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動態追蹤智慧化之動物奇觀

Project Paper - view as Preliminary(2010/07/21), Final(2010/11/01), Draft, Latest

1. 設計介紹 (Preliminary Paper)

       

    由於數位相機以及監視錄影系統產業的蓬勃發展，數位影像以及數位影像序列已經被廣泛地被使用來進行學術研究、行車紀錄、珍貴畫面留存或者其他用途。傳統上，紀錄大量影像畫面需要龐大的人力以及冗長的工作時間，因此許多單位採用多台的數位監視器紀錄大量的影像拍攝。然而，拍攝場景周遭的自然環境因素通常會造成影像品質降低，並且多台監視器的設置非常耗費硬體資源。

 

    有鑑於此，本作品設計一種自動化數位影像監視系統，其中包含了既有的監視基本功能，更考慮了改善影像品質的模組設計。本作品更提出了一種目標數量計算模組，以此對單一或多個可疑物體的特徵進行後續的分析。如實際應用於影像拍攝與紀錄之上，將可減少資源耗費並且提供更準確的影像紀錄資訊。

 

(Revision: 4 / 2010-09-14 14:50:52)

2. 功能描述 (Final Project Paper)

(1) 畫面顯示功能

畫面顯示可分為三種模式：正常模式、彩色增強模式、以及二值化模式。正常模式即為無透過任何處理，於CCD拍攝到的自然影像。彩色增強模式為在光照不足時可用，採用的方法為由RGB三色，轉為HSV後進行增強與還原。二值化模式為透過畫面差異法，動態取出差異點，後進行二值化所取出的影像。

 

 

 

架構區塊圖

 

(2) 目標數量計算功能

偵測畫面中動態物體數量，以及計數總共經過的物體總數。由影像偵測模組搭配計數模組完成。

 

 

目標數量顯示架構圖

(3) 影像增強功能

將原始的RAW資料轉換後的HSV格式進行像素強度的統計，並且透機率分佈運算進行影像像素的轉換。增強模式之影像可做為實現後續模組之輸入端而降低誤差率。

                     原始影像                                                                                                   增強後影像

 

 

(4) 影像畫面儲存功能

使用DE2-70將欲保存的畫面寫入到SD卡記憶體內。

 

(5) 目標特徵比對功能

以目標像素強度特徵為基礎，我們將影像中所含成分集結為較高階的資訊進行篩選，其可分為整體特徵以及局部特徵。整體特徵是以目標輪廓以及強度資訊進行判斷，而局部特徵採取的判斷主要為影像邊界值以及特徵點判斷。由於加上了判斷機制，使得動態追蹤智慧化，但犧牲了影像所要有的及時性，故我們加上額外的硬體加速電路，來抵補速度上的缺失。

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

(Revision: 5 / 2010-09-14 14:56:53)

3. 效能參數 (Final Project Paper)

本作品影像處理皆為同步處理：

(1)影像擷取：640 × 480 pixel。

 

(2)VGA時脈為：25MHz。

   由於採用的畫面差異法需使用到雙記憶體且雙讀雙寫，時脈太高，記憶體內部buffer來不及支援，故採用25MHz。

 

(3)記憶體使用時脈同步於VGA：25MHz。

 

(4)其他數位電路時脈：50MHz。

 

(5)影像增強為彩色HE (Histogram Equalization)。

 

(Revision: 3 / 2010-09-14 17:25:12)

4. 設計架構 (Preliminary Paper)

硬體設計方塊圖

 

 

 

 

 

                           

 

 

軟體流程圖

 

  

 

 

 

 

(Revision: 4 / 2010-09-17 14:23:40)

5. 設計方法 (Final Project Paper)

本作品主要強調即時性的影像處理及偵測，影像處理可分為以下兩大區塊：

 

(1) 彩色影像增強：

        將原始的RAW資料轉換後的HSV格式進行像素強度的統計，並且透過機率分佈運算進行影像像素的轉換。增強模式之影像可做為實現後續模組之輸入端而降低誤差率。

 

實際運行方法流程圖如下：

(2)畫面差異法

  本作品的主要設計為可動態抓取單一物件，並非抓取畫面上所有動態點。主要是利用DE2-70發展板上的兩顆記憶體，以及畫面差異法和我們開發的物體分離法。由於畫面差異法大部分是比較連續兩張畫面所產生的差異，但是連續的畫面差異並不大，產生的二值化影像會破散。所以我們利用兩顆記憶體同時雙讀雙寫，可以同步進行四張畫面的比較，使畫面較不破散，搭配物體分離法後可判斷畫面連續性，進而判斷是否為同一移動物體。

 

 

(Revision: 3 / 2010-09-14 17:29:02)

6. 設計特點 (Preliminary Paper)

(1) 動態影像顯示

  畫面顯示可分為三種模式：正常模式、彩色增強模式、以及二值化模式。

 

(2) 目標數量計算功能

  偵測畫面中動態物體數量，以及計數總共經過的物體總數。由影像偵測模組搭配計數模組完成。

(3)自動追蹤特定物體

  透過演算法以及硬體加速電路，利用i/o控制機構(水平、垂直)追蹤已鎖定標的物。

(4)影像儲存

  利用CCD擷取影像寫至SD card，同時將影像顯示於顯示器。

(5)系統整合

  可藉由發展板可將此作品的影像演算比對模組、控制機構模組、以及控制週邊整合為一體，使得開發成本降至最低。且由於FPGA為可編程邏輯閘陣列，可大量運用平行處理能力，使得我們開發的影像處理演算法能夠動態運行。

 

(Revision: 3 / 2010-09-14 15:11:08)

7. 總結 (Final Project Paper)

    

     在這個作品我們提供了一個可辨識多個移動物體的方法，以及在光照不足時自我調適的方法， 以此對單一或多個可疑物體的特徵進行後續的分析。此作品主要是影像的即時處理，所以我們閱讀了大量的影像處理的相關資料，然後加以實現。由於是即時影像的處理，在實現硬體上與單純的在電腦上做影像處理有著極大的不同，而從中我們學到了如何做出SOC。

     在 自動化數位影像監視系統這個議題上，一向有著許多方法，而我們列舉出幾項未來可改善並可實現於專案的功能如下：

     1. 特徵辨識演算法，目前已可抓出移動物體的基本輪廓，所以分辨物體就成為我們需探討的議題。

     2. 自動辨識物體遠近，在大部分的監視系統上，畫面可分近和遠。近的像是眼球辨識、人臉辨識......等等。遠的就有居家監視、路口辨識......等等。所以可辨識物體遠近而進行篩選就變成一個非常重要的議題。

     最後感謝ALTERA公司及友晶科技提供了這個機會與平台，讓我們能夠盡情的發揮我們的創意。讓我們在這次比賽中學到了許多撰寫程式以及閱讀資料的方法。更重要的是我們盡全力設計出這個作品。

(Draft / 2010-09-14 17:15:35)