视频序列实时运动目标检测方法的研究与FPGA实现的开题报告

视频序列实时运动目标检测方法的研究与FPGA实现的开题报告一、选题背景及研究意义随着计算机视觉技术的不断发展，视频序列的实时运动目标检测已经成为了研究的热点。实时运动目标检测技术在视频监控、自动驾驶等领域具有广泛的应用。目前，许多实时运动目标检测方法已经提出，但是由于数据量庞大、计算量大等因素，实时性与准确性往往难以兼顾。本论文旨在研究一种实时运动目标检测方法，并将其实现在FPGA上，以提高计算速度和运行效率。该方法将结合前景检测和跟踪算法，能够在运动目标的快速变化中实现实时检测和精确跟踪，以满足实时性和准确性的需求。同时，将方法实现在FPGA上，利用其并行计算的优势，可以加速计算速度。二、研究内容本论文主要研究内容包括：1.分析并比较目前常用的实时运动目标检测方法，选择合适的方法作为本文的研究基础；2.设计并实现基于前景检测和跟踪算法的实时运动目标检测方法；3.利用FPGA进行硬件加速，实现方法的实时性和运行效率；4.进行实验验证，对比优化前后的计算速度和性能，并验证方法的准确性和实用性。三、研究方法1.资料调研：收集国内外相关文献和实验数据，分析前沿技术的发展和研究进展；2.算法设计：基于前景检测和跟踪算法，设计实时运动目标检测算法；3.软件实现：利用OpenCV等开源库实现算法，并进行性能测试；4.硬件实现：将算法通过Vivado进行FPGA实现，并进行逻辑综合、实现、仿真和调试等过程；5.实验验证：采用不同数据集进行实验验证，并对比分析优化前后的计算速度和性能。四、预期研究成果本论文预期达到以下成果：1.提出一种基于前景检测和跟踪算法的实时运动目标检测方法；2.实现算法在FPGA上的硬件加速，加速运算速度和运行效率；3.开发出硬件平台，具备实时运动目标检测的能力，可在视频监控、自动驾驶等领域应用；4.验证算法的准确性和实时性，为实际应用提供支持。五、进度计划1.文献调研和算法设计1个月；2.算法实现和性能测试2个月；3.硬件实现和性能测试3个月；4.实验验证和结果分析2个月；5.论文撰写和答辩准备2个月。六、参考文献[1]Dai,J.,Li,Y.,He,K.,etal.(2016).R-fcn:ObjectDetectionViaRegion-basedFullyConvolutionalNetworks.In:AdvancesinNeuralInformationProcessingSystems,379-387.[2]Li,T.,Cheng,X.,&Lu,H.(2019).FastObjectTrackingviaHierarchicalConvolutionalFeatures.IEEETransactionsonImageProcessing,28(12),6020-6032.[3]Liu,F.,Shao,Z.,&Sun,J.(2020).Real-timevisualtrackingviaamultitaskcascadenetwork.InternationalJournalofComputerVision,1-19.[4]Zhou,M.,Yu,Y.,Tang,M.,etal.(2018).Recentadvancesinobjectdetectioninthe