汽車(chē)為人們的生活帶來(lái)了極大的便捷,但同時(shí)也給道路上的行人帶來(lái)了安全隱患。為了能有效地保護(hù)行人,科學(xué)家和工程師們都致力于研究出快速、準(zhǔn)確、可靠的行人檢測(cè)系統(tǒng)來(lái)輔助駕駛員安全駕駛。本文提出了基于SoC FPGA的實(shí)時(shí)行人檢測(cè)系統(tǒng)的方案,本文主要的研究工作如下:1.本文設(shè)計(jì)的系統(tǒng)主要由圖像采集與顯示系統(tǒng)部分和行人檢測(cè)算法部分組成,采取自頂向下的模塊化設(shè)計(jì)思想,將系統(tǒng)劃分為多個(gè)子模塊分別進(jìn)行研究和設(shè)計(jì)。2.本文使用友晶科技公司的DE10-Nano開(kāi)發(fā)板與D8M攝像頭模塊搭建了圖像采集與顯示系統(tǒng),分別對(duì)系統(tǒng)中攝像頭采集模塊,圖像緩存模塊,圖像顯示模塊進(jìn)行Verilog代碼的編寫(xiě),并使用Qsys開(kāi)發(fā)集成工具建立了SoC系統(tǒng)。經(jīng)過(guò)板上調(diào)試能夠穩(wěn)定地輸出640×480分辨率的視頻圖像。3.本文使用梯度方向直方圖(Histogram of Oreinted Gradient,HOG)+支持向量機(jī)(Support Vector Machine,SVM)算法進(jìn)行行人檢測(cè)。詳細(xì)研究了該算法的計(jì)算步驟,針對(duì)FPGA的硬件平臺(tái)進(jìn)行適當(dāng)?shù)睾?jiǎn)化和優(yōu)化,采取流水線并行處理的方式對(duì)算法進(jìn)行硬件化實(shí)現(xiàn),通過(guò)仿真和板上調(diào)試,...

【文章頁(yè)數(shù)】：64 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
abstract
第一章 緒論
    1.1 課題研究背景與意義
    1.2 行人檢測(cè)技術(shù)的國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
    1.3 論文主要研究?jī)?nèi)容及工作安排
第二章 行人檢測(cè)理論基礎(chǔ)與硬件平臺(tái)介紹
    2.1 行人檢測(cè)理論基礎(chǔ)
    2.2 特征提取方法
        2.2.1 Haar-like特征描述子
        2.2.2 LBP特征描述子
        2.2.3 HOG特征描述子
    2.3 分類(lèi)器
        2.3.1 AdaBoost分類(lèi)器
        2.3.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類(lèi)器
        2.3.3 支持向量機(jī)分類(lèi)器
    2.4 FPGA硬件平臺(tái)的介紹
        2.4.1 DE10-Nano開(kāi)發(fā)板介紹
        2.4.2 D8M攝像頭模塊介紹
        2.4.3 Quratus Prime EDA開(kāi)發(fā)工具
    2.5 本章小結(jié)
第三章 實(shí)時(shí)行人檢測(cè)系統(tǒng)的總體設(shè)計(jì)
    3.1 系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)
    3.2 圖像采集與顯示系統(tǒng)
        3.2.1 攝像頭采集模塊
        3.2.2 視頻圖像緩存模塊
        3.2.3 視頻圖像顯示模塊
    3.3 SoC系統(tǒng)搭建
    3.4 本章小結(jié)
第四章 基于HOG特征行人檢測(cè)算法的研究
    4.1 基于HOG特征行人檢測(cè)算法整體流程
    4.2 梯度方向直方圖
        4.2.1 輸入圖片標(biāo)準(zhǔn)化
        4.2.2 梯度和方向計(jì)算
        4.2.3 直方圖統(tǒng)計(jì)
        4.2.4 Block歸一化
    4.3 線性SVM分類(lèi)器的訓(xùn)練與檢測(cè)
    4.4 本章小結(jié)
第五章 FPGA硬件實(shí)現(xiàn)與結(jié)果分析
    5.1 圖像預(yù)處理模塊
        5.1.1 插值縮放硬件實(shí)現(xiàn)
        5.1.2 灰度化硬件實(shí)現(xiàn)
    5.2 HOG計(jì)算模塊
        5.2.1 梯度和方向計(jì)算硬件實(shí)現(xiàn)
        5.2.2 直方圖統(tǒng)計(jì)硬件實(shí)現(xiàn)
        5.2.3 Block歸一化硬件實(shí)現(xiàn)
    5.3 線性SVM分類(lèi)器模塊
    5.4 仿真
    5.5 系統(tǒng)總體分析
        5.5.1 資源使用量分析
        5.5.2 檢測(cè)性能分析
        5.5.3 實(shí)際環(huán)境測(cè)試結(jié)果
    5.6 本章小結(jié)
第六章 總結(jié)與討論
    6.1 總結(jié)
    6.2 討論
參考文獻(xiàn)
致謝



本文編號(hào)：3839308