| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第11-17页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-14页 |
| 1.3 车辆检测与跟踪的难点 | 第14-15页 |
| 1.4 论文主要研究内容及结构 | 第15-17页 |
| 第2章 基于Zynq的运动车辆检测与跟踪系统总体结构 | 第17-25页 |
| 2.1 系统总体结构 | 第17-18页 |
| 2.2 开发平台 | 第18-24页 |
| 2.2.1 Zynq平台简介 | 第18-20页 |
| 2.2.2 ZedBoard开发板 | 第20-22页 |
| 2.2.3 USB接口 | 第22页 |
| 2.2.4 DDR存储器 | 第22-24页 |
| 2.3 视频的采集与显示 | 第24页 |
| 2.3.1 图像采集 | 第24页 |
| 2.3.2 图像显示 | 第24页 |
| 2.4 本章小结 | 第24-25页 |
| 第3章 基于Vivado HLS的图像处理实现 | 第25-37页 |
| 3.1 Vivado HLS概述 | 第25-27页 |
| 3.1.1 HLS介绍 | 第25页 |
| 3.1.2 HLS加速FPGA的视觉开发 | 第25-27页 |
| 3.1.3 HLS设计流程 | 第27页 |
| 3.2 HLS图像预处理 | 第27-33页 |
| 3.2.1 直方图均衡化 | 第27-28页 |
| 3.2.2 中值滤波 | 第28-29页 |
| 3.2.3 高斯平滑滤波 | 第29-30页 |
| 3.2.4 Sobel边缘检测 | 第30-31页 |
| 3.2.5 形态学处理 | 第31-33页 |
| 3.3 改进的Sobel边缘检测 | 第33-35页 |
| 3.4 本章小结 | 第35-37页 |
| 第4章 基于Vivado的运动车辆检测设计 | 第37-51页 |
| 4.1 开发流程概述 | 第37页 |
| 4.2 硬件工程设计 | 第37-48页 |
| 4.2.1 运动目标检测IP核的设计 | 第37-41页 |
| 4.2.2 硬件工程 | 第41-44页 |
| 4.2.3 AXI接口 | 第44-46页 |
| 4.2.4 AXI VDMA配置 | 第46-48页 |
| 4.3 验证运动目标检测IP核 | 第48-50页 |
| 4.4 本章小结 | 第50-51页 |
| 第5章 运动车辆跟踪的软件设计 | 第51-69页 |
| 5.1 ZedBoard的嵌入式环境搭建 | 第51-57页 |
| 5.1.1 嵌入式Linux系统搭建 | 第51-54页 |
| 5.1.2 交叉编译工具 | 第54页 |
| 5.1.3 嵌入式Linux下对IP核寄存器的配置 | 第54-55页 |
| 5.1.4 OpenCV+FFmpeg的交叉移植 | 第55-57页 |
| 5.1.5 Qt库移植 | 第57页 |
| 5.2 驱动程序设计 | 第57-59页 |
| 5.2.1 Linux下VDMA驱动设计 | 第57-58页 |
| 5.2.2 运动目标检测IP核的驱动设计 | 第58-59页 |
| 5.3 运动车辆跟踪算法设计 | 第59-68页 |
| 5.3.1 连通区域标记及填充 | 第60-62页 |
| 5.3.2 特征提取 | 第62页 |
| 5.3.3 Kalman理论简介 | 第62-63页 |
| 5.3.4 Kalman运动模型的建立 | 第63-65页 |
| 5.3.5 特征匹配方法 | 第65-66页 |
| 5.3.6 跟踪算法实现 | 第66-68页 |
| 5.4 软件工程的创建与移植 | 第68页 |
| 5.5 本章小结 | 第68-69页 |
| 第6章 系统调试与实验结果分析 | 第69-79页 |
| 6.1 系统平台搭建 | 第69-70页 |
| 6.2 性能测试与结果分析 | 第70-75页 |
| 6.2.1 硬件加速对比分析 | 第70-72页 |
| 6.2.2 系统测试及分析 | 第72-75页 |
| 6.3 器件资源利用率 | 第75-76页 |
| 6.4 遇到的主要问题及解决方法 | 第76-77页 |
| 6.5 本章小结 | 第77-79页 |
| 第7章 总结与展望 | 第79-81页 |
| 7.1 总结 | 第79-80页 |
| 7.2 展望 | 第80-81页 |
| 参考文献 | 第81-84页 |
| 致谢 | 第84-85页 |
| 作者简介 | 第85页 |