DSP技术实践课程的项目设计教学应用

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摘 要：针对数字信号处理（DSP）技术相关课程实践应用性很强的特点,结合TI公司DaVinci系列DSP芯片的数字视频监控等最新应用,开发了基于SEED-DTK6437硬件平台的运动目标识别与跟踪实验系统,分别采用二帧差法和改进型三帧差法实现了运动目标识别,并利用形心算法实现了运动目标的跟踪.同时,将该系统有效地应用到宁波大学第三学年短学期课程设计和虚拟企业校内集中毕业实习等实践教学环节,为培养学生DSP芯片软硬件系统设计能力提供了良好的实验方案.

关 键 词：视频监控；识别跟踪；DSP技术；实践教学

作者简介：陈芬（1973-）,女,四川邻水人,宁波大学信息科学与工程学院通信工程系副系主任,副教授；彭宗举（1973-）,男,四川南部人,宁波大学信息科学与工程学院通信工程系,副教授.（浙江宁波315211）

基金项目：本文系浙江省高等教育教学改革项目“面向学生创新实践能力培养的毕业实践环节综合改革研究”、浙江省高等教育课堂教学改革项目“基于真实项目的PBL教学法在《DSP芯片技术及应用》课程改革中的应用”、浙江省教育科学规划研究课题（课题编号：SCG104）、浙江省重点/优势专业建设（A00816114600）、宁波市IT产业应用型人才培养基地（Jd070504）、宁波市特色专业建设（D00635128000）、宁波市服务型重点专业建设（Sfwxzdzy200903）、宁波大学重点教研项目（项目编号：JYXMxzd201310）等的研究成果.

中图分类号：G642.0文献标识码：A文章编号：1007-0079（2014）02-0172-03

数字信号处理（DigitalSignalProcessing,简称DSP）是一门正在生机勃勃迅速发展的学科,其应用领域从军事、航空航天迅速扩大到信号处理、通信、雷达、消费等诸多领域.[1-3]近年来,随着视频监控技术逐渐成为当前热门研究课题,芯片巨头德州仪器（TI）密集地发布了一系列针对视频监控领域的DSP芯片,推出了全新达芬奇（DaVinci）系列DSPs,以引导视频生产厂商的产品趋势.DSP技术在我国的市场前景也越来越广阔,就宁波市而言,2011年发布的人才紧缺指数9种“极度紧缺”岗位中,“高级嵌入式软件工程师”排在第一位,[4]目前宁波市嵌入式人才特别是高端DSP和MCU技术人才尤为奇缺,这给相关高校DSP技术课程的教学改革以及高端DSP创新型人才培养模式改革带来了新的机遇与挑战.

高校中DSP技术相关课程的实践应用性很强.因此,该类课程的教学、课程建设和学生实践,需要紧跟DSP技术的前沿发展,并与工程实践应用相结合,才能培养出产业界急需的DSP工程师和DSP系统设计师.宁波大学（以下简称“我校”）十分重视DSP技术的推广和普及,早在2004年就引进了ICETEK-VC5416和ICETEK-TMS320LF2407DSP教学实验平台.近年来,又陆续引进了ICETEK-TMS320F2812和SEED-DTK6437DSP教学新平台,为学生更好地掌握DSP应用系统设计方法和快速适应社会应用需求提供大力帮助,旨在培养学生DSP技术创新应用实践能力.近年来,重点引进了DaVinci系列TMS320DM643xDSP开发平台,它是专门为数字媒体应用而优化设计的,特别针对车载视频、视频监控以及IP视频等特定应用进行了优化.[5]我校DSP技术课题组成员根据DSP相关产业、领域的发展趋势和人才需求变化,设计了基于DSP的运动目标识别与跟踪教学实验系统,并将之应用于实践教学环节,收到了满意的成效.

一、项目设计依据

从第一代传统模拟闭路视频监控系统（CCTV）到第三代完全IP视频监控系统（IPVS）,现代的视频监控系统已经历了从模拟到数字的巨大跨越.而监控系统实现智能化的关键是如何实时准确地检测出运动目标并能对其实现识别跟踪,且需要处理的视频图像信号信息量大、实时性高,对系统的处理能力提出了更高的要求.

在之前的几十年内,有许多学者对视频序列图像中的运动目标识别跟踪做了大量的研究工作,并提出了很多不同的实现方法,[6-11]如：有学者采用FPGA通过对基于局部二元模式直方图算法实现；也有学者采用ARM9通过背景减法实现.但是在图像处理领域使用更多的仍是DSP实现方式,[12]由于其高速的图像处理能力,算法可移植性强,在目前运动目标识别跟踪技术中得到了更多青睐.因此,课题组成员开发了基于TMS320DM6437DSP的运动目标识别与跟踪教学实验系统.

二、系统整体设计

借助SEED-DTK6437DSP硬件开发平台,以TI公司的DaVinci系列TMS320DM6437DSP芯片为核心,利用CCD摄像机作为视频输入设备,7.0寸彩色显示器作为视频输出设备,并通过二帧差分法和改进型三帧差分法及形心算法实现视频运动目标识别、跟踪实验教学系统的设计,系统整体框图如图1所示.

1.硬件平台

基于TMS320DM6437的运动目标识别与跟踪实验教学系统主要包括三部分：视频图像的采集输入、视频信号的处理和实时图像的显示输出.

视频处理子系统（VPSS）包括视频处理前端（VPFE）和视频处理后端（VPBE）,分别用于外部图像输入设备和视频输出设备.其中,VPFE由摄像头CCD控制器、预览器、图像缩放装置、自动对焦、硬件自动白平衡、自动装置以及柱状图模块等组成；VPBE主要由视频编码器（VENC）和OSD模块构成.系统选择了TVP5146PBS解码芯片作为视频输入接口,将视频图像解码成YUV422（YCbCr）格式,再输入到DSP芯片进行图像处理.视频信号的处理部分主要通过相关软件设计来实现.实时视频图像的显示输出采用DM6437片内的四路10位DAC输出,实现了CVBS与VGA的输出,本系统主要采用posite复合信号形式进行最终实时图像的输出显示.2.系统的软件设计

（1）视频运动目标识别算法设计.本系统采用帧差法实现视频运动目标识别,并在实现相邻两帧差分算法的基础上,进一步改进算法,实现相邻三帧帧差算法来判断识别运动目标.

二帧差法是基于时间序列用差分方法来实现运动目标的检测,即如果一副图像某一位置的物体发生变化,那么对应位置的灰度也将发生改变,其算法描述如下：

（1）

而改进型的三帧差算法描述如下：

1）从序列图像中提取连续三帧图像Ik、Ik-1、Ik-2,分别求出相邻两帧图像的绝对差的灰度图像ID（k,k-1）、ID（k-1,k-2）.设阈值为T,将差值图像二值化,提取相对运动区域.

2）通过与运算提取ID（k,k-1）、ID（k-1,k-2）的交集,得到运动目标图像IDk.也即：

（2）

由此,可设置最后结果为“1”的区域为白色,表示运动区域,“0”区域为黑色表示非运动区域,这样便完成了运动目标识别.

（2）阈值T的选取.本系统选用最大类间方差法来确定阈值T,以最佳门限将图像的直方图分成目标和背景两部分,使两部分的类间方差为最大.

按照阈值T把总像素划分为两类：和.C0和C1类出现的概率分别为w0和w1,其灰度均值分别为μ0和μ1,则C0和C1类方差为：

如果定义该类内的方差为,类间方差为,总体方差为,则：

（3）

从0到（L-1）之间找到使得（）取最大的t值即为最佳二值化阈值T.在本系统中,灰度级L取256,即0xff,总像素为720×576等于414720个,经过计算并结合系统实验要求,阈值T选取为20.

（3）视频运动目标跟踪算法设计.目前常见跟踪算法有：模型跟踪法、特征跟踪法和形心跟踪法等,本系统选用形心跟踪算法,其形心由识别区域图像中的一阶矩和零阶矩得到,形心的坐标可用以下两个公式表示：

（4）

三、系统调试结果与分析

1.视频运动目标识别调试结果及分析

分别对二帧差法和三帧差法在同一环境下的运动目标进行了测试,测试结果表明：本系统实现了运动目标的识别,如图2-5所示,只有运动的物体才会显示,不显示静止物体.其中,图5显示出了手臂摆动而身体其他部位不动时的识别图像.

由于两帧差法只涉及序列图像中任意相邻两帧图像,只保留了相对变化的信息,两帧间的目标重叠部分难以识别出来,于是容易出现“空洞”现象.同时,由于差分后的图像包含两帧中相对变化的信息,因此识别出的目标轮廓尺寸大于实际尺寸,而且当目标的运动速度过快时会出现“双影”现象,如图3所示.

三帧差法在对待灰度变化的问题上涉及任意的三帧图像,即存在连续三帧图像运动现象才会判断为运动,使得运动目标识别更加准确.从效果图4可以看出,三帧差法运动识别效果比较理想,轮廓较为分明,能清晰识别出运动目标.同等条件下,三帧差法基本能避免外界光照、风扰等因素影响,具有较强的抗干扰力.

2.视频运动目标跟踪调试结果及分析

系统的跟踪模块是在三帧差法识别的基础上实现的.首先对系统进行运动测试,如图6所示,其中紫色的区域表示之前运动目标区域的中心点；然后对运动目标进行跟踪,并画出其跟踪轨迹,图7示出了一支钢笔的运动轨迹跟踪.

本系统采用的形心跟踪法是以运动区域的中心点代替运动目标,通过对该中心点的运动轨迹进行跟踪而实现对运动目标的跟踪.该跟踪轨迹是以每一帧运动中心点的位置组合而成的,因此,它会因运动目标的运动快慢不同而产生不连续的状态,而该不连续现象可以通过提高采集帧速进行改善.

四、系统在实践教学中的应用

课题组将本系统应用到我校08、09、10级电信和通信专业本科生的《DSP芯片应用系统设计》第三学年短学期课程设计以及虚拟企业校内集中毕业实习——《DSP与MCU应用系统设计》等多种实践教学环节.在教师的引导下,学生从最初了解课题简介、上网查阅资料逐步深入到方案设计、投标书撰写、项目实施以及项目验收等环节.从系统的软件设计逐步深入到系统整体软硬件实现,包括运动目标识别及跟踪算法的选取、算法的软件设计及编程实现、SEED-DTK6437硬件开发平台的熟悉、DM6437视频处理子系统工作原理的理解、视频回路系统的搭建与实现,以及系统的整体调试.对学有余力的学生,还要求增加人机接口以进一步完善系统功能.学生最后完成了具有一定工程应用价值、体现学生初步研发能力的项目成果及相应验收报告.近3年毕业生在DSP知名企业应聘竞争中优势凸显,现已有近30名毕业生就业于杭州海康威视数字技术股份有限公司（国内最大安防企业,全球TIDaVinci系列DSP最大客户商）,所实践的“高等院校DSP技术创新型人才培养方案的探索”已获得宁波市教育科研优秀成果奖三等奖.

五、结论

结合DaVinci技术数字信号处

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