基于多DSP和FPGA的实时双模视频跟踪装置

4、系统工作状态分析

为实现使自动有序的跟踪，我们确定系统各个跟踪状态和各状态之间的转换条件。

本系统跟踪状态有四种：

S0 搜索状态 发生在系统初始工作或目标完全丢失阶段。

S1 捕获状态 系统处于发现目标状态。

S2 正常跟踪状态 系统处于对目标的正常跟踪中。

S3 预测跟踪 目标偶尔丢失时，系统通过自学习对当前目标进行预测跟踪，并试图再捕获目标。

本系统转换条件有三种：

C1目标截获。

C2目标偶然丢失，指目标瞬间丢失，其运动仍具有可预测性。

C3目标深度丢失，指目标丢失一段时间，其运动不可预测

系统状态转换情况如图3所示。在视频跟踪装置启动并初始化后，进入搜索状态S0，系统按照一定的扫搜规律进行搜索；当形心跟踪模块发现移动目标，则进入捕获状态S1；由相关跟踪模块对目标进行识别，确认后进入正常跟踪状态S2；当目标偶尔丢失时，系统通过自学习对当前目标进行预测跟踪，并试图再捕获目标，进入预测跟踪状态S3；如果目标完全丢失，则改变搜索策略，重新再搜索，以便有可能再次捕获目标。



5、结论

本视频跟踪装置在设计上能完成对移动目标的检测和跟踪，初步实验结果表明采用基于DSP和FPGA的硬件实现算法使系统的实时性能得到很大提高。双模式的图像跟踪算法使系统适合多种背景下的移动目标跟踪，自适应能力强，抗干扰性能好，具有锁定目标短暂丢失后的再次捕获能力，提高了跟踪的可信度。但本设计拟在下面两个方面作进一步的研究。一是考虑本装置的军事应用背景，需要目标，尤其是远方目标有相对较高的速度才能触发系统捕获,因此没有考虑摄像头自身跟踪时的运动补偿。否则，必须加入摄像机运动估计和补偿；二是对移动目标的识别能力还需加强，在设定特定跟踪目标上，尤其是跟踪到多个移动目标时，不具备区分的能力，需要改进到能识别设定中的跟踪目标并完成对设定目标的跟踪。