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産品介紹

全部分(fēn)類

EL-IVOT智能視頻目标跟蹤系統

浏覽量:
384

适用範圍

EL-IVOT主要适用于從(cóng)事(shì)嵌入式圖象處理軟硬系統研究、數字圖像處理算法研究、智能視覺算法研究、目标跟蹤算法研究等相(xiàng)關領域的大(dà)學老師(shī)、研究生(shēng)、高年(nián)級本科(kē)生(shēng),及研究所的科(kē)研人員(yuán)等。

 

 

 

系統資源

系統硬件(jiàn)資源:

DM6437圖像處理平台一台(内含EL-DM6437圖像處理子系統和TDS560仿真器一台)

高速球一個(内含索尼攝像頭一台,18倍彩轉黑(hēi),480線)

夏普液晶電視一台

遙控汽車一部

系統軟件(jiàn)資源:

EL-DM6437EVM視頻開發包

EL-DM6437EVM達芬奇視頻開發闆完整DSP示例程序及實驗指導書(shū)

VLIB(視頻處理算法庫)完整DSP示例程序及實驗指導書(shū)

EL-IVOT(智能視頻目标跟蹤樣例算法)完整DSP工(gōng)程文件(jiàn)及實驗指導書(shū)
 

 

 

 

産品功能

系統主要功能:

第一部分(fēn)功能是EL-DM6437EVM圖像處理開發硬件(jiàn)平台基礎學習功能。

它包括了闆卡硬件(jiàn)資源實驗,包括DSP的基礎實驗和一些基本的圖像算法實驗,實驗提供了完整的DSP示例程序及實驗指導書(shū),爲了加快(kuài)數字圖象研究人員(yuán)的開發流程,我公司還(hái)開發了DM6437_USBTool圖象軟件(jiàn)包,通過圖像處理開發套件(jiàn),用戶可(kě)以了解到DSP的基本原理和基礎數字圖像處理算法在DSP上的實現過程。

第二部分(fēn)功能是VLIB(視頻處理算法庫)算法學習功能。

它包括了對VLIB視頻處理算法庫的講解,内涵二十多種算法共五十多個函數的詳細介紹,内容涉及背景建模與背景抽取、目标特征提取、跟蹤與識别、低級别像素處理等,可(kě)廣泛應用于視頻分(fēn)析、計(jì)算機(jī)視覺、汽車視覺、嵌入式視覺系統、遊戲視覺系統、機(jī)器視覺系統、消費類電子産品視覺系統等領域,使用戶可(kě)以快(kuài)速了解這些流行的視頻算法。

在講解算法的基礎上,該套件(jiàn)以數字圖像和視頻爲實驗素材,提供了20個實驗,這些實驗向用戶展示了VLIB函數的使用方法,使用戶可(kě)以快(kuài)速了解這些函數的接口,進而提高代碼移植的效率,縮短(duǎn)工(gōng)程項目開發的時間。

第三部分(fēn)功能是EL-IVOT智能視頻物體跟蹤系統。

本實驗系統從(cóng)兩個應用需求入手,完成了用于運動物體的标記和跟蹤、以及遺留物體檢測的視頻監控系統,向用戶展示了達芬奇系列在智能視頻處理領域中的表現。該系統使用了當前智能視頻處理領域中的許多流行的算法,如(rú)高斯混合模型、卡爾曼濾波器和均值漂移算法等。它是一套完全開放的實驗系統,用戶可(kě)以獲得(de)所有代碼,代碼中每一個關鍵的地方都(dōu)有注解說(shuō)明,條理清晰,并且配有實驗指導說(shuō)明書(shū),語言簡練精當,易于閱讀(dú)。

該系統是一個完整的工(gōng)程項目,與單獨的實驗相(xiàng)比,具有實際應用價值。該系統的意義更在于,它爲用戶搭建好了一個平台,使用戶能夠以之爲基礎,替換或修改爲自(zì)己需要的部分(fēn),來(lái)開發自(zì)己的工(gōng)程項目。

這三個部分(fēn)是有機(jī)的整體,通過第一部分(fēn),用戶可(kě)以了解DSP的使用方法和基本的數字圖像處理原理,通過第二部分(fēn),用戶可(kě)以學習到更爲複雜的視頻處理算法,通過第三部分(fēn),用戶可(kě)以學習到如(rú)何将這些複雜算法應用到工(gōng)程項目中。三個部分(fēn)循序漸進、深入淺出,爲用戶提供了一個簡單、高效的研究平台。
 

 

 

實驗項目

DSP基礎測試程序實驗

實驗一  内部RAM數據存儲

實驗二  DDR2數據存儲

實驗三  I2C總線/LED閃爍

實驗四  Boot方式檢測

實驗五  NorFlash讀(dú)寫
 

實驗六  讀(dú)寫GPIO

實驗七  音頻播放

實驗八  實時時鍾

實驗九  UART串口通信 

實驗十  以太網(EMAC)測試
 

實驗十一  USB收發數據

實驗十二  視頻輸出彩條

實驗十三  視頻回放
 

 

  圖象處理算法實驗  

實驗一 靜(jìng)态圖像采集

實驗二 圖像灰度變換

實驗三 圖像黑(hēi)白(bái)變換

實驗四 圖像反色

實驗五 自(zì)定義顔色填充

實驗六 圖像銳化變換
 

實驗七 圖像翻轉變換

實驗八 圖像中值濾波算法

實驗九 圖像Sobel算子邊緣提取

實驗十 圖像小波變換(縮放)

實驗十一 圖像彩條疊加

實驗十二 圖像線性變換
 

實驗十三 圖像非線性變換

實驗十四 圖像直方圖計(jì)算與顯示

實驗十五 圖像空域低通濾波器

實驗十六 畫(huà)中畫(huà)
 

 

  VLIB使用指導書(shū)實驗  

實驗一  Canny邊緣提取算子

實驗二  哈夫直線檢測

實驗三  膨脹與腐蝕

實驗四  聯通區域标記

實驗五  色彩空間轉換

實驗六  積分(fēn)圖像

實驗七  圖像金字塔
 

 

實驗八  高斯和梯度金字塔

實驗九  圖像的IIR濾波

實驗十  角點檢測

實驗十一  非極大(dà)值抑制

實驗十二  Lucas-Kanade光(guāng)流法

實驗十三  勒讓德矩

實驗十四  Nelder-Mead單純形算子
 

 

實驗十五  圖像的直方圖統計(jì)

實驗十六  L1距離(lí)與Battacharyya距離(lí)

實驗十七  卡爾曼濾波器

實驗十八  加權移動平均和加權移動方差

實驗十九  統計(jì)學背景提取

實驗二十  高斯混合背景模型
 

  智能視頻物體追蹤系統樣例  

1. 高速球控制單元(PELCO-P協議(yì))測試樣例 

2. 運動物體跟蹤樣例

3. 遺留物體檢測樣例
 

   

 

 

 

系統配置

 

 

 

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