基于Nios II的视频运动目标检测跟踪系统设计

出所有动态点横坐标和纵坐标的中值，这个中值即为运动目标的中心。当运动目标较小时，若采用模板匹配法，由于所取模板与背景类似，目标特征不够明显，比较容易产生错误的匹配，因此，比较适合采用形心跟踪法进行跟踪和测量。二值化后的图像，其形心坐标计算公式为：

形心跟踪得到运动目标的坐标后，统计运动目标的像素点，再根据形心坐标将运动目标用矩形框跟踪，进而得出运动物体轨迹，NiosII处理器作出相应的控制信号，驱动云台进行跟踪运动目标。

2 实验结果

本论文是基于SOPC的视频运动目标检测跟踪系统，使用Altera公司DE2多媒体开发板完成的。

在实验室环境下的一段运动目标视频检测跟踪，640×480分辨率RGB格式20帧/秒，使用外接矩形框跟踪物体，外接矩形框底边中心点能够在一定程度上反映物体的运动轨迹。图3为从视频流中提取出来的几帧检测跟踪图像效果图。

3 结论

本文利用SOPC平台构建的实验系统，不仅可以在场景较简单的情况下很好地完成运动目标的检测与跟踪，并且也验证了利用SOPC技术实现目标检测跟踪的可行性和准确性，同时也提高了目标跟踪的实时性。通过软/硬件协同工作方式，可以挖掘硬件设计的强大功能，开发出实时性和实用性更强、功能更强大的运动目标检测跟踪系统。因此，本文的研究成果对于目标检测跟踪处理技术和器件FPGA及SOPC技术的应用推广具有重要的参考价值。