基于fpga智能视频算法的研究

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1、浙江工业大学硕士学位论文基于FPGA的智能视频算法研究作者姓名：叶挺指导教师：石旭刚浙江工业大学信息工程学院2012年3月DissertationSubmittedtoZhejiangUniversityofTechnologyfortheDegreeofMasterResearchofIntelligentVideoAlgorithmbasedonFPGACandidate：YeTingAdvisor：ShiXugangCollegeofInformationEngineeringZhejiangUniversityofTechnologyMar

2、2012浙江工业大学学位论文原创性声明本人郑重声明：所提交的学位论文是本人在导师的指导下，独立进行研究工作所取得的研究成果。除文中已经加以标注引用的内容外，本论文不包含其他个人或集体已经发表或撰写过的研究成果，也不含为获得浙江工业大学或其它教育机构的学位证书而使用过的材料。对本文的研究作出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人承担本声明的法律责任。作者签名：町很日期：>矿)埠丁月力6日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅

3、和借阅。本人授权浙江工业大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。本学位论文属于1、保密口，在年解密后适用本授权书。2、不保密囱。(请在以上相应方框内打“√”)日期：沙c∑每：芦月≯c7曰IEI期：≯4I—年，月≥6日浙汀工业火学硕士学位论文基于FPGA的智能视频算法研究摘要智能视频监控系统如今在安防市场上的需求已经越来越明显，其潜在的价值是非常巨大的，但目前还是非常缺乏能在硬件上实现的、稳定的智能视频算法。为此旨在研究并提出一种新的、简单的运动目标检测算法，并使其能在硬件上

4、实现。通过研究传统算法，发现它们的资源利用量比较大，而且实时性也比较弱。所以提出了一种新的、简单的目标检测算法(SCN)。该算法是细胞神经网络(CNN)的一种简化模型，它极大地提高了系统的执行效率，并在仿真和硬件实现上体现出了较好的实时性和资源低耗性，为其它CNN和SCN模型在FPGA上实现的研究提供了一定的参考价值。主要工作和成果如下：1．针对传统背景建模算法实时性差，资源消耗过多等不足，采用了细胞神经网络原理，提出了--；}ee新的、简单的细胞网络，该网络具有很好的实时性和资源低耗性；2．提出了--；f：ee细胞神经网络边缘检测模板参数优化的新

5、方法，即利用AFSA对参数进行寻优，对比结果表明AFSA优化的参数比其他几类算法优化的参数具有更好的边缘检测效果；3．针对原有CNN目标检测系统收敛次数不定的缺点，提出了利用新的SCN模板构建目标检测系统的方法，并得到了较好的仿真结果；4．将SCN算法在FPGA上进行实现，并得到了很好的边缘检测结果和灰度负片效果，体现了比CNN更强的实时性和资源低耗性。通过研究传统背景建模算法的缺点，提出了基于CNN的一种新的SCN算法，并将其成功进行仿真和硬件实现。在后续工作中，将会研究3维CNN和SCN结构模型，以进一步提高检测的准确率。关键词：智能视频算法，

6、边缘检测，CNN，SCN，AFSA，FPGA浙江工业人学硕士学位论文RESEARCHoFINTELLIGENTVIDEoALGoRITHMBASEDoNFPGAABSTRACTNowadays，theintelligentvideosurveillancesystemsareneededmoreandmoreinthesecuritymarkets，itspotentialvalueisenormous．ButtherecanberunonhardwareSOfar．Thispaperpresentedanewarelackingofrobusta

7、lgorithmsthatandsimplemovingobjectsdetectionalgorithmwhichcanberunonhardware．Bythestudyingoftraditionalalgorithms，thispaperfoundthattheytookuplotsofresourceonthehardware，andwerenotreal。timeones．So，anewandsimplymovingobjectsdetectionalgorithmnamedSCNwasproposedwhichwasasimplifi

8、edmodelofCNN．Itimprovedtheefficiencyofsystemgreatly，anditalso