景在机器视觉、计算机图形学、图像处理等领域，目标跟踪是一个重要的研究方向。目标跟踪技术的应用范围非常广泛，例如监控、安保、智能交通、机器人控制等领域。目标跟踪系统需要对连续的视频图像进行处理，以便提供目标位置和运动信息。基于图像的目标跟踪面临许多挑战，如光照变化、背景变化、遮挡、干扰等。数字信号处理器（DSP）是一种专门用于数字信号处理的微处理器。它主要应用于音频处理、视频处理、图像处理等领域。DM648是一款高性能的视频处理DSP，采用多核心处理技术，主频高达1GHz，性能强大，适用于图像处理和视频处理等应用。本研究拟基于DM648，设计和实现一个高效的目标实时跟踪器。二、研究内容和目标本研究旨在设计和实现一个基于DM648的目标实时跟踪器。具体研究内容和目标如下：1.建立目标跟踪系统模型本研究将建立一个基于连续帧的目标跟踪系统模型，以实现快速准确地跟踪目标的位置和运动。2.设计和实现跟踪算法本研究将采用基于特征点的跟踪算法，并结合基于先验知识的跟踪算法，以提高跟踪的准确性和稳定性。同时，本研究还将对跟踪算法进行优化，提高目标跟踪的实时性和性能。3.实现跟踪器硬件系统本研究将基于DM648DSP，设计和实现目标跟踪器硬件系统。该系统将包括图像采集模块、图像预处理模块、特征提取和匹配模块、跟踪算法模块和输出显示模块。4.实验验证与分析本研究将针对不同场景下的目标跟踪进行实验验证，并对实验结果进行分析和评估。评估指标包括跟踪准确性、稳定性和实时性等方面。三、研究方法和计划本研究将采用以下研究方法和计划：1.文献调研和技术分析本研究将进行文献调研和技术分析，调研相关的目标跟踪算法和系统设计方法，了解目标跟踪的基本原理和关键技术，以及DSP的基本原理和应用技术。2.系统设计和算法实现本研究将根据系统模型和跟踪算法，设计和实现目标跟踪系统。包括图像采集模块、图像预处理模块、特征提取和匹配模块、跟踪算法模块和输出显示模块等。3.实验验证和性能评估本研究将针对不同场景下的目标跟踪进行实验验证，并对实验结果进行分析和评估。评估指标包括跟踪准确性、稳定性和实时性等方面。计划进度如下：第1-2个月：文献调研和技术分析，确定系统设计方案和算法实现方案；第3-4个月：系统模型建立和算法实现，包括图像采集、图像预处理、特征提取和匹配、跟踪算法模块和输出显示等；第5个月：对系统进行功能测试和性能评估；第6-7个月：优化算法，提高跟踪算法的准确性和实时性；第8个月：撰写论文并进行总结。四、参考文献[1]YangWF,WangK,ZhuJJ.Asurveyofrecentdevelopmentsinvisualtracking.JournalofVisualCommunicationandImageRepresentation.2013,24(2):141–164.[2]GurumurthyS,RamanathanN,ChellappaR.Visualtrackingusingnon-negativesparserepresentation.IEEEInternationalConferenceonComputerVision.2010:1502–1509.[3]YuanC,LiW,LiZ.Objecttrackingviapartialleastsquaresanalysis.InternationalJournalofComputerVision.2016,119(1):63–79.[4]SunF,JiaW,WangP,etal.AnefficienttargettrackingschemebasedontheViBealgorithmandKalmanfilter.Sensors(Basel).2016,16(5):714.[5]LiangK,LiS.Real-timeRGBD-basedtr