崔杰，徐從體

蚌埠醫(yī)學(xué)院體育藝術(shù)部，安徽蚌埠233030

基于高性能嵌入式平臺的人體運動目標(biāo)跟蹤技術(shù)研究

崔杰，徐從體

蚌埠醫(yī)學(xué)院體育藝術(shù)部，安徽蚌埠233030

隨著計算機(jī)圖像處理方法的飛速發(fā)展，圖像目標(biāo)跟蹤系統(tǒng)在工業(yè)、安防、人體運動檢測等領(lǐng)域得到越來越廣泛的應(yīng)用。本文設(shè)計并實現(xiàn)了基于TI公司高性能達(dá)芬奇片上系統(tǒng)（SoC）的實時圖像采集、處理、顯示和網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)裙δ艿那度胧綀D像處理，并針對高斯背景建模的改進(jìn)算法，提出一種基于光流的Mean-Shift核帶寬估計算法，實現(xiàn)了對人體運動目標(biāo)的準(zhǔn)確跟蹤。

目標(biāo)跟蹤；人體運動檢測；嵌入式圖像處理

隨著近20年來光電傳感器技術(shù)的長足發(fā)展以及計算機(jī)速度和容量的大幅提升，越來越多的理論研究變成了現(xiàn)實產(chǎn)品，極大了提高了生產(chǎn)效率、生活質(zhì)量以及國防裝備水平［1］。作為計算機(jī)視覺領(lǐng)域的一個研究分支，計算機(jī)圖像目標(biāo)跟蹤具有較強的實用性，全世界科研工作者在這個領(lǐng)域做了大量的工作。近幾年來，嵌入式圖像處理產(chǎn)品已經(jīng)廣泛應(yīng)用于安全防衛(wèi)、工業(yè)以及農(nóng)業(yè)生產(chǎn)監(jiān)控、交通監(jiān)控以及國防科技等多個方面［2］。因嵌入式圖像處理平臺具有很大的實際意義和應(yīng)用價值，基于此，本文對嵌入式高性能圖像處理平臺做了較為深入的研究，設(shè)計并實現(xiàn)了基于TI公司DM 6467T的身體運動目標(biāo)跟蹤系統(tǒng)。

1　硬件電路設(shè)計

1.1圖像編解碼模塊設(shè)計

為了便于本系統(tǒng)與高清液晶監(jiān)視器直接連接從而監(jiān)控系統(tǒng)工作，本系統(tǒng)視頻輸出直接采用HDM I接口輸出。接口將DM 6467T輸出BT.1120格式數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)換成HDM I數(shù)據(jù)流［3］。因此，在顯示電路設(shè)計時，采用專用于HDM I顯示的具有高性能HDM I編碼芯片Sil9134可以將視頻輸出到外部監(jiān)視器上直接顯示。將輸出信號經(jīng)過90歐姆差分阻抗匹配電路后，即可直接將信號輸出到監(jiān)視器上實現(xiàn)圖像顯示功能。

1.2千兆以太網(wǎng)接口模塊設(shè)計

本系統(tǒng)的千兆以太網(wǎng)絡(luò)模塊設(shè)計是基于DM 6467T的EMAC模塊［4］進(jìn)行擴(kuò)展設(shè)計的。DM 6467T片內(nèi)外設(shè)已經(jīng)集成了10/100/1000M網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)鏈路層，通過GM II接口連接外部的網(wǎng)絡(luò)物理層。因此，在EMAC接口掛接一個支持GM II型接口的網(wǎng)絡(luò)物理層芯片，并經(jīng)過網(wǎng)絡(luò)變壓器和RJ45接口即可實現(xiàn)10/100/1000M網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)通訊功能。本文跟蹤系統(tǒng)圖像輸入即采用AVT公司的GC660高速GigE攝像頭。

1.3第二代雙倍速同步動態(tài)存儲器（DDR2-SDRAM）模塊設(shè)計

DDR2-SDRAM［5］中，在激活一行后，需要等待tRCD個時鐘周期然后才可以進(jìn)行讀寫操作，而預(yù)充電指令需等待tRAS個周期。而tRC是同一個槽從前一次激活指令到后一次激活指令之間需要最小的等待周期，tRRD是不同槽從前一次激活指令到后一次激活指令之間需要最小的等待周期。操作存儲芯片時需要嚴(yán)格遵守其時序參數(shù)，如果不按照要求操作可能會導(dǎo)致數(shù)據(jù)錯誤或者根本無法訪問存儲器。

如式所示，定義存儲器效率函數(shù)：

tPr ech arg eAll為tRP以及tRAS的時間總和。這部分效率損失大約只有1%左右，占到整個動態(tài)同步隨機(jī)存儲器效率損失的極小一部分，而且控制器可以同時對多個槽輪流發(fā)送刷新指令，減少沖突可能，進(jìn)一步提高效率。

1.4系統(tǒng)監(jiān)控以及低速通訊模塊設(shè)計

本系統(tǒng)采用了實時操作系統(tǒng)RT-Thread用來做任務(wù)管理。RT-Thread實時操作系統(tǒng)核心是一個高效的硬實時核心，它具備非常優(yōu)異的實時性、穩(wěn)定性、可剪裁性，內(nèi)核體積可以小到3 k Rom占用、1 k Ram占用［6］。一共設(shè)計了四個進(jìn)程，按照它們的優(yōu)先級排列分別是：電壓監(jiān)控進(jìn)程、CAN總線守候進(jìn)程、紅外通訊守候進(jìn)程、開機(jī)初始化進(jìn)程。

圖1　電壓監(jiān)控進(jìn)程流程圖Fig.1M onitoring process for voltage

圖2　CAN總線守候進(jìn)程流程圖Fig.2Waiting process of CAN bus

圖3　紅外通訊守候進(jìn)程流程圖Fig.3Waiting process of infrared communication

圖4　開機(jī)初始化進(jìn)程流程圖Fig.4 Initialprocessof boot

1.5多層高速電路PCB設(shè)計

由于本系統(tǒng)功能和接口比較多，因此根據(jù)布局需要，確定PCB尺寸為：187*137mm。布局上，以DM 6467T為核心，本著方便的原則，將視頻輸入輸出接口等需要經(jīng)常插拔的接口放置上PCB上方，將低速接口以及調(diào)試接口放置在下方。同時，本系統(tǒng)處理核心芯片為BGA封裝，共有529個引腳。引腳信號密度非常高，因此采用6層PCB板進(jìn)行設(shè)計。

本系統(tǒng)上有大量的高速信號，在設(shè)計PCB時必須考慮阻抗匹配問題。在PCB設(shè)計中，分別是微帶線與帶狀線。兩種模型其阻抗計算公式分別為（3）與（4）。

對于微帶線計算，其阻抗為：

對于帶狀線，其阻抗為：

式中的εr為介電常數(shù)，主要同PCB的材料有關(guān)，外界的溫度、濕度等對其影響不大。

2　基于高斯混合模型的運動目標(biāo)檢測算法

2.1改進(jìn)混合高斯模型（IGMM）的運動檢測算法

2.1.1混合高斯模型（GMM）

假設(shè)有一組在維度為d的空間內(nèi)的點xi，i=1…n，若這些點的分布近似于橢球狀，可以用高斯密度函數(shù)g（x；μ；∑）來描述其概率密度分布：

其中μ為密度函數(shù)的中心點，∑代表這個概率密度函數(shù)的協(xié)方差矩陣，其數(shù)值決定了概率密度函數(shù)的形狀、寬窄以及走向。

在圖像中利用單高斯分布并不能表征圖像中某一像素特征的分布情況，將每一個像素都用K個高斯分布的組合來建模。某個像素點在N時刻像素值為NX的概率為：

其中wj為第k個高斯分量的權(quán)值，（xN；θj）為第k個分量的高斯分布：

在式（7）中K個∑k為第K個分量的協(xié)方差矩陣，這個高斯分布序列按照他們的適合度wk/σk來排序，從中挑選B個適合度最大的高斯分布來進(jìn)行背景建模。B由下式可得到：

其中T為閾值，其值由背景在整個圖像序列中出現(xiàn)的概率決定，式（6）中的wj需要滿足：

2.1.2混合高斯模型學(xué)習(xí)系數(shù)更新方法在模型的更新中，學(xué)習(xí)系數(shù)α起到了非常關(guān)鍵的作用，在處理每一幀圖像的時后，學(xué)習(xí)系數(shù)參與到模型中均值、標(biāo)準(zhǔn)差以及權(quán)重系數(shù)的更新。定義匹配失敗率CF計數(shù)為：

每一次用被測試像素點來匹配模型的時，都記錄下其失敗與否。設(shè)置一個時間間隔為5幀，每5幀后據(jù)匹配失敗率的大小來調(diào)整學(xué)習(xí)系數(shù)，做一次學(xué)習(xí)系數(shù)更新。

3　基于光流的M ean-Shift核帶寬自適應(yīng)估計算法

3.1基于光流的帶寬估計

光流法是對圖像的運動場進(jìn)行估計，將相似運動矢量合并形成運動目標(biāo)檢測的方法［7］。它主要利用灰度的變化信息，能夠從圖像序列的灰度變化中計算速度場，還可以利用一些約束條件從速度場中推出運動參數(shù)和物體結(jié)構(gòu)［8］。光流計算進(jìn)行像素級運動估計，主要基于亮度恒常性假設(shè)。在u，v組成的二維空間中，光流基本方程定義了一條約束直線，在直線上的所有u，v均可以滿足（11）式，這是一個病態(tài)方程，需要引入額外的約束才能求得其解。

3.2算法描述

（1）在第i幀選定目標(biāo)，得到初始跟蹤窗口iW；

（2）計算圖像光流場，進(jìn)行光流聚類；

（3）對目標(biāo)區(qū)域進(jìn)行輪廓提取，利用隨機(jī)采樣一致法獲取目標(biāo)帶寬；

（4）如果計算完成，更新Mean-Shift帶寬，如果沒有完成，則沿用上一步帶寬；

（5）采用Mean-Shift算法，獲取目標(biāo)新的位置；

（6）令i=i+1，轉(zhuǎn)到步驟1；

3.3身體運動目標(biāo)跟蹤實驗結(jié)果及分析

視頻序列采用YCbCr顏色空間，其分辨率為1280*720，對每一個色彩分量做8級量化，共有8*8*8個特征。圖5和圖6中，從（a）到（c）分別是第11，57以及159幀處的人體運動目標(biāo)跟蹤效果圖；圖5中，在第57幀處，對照算法跟蹤誤差開始增大，到第159幀可以看出，對照算法跟蹤窗已經(jīng)移出人體運動目標(biāo)，跟蹤失敗。而圖6中，本文算法可以一直有效的跟蹤人體運動目標(biāo)。

圖5　固定核帶寬算法實驗視頻第11，77，159幀的人體運動目標(biāo)跟蹤效果Fig.5Theobject tracking effectofhumanmotion at frames11，77，159 in videowith fixed kernelbandwidth algorithm

圖6　跟蹤算法實驗視頻第11，77，159幀的人體運動目標(biāo)跟蹤效果Fig.6Theobject tracking effectofhumanmotion at frames11，77，159 in videow ith trackingalgorithm

圖7是實驗結(jié)果，采用高斯核函數(shù)，在視頻序列初始時，通過人體運動目標(biāo)為跟蹤對象，其坐標(biāo)（420，20），選取核帶寬為20個像素。由跟蹤效果圖可見，固定核帶寬函數(shù)的跟蹤算法，隨著目標(biāo)尺寸逐漸變大，跟蹤窗口趨于目標(biāo)的一個局部，跟蹤窗口中心偏離目標(biāo)中心。而本文算法可以調(diào)整跟蹤核帶寬，較為準(zhǔn)確跟蹤了人體運動目標(biāo)尺度的變化，跟蹤精度有較多提高，可以應(yīng)用于常規(guī)視頻中人體運動目標(biāo)的跟蹤。

圖7　固定和帶寬算法實驗視頻人體運動目標(biāo)跟蹤BH系數(shù)Fig.7 BH coefficient of humanmotion tracking in videow ith fixed and bandw idth algorithm s

4　結(jié)論

通過分析國內(nèi)外嵌入式圖像跟蹤系統(tǒng)的優(yōu)缺點，結(jié)合本實驗室的特點確定了系統(tǒng)總體功能和方案設(shè)計，并進(jìn)行了性能指標(biāo)的分析和可實現(xiàn)性分析。在此基礎(chǔ)上，本文研究了相關(guān)的圖像目標(biāo)跟蹤以及人體運動目標(biāo)檢測算法。第一，針對高斯混合模型學(xué)習(xí)系數(shù)的更新問題，引入了匹配失敗率計數(shù)，通過計數(shù)值動態(tài)改變學(xué)習(xí)率，加快了模型學(xué)習(xí)速率；第二，針對Mean-Shift核函數(shù)帶寬獲取問題，研究了一種利用光流來估計核函數(shù)帶寬的方法，改進(jìn)的跟蹤算法在人體目標(biāo)跟蹤試驗中擁有較好的跟蹤效果。

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Study on Object Tracking Technology of Human Motion Based on the Embedded Platform with High Performance

CUIJie，XU Cong-ti
DepartmentofSports and Arts/Bengbu MedicalCollege，Bengbu 233030，China

With the rapid developmentof computer technology and image processing algorithm，visualobject tracking system ismore w idely used in industrial，security，body object testing and others.This paper designed and implemented for the treatment to the embedded live images through collection，display and network transm ission based on TI's high performance DaVinci System on Chip（SoC）and put forward a kernel bandw idth estimated algorithm on Mean-Shift on a basis of improved the Gaussian backgroundmodeling algorithm to realize an exact tracking forhumanmotion.

Object tracking；humanmotion detection；embedded image treatment

TN957.52

A

1000-2324（2016）04-0611-05

2016-05-12

2016-06-06

崔杰（1980-），男，碩士，講師，主要研究方向為運動醫(yī)學(xué)、體育訓(xùn)練.E-mail：bbcjie1999@163.com