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Traitement du Signal

0765-0019
Signal, Image, Parole
 

 ARTICLE VOL 35/1 - 2018  - pp.61-73  - doi:10.3166/ts.35.61-73
TITRE
Conception d'un système de la détection et du suivi des cibles mobiles basé sur Cortex-A7 et OpenCV

TITLE
Design of moving target detection and tracking system based on cortex-A7 and openCV

RÉSUMÉ

pte tenu de la contradiction entre la complexité des tâches de traitement d’images et la capacité de traitement limitée des terminaux, cet article propose un algorithme d’optimisation local basésur le décalage moyen adaptatif continu (CamShift), une méthode de segmentation d’images répandue. L'algorithme proposé peut être exécuté localement sans transfert d'images sur le serveur et supporte des applications telles que l'analyse comportementale grâce àsa capacitédisponible. La validitéet les performances en temps réel de cet algorithme ont été vérifiées dans diverses conditions matérielles au moyen d'analyses expérimentales. Tout d'abord, la limite supérieure de la condition matérielle pour l'application d'ingénierie a été déterminée, posant les bases de la mise en œuvre de l'algorithme dans les systèmes Cortex-M avec une faible exigence de performances en temps réel. Deuxièmement, la vitesse de traitement maximale a étéidentifiée à 41 images par seconde, ce qui indique que l'algorithme consomme plus d'espace ou présente une redondance de performances. Enfin, la reconnaissance en temps réel des comportements humains a été mise en œuvre dans l'environnement matériel actuel. Les résultats de la recherche fournissent une référence significative pour l'analyse comportementale.



ABSTRACT

Applications based on real-time image processing are affected by communication pressure, random time lag, data packet loss and other problems. The main reason is image transmission and server message feedback. This can be resolved by terminal processing. But it requires the processing terminal to be able to complete the requirements of more complex image processing tasks under limited processing power. A Camshift based optimization local algorithm considering the characteristics of the platform is proposed. It can run the algorithm in-local without transferring images to the server. And Applications such as behavioral analysis are supported because the system still has the spare. Through algorithm analysis and experiment, we can prove the validity and real-time of this algorithm based on the hardware conditions. Firstly, the upper limit of hardware condition for engineering realization is studied. And provides predictable performance basis for the implementation of low-real-time requirements in operational performance on cortex M systems. Second, the maximum processing speed of 41FPS means more additional cost space or performance redundancy. Finally, real-time recognition of personnel behavior is implemented in the current hardware environment. Provides an important reference for other behavioral analysis researchers. In this paper, the work of hardware carrier and algorithm is preliminarily completed, which can provide cutting for further optimization research and engineering realization.



AUTEUR(S)
Xingli HUANG, TIANFAN ZHANG, ZHENGHONG DENG, ZHE LI

MOTS-CLÉS
analyse du comportement, camshift, cortex-A7, systeme embarque, suivi de cible, openCV.

KEYWORDS
behavior Analysis, camshift, cortex-A7, embedded system, target tracking, openCV.

LANGUE DE L'ARTICLE
Anglais

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