基于多DSP和FPGA的實(shí)時(shí)雙模視頻跟蹤裝置

　?。?）目標暫時(shí)丟失下目標軌跡外推算法

　　在跟蹤目標的過(guò)程中，目標在視場(chǎng)中可能會(huì )被短時(shí)遮擋而丟失；另外當目標在視場(chǎng)中停留，則目標可能融入背景，也會(huì )出現目標丟失的現象。針對這兩種情況，當目標短時(shí)遮擋，根據存儲記憶以前各幀和本幀的目標信息，采用微分線(xiàn)性擬合外推方法預測下一時(shí)刻目標的位置。而當目標在視場(chǎng)停留時(shí)，首先按目標被遮擋處理，當外推有限步，或是外推到接近邊界時(shí)目標仍未出現時(shí)，則確定該目標在視場(chǎng)停留，標記停留位置，當目標再次出現時(shí)繼續完成跟蹤。

　　4、系統工作狀態(tài)分析

　　為實(shí)現使自動(dòng)有序的跟蹤，我們確定系統各個(gè)跟蹤狀態(tài)和各狀態(tài)之間的轉換條件。

　　本系統跟蹤狀態(tài)有四種：

　　S0 搜索狀態(tài) 發(fā)生在系統初始工作或目標完全丟失階段。

　　S1 捕獲狀態(tài) 系統處于發(fā)現目標狀態(tài)。

　　S2 正常跟蹤狀態(tài) 系統處于對目標的正常跟蹤中。

　　S3 預測跟蹤 目標偶爾丟失時(shí)，系統通過(guò)自學(xué)習對當前目標進(jìn)行預測跟蹤，并試圖再捕獲目標。

　　本系統轉換條件有三種：

　　C1目標截獲。

　　C2目標偶然丟失，指目標瞬間丟失，其運動(dòng)仍具有可預測性。

　　C3目標深度丟失，指目標丟失一段時(shí)間，其運動(dòng)不可預測

　　系統狀態(tài)轉換情況如圖3所示。在視頻跟蹤裝置啟動(dòng)并初始化后，進(jìn)入搜索狀態(tài)S0，系統按照一定的掃搜規律進(jìn)行搜索；當形心跟蹤模塊發(fā)現移動(dòng)目標，則進(jìn)入捕獲狀態(tài)S1；由相關(guān)跟蹤模塊對目標進(jìn)行識別，確認后進(jìn)入正常跟蹤狀態(tài)S2；當目標偶爾丟失時(shí)，系統通過(guò)自學(xué)習對當前目標進(jìn)行預測跟蹤，并試圖再捕獲目標，進(jìn)入預測跟蹤狀態(tài)S3；如果目標完全丟失，則改變搜索策略，重新再搜索，以便有可能再次捕獲目標。

　　5、結論

　　本視頻跟蹤裝置在設計上能完成對移動(dòng)目標的檢測和跟蹤，初步實(shí)驗結果表明采用基于DSP和FPGA的硬件實(shí)現算法使系統的實(shí)時(shí)性能得到很大提高。雙模式的圖像跟蹤算法使系統適合多種背景下的移動(dòng)目標跟蹤，自適應能力強，抗干擾性能好，具有鎖定目標短暫丟失后的再次捕獲能力，提高了跟蹤的可信度。但本設計擬在下面兩個(gè)方面作進(jìn)一步的研究。一是考慮本裝置的軍事應用背景，需要目標，尤其是遠方目標有相對較高的速度才能觸發(fā)系統捕獲,因此沒(méi)有考慮攝像頭自身跟蹤時(shí)的運動(dòng)補償[8]。否則，必須加入攝像機運動(dòng)估計和補償；二是對移動(dòng)目標的識別能力還需加強，在設定特定跟蹤目標上，尤其是跟蹤到多個(gè)移動(dòng)目標時(shí)，不具備區分的能力，需要改進(jìn)到能識別設定中的跟蹤目標并完成對設定目標的跟蹤。