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基于Zynq的运动车辆检测与跟踪系统设计的开题报告一、选题背景车辆检测与跟踪技术是目前研究的热点之一，它可以在智能交通、自动驾驶、安防监控等领域发挥作用。车辆检测与跟踪系统的设计常常涉及计算机视觉、图像处理、模式识别等多个领域，需要较强的计算和数据处理能力。而基于Zynq的系统在性能方面具有优势，能够满足目前对计算能力要求较高的车辆检测与跟踪任务。二、研究内容本研究旨在设计一种基于Zynq的运动车辆检测与跟踪系统，主要包括以下内容：1.采集与处理车辆图像：设计硬件电路和软件程序实现对车辆图像的采集和处理，为车辆检测与跟踪提供数据源。2.车辆检测算法实现：运用计算机视觉技术中的目标检测算法实现车辆的检测。要求算法效果高、计算速度快、适应不同场景环境。3.车辆跟踪算法实现：针对车辆在复杂场景下的移动和遮挡等情况，设计车辆跟踪算法实现对车辆的连续跟踪。4.基于Zynq系统的实现：将车辆检测和跟踪算法移植到Zynq的开发板上，实现硬件与软件的兼容与协同，在保证算法计算速度的同时，充分发挥Zynq的计算效率。三、研究意义本研究的实现可以为车辆检测与跟踪领域的研究提供基于Zynq的新途径。基于Zynq的系统在CPU和FPGA之间实现异构计算，具有较高的计算速度和效率，能够满足车辆检测与跟踪任务对计算资源的需求。同时，车辆检测与跟踪技术的应用范围广泛，涵盖智能交通、自动驾驶、安防监控等领域，本研究的实现具有实际应用价值。四、研究方法本研究的方法主要包括硬件设计、软件设计和算法实现三个方面。1.硬件设计：包括搭建基于Zynq的硬件平台，设计图像采集电路、图像处理电路等硬件电路。其中，Zynq作为主控芯片，完成图像处理和算法计算任务，对外连接摄像头和显示器等外设，完成车辆图像的采集和展示。2.软件设计：编写相应的驱动程序、控制程序和图像处理程序，完成与硬件电路的对接，实现图像采集、处理和显示。3.算法实现：选择和实现车辆检测和跟踪算法，利用Opencv和Xilinx提供的FPGA开发工具进行开发、优化和测试。五、论文结构本论文将分为以下几个部分：第一章：引言。包括选题背景、研究内容、研究意义、研究方法等内容。第二章：车辆检测和跟踪算法。简要介绍车辆检测和跟踪算法的发展历程，并详细介绍本研究所应用的算法和优化方法。第三章：系统设计。详细介绍基于Zynq的运动车辆检测与跟踪系统的设计，包括硬件设计、软件设计和算法实现。第四章：实验结果和分析。实现和验证车辆检测和跟踪算法并对实验结果进行分析。第五章：总结和展望。总结本研究的工作成果，并对未来发展做出展望。六、预期成果本研究预期实现基于Zynq的运动车辆检测与跟踪系统，实现硬件和软件的

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