基于SOPC的实时运动目标检测与跟踪系统
基于OpenCV的运动目标检测与跟踪
基于OpenCV的运动目标检测与跟踪基于OpenCV的运动目标检测与跟踪摘要：运动目标检测与跟踪在计算机视觉和图像处理领域中具有重要的应用价值。
它可以应用于视频监控、自动驾驶、行人识别等多个领域。
本文将介绍如何使用OpenCV库实现运动目标的检测与跟踪，并通过实例演示其应用。
其中包括运动物体检测、运动轨迹跟踪和背景建模等关键技术。
通过对运动目标的检测和跟踪，可以提供实时的监控和追踪能力，为各种应用场景提供技术支持。
1. 引言运动目标检测与跟踪是计算机视觉领域的一个重要研究方向，它的核心任务是从图像序列中提取有意义的运动目标，并对其进行跟踪和分析。
运动目标检测与跟踪在实际应用中有着广泛的需求和应用场景。
例如，在视频监控系统中，可以通过运动目标的检测和跟踪来提供实时的监控和报警能力。
在自动驾驶系统中，可以通过识别和跟踪其他车辆和行人来实现智能的行车决策。
因此，研究和实现高效准确的运动目标检测与跟踪技术对于提升计算机视觉系统的性能和可靠性具有重要意义。
2. 基于OpenCV的运动目标检测与跟踪方法2.1 运动物体检测运动物体检测是运动目标检测与跟踪的第一步，其目标是从图像序列中分离出具有运动的物体。
在OpenCV中，可以使用背景差分法实现运动物体的检测。
背景差分法基于假设每一帧图像中静止部分为背景，通过对当前帧图像与历史帧图像之间的差异进行比较，提取出具有运动的前景物体。
这种方法简单有效，在实际应用中具有广泛的应用场景。
2.2 运动轨迹跟踪运动轨迹跟踪是对运动目标进行持续追踪的技术，其目标是实时获取目标物体在图像序列中的位置和运动情况。
在OpenCV中，可以使用卡尔曼滤波器实现运动轨迹的跟踪。
卡尔曼滤波器是一种能够根据过去的位置和速度信息来预测当前物体位置的滤波器。
通过不断更新目标物体的位置和速度信息，可以实现准确的运动轨迹跟踪。
2.3 背景建模背景建模是用于建立背景模型的方法，用于对比和识别运动目标。
《运动目标检测和跟踪系统的设计与实现》
《运动目标检测和跟踪系统的设计与实现》运动目标检测与跟踪系统的设计与实现一、引言随着计算机视觉技术的快速发展，运动目标检测与跟踪系统的应用逐渐扩展至众多领域，如智能安防、自动驾驶等。
本范文旨在探讨运动目标检测与跟踪系统的设计与实现过程，以及关键技术手段和解决方案。
系统主要包含两个部分：运动目标检测和运动目标跟踪。
二、系统设计1. 总体设计运动目标检测与跟踪系统设计应遵循模块化、可扩展、实时性等原则。
系统主要由图像采集模块、预处理模块、目标检测模块、特征提取模块、目标跟踪模块以及用户交互模块等组成。
各模块之间通过接口进行数据传输和交互。
2. 图像采集与预处理图像采集模块负责捕获视频流或图像数据，为后续的目标检测和跟踪提供原始数据。
预处理模块对原始数据进行去噪、增强等处理，以便更好地进行后续的目标检测和跟踪。
3. 运动目标检测运动目标检测是整个系统的核心环节之一，主要通过背景减除法、光流法等方法对图像序列进行检测，从而识别出运动的目标。
该部分可结合深度学习技术，如卷积神经网络（CNN）等，提高目标检测的准确性和鲁棒性。
4. 特征提取与目标跟踪特征提取模块对检测到的运动目标进行特征提取，如颜色、形状、纹理等特征。
目标跟踪模块则根据提取的特征信息，结合卡尔曼滤波、光流法等算法，实现目标的实时跟踪。
三、技术实现1. 运动目标检测实现运动目标检测可采用基于深度学习的方法。
首先，通过卷积神经网络（CNN）对图像进行特征提取；然后，利用全连接层对特征进行分类和识别，从而判断出图像中是否存在运动目标。
此外，还可以结合背景减除法等方法，进一步提高目标检测的准确性和实时性。
2. 特征提取与目标跟踪实现特征提取模块采用多种特征提取算法，如SIFT、SURF等，提取出运动目标的颜色、形状、纹理等特征信息。
目标跟踪模块则根据提取的特征信息，结合卡尔曼滤波算法进行实时跟踪。
在跟踪过程中，可利用光流法等方法对目标进行定位和预测，以实现更准确的跟踪效果。
基于运动分析的运动目标实时跟踪系统
这些研究虽然均能够 实现对 运动 目标 的精 确控 制 ，但 是处 理速度 却不 够 想 ，图像 速度最 大仅仅 １５－２０帧／ｓ。
对 于 实 时 性 要 求 更 苛 刻 的 运 动 目标 ，这 些 方 法 很 难 满 足 应 用要求 。因此 ，针 对性 工 作很 快展 开并 取 得一 系列 进 展。 李盛阳 提出了基于网格的 图像 快速 处理方法 ，将 闲置 的 计算机组成局域 网，分割任 务 ，并 行处理 ，实 现了速度 的大 大 提 升 ；黄 文 杰 提 出 图 像 快 速 处 理 的积 分 图 方 法 ，显 著 地 加 速 空 间域 图像 的处 理 速度 ；吴 叶 兰 在 运 动 目标 的 跟 踪 中 ，提出了用局部模 版来缩短模版匹配时间 。
Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ ｏｆ Ｍ ａｃａｏ，Ｍ ａｃａｏ ９９９０７８，Ｃｈｉｎａ）
Ａｂｓｔｒａｃｔ： Ｒｏｂｏｔｉｃ ｖｉｓｕａｌ ｓｅｌｗｏ ｓｙｓｔｅｍ ｉｓ ａｎ ｉｍｐｏｒｔａｎｔ ｒｅｓｅａｒｃｈ ｄｉｒｅｃｔｉｏｎ ｉｎ ｔｈｅ ｆ ｉｅｌｄ ｏｆ ｒｏｂｏｔｉｃｓ．Ｔｏ ｅｎｈａｎｃｅ ｐｅｒｆｏｒｍ ａｎｃｅ ｏｆ ｒｅａｌ—ｔｉｍｅ ｏｆ ｒｏｂｏｔｉｃ ｖｉｓｕａｌ ｆｅｅｄｂａｃｋ ｓｙｓｔｅｍ ，ｍｅｔｈｏｄ ｆｏｒ ｒｅａｈｉｍ ｅ ｔｒａｃｋｉｎｇ ｏｆ ｍｏｖｉｎｇ ｔａｒｇｅｔ ｂａｓｅｄ ＯＤ
《基于SOPC的目标跟踪系统设计》范文
《基于SOPC的目标跟踪系统设计》篇一一、引言随着科技的不断进步，目标跟踪系统在众多领域中发挥着越来越重要的作用，如安防监控、自动驾驶、智能机器人等。
SOPC （System on a Programmable Chip，可编程芯片上的系统）作为一种集成了处理器、存储器、外设接口等功能的可编程系统，为设计高效、灵活的目标跟踪系统提供了良好的平台。
本文将详细介绍基于SOPC的目标跟踪系统设计，包括其设计思路、关键技术及实现方法。
二、系统设计思路基于SOPC的目标跟踪系统设计主要分为以下几个步骤：需求分析、硬件设计、软件设计及系统集成。
首先，需求分析是系统设计的第一步。
我们需要明确目标跟踪系统的应用场景、性能指标及功能需求。
例如，在安防监控领域，我们需要设计一个能够实时监测、追踪并识别异常目标的系统。
其次，硬件设计是系统设计的核心部分。
我们需要在SOPC 平台上选择合适的处理器、存储器、外设接口等硬件资源，并根据需求进行配置和优化。
此外，还需要考虑硬件的功耗、稳定性及可扩展性等因素。
然后，软件设计是系统设计的另一重要部分。
我们需要编写相应的算法程序，实现目标检测、特征提取、目标跟踪等功能。
同时，还需要考虑软件的实时性、鲁棒性及可维护性等因素。
最后，系统集成是将硬件和软件进行整合，形成一个完整的系统。
在系统集成过程中，我们需要对硬件和软件进行调试和优化，确保系统的性能和稳定性达到预期要求。
三、关键技术基于SOPC的目标跟踪系统设计涉及的关键技术主要包括目标检测、特征提取和目标跟踪。
目标检测是目标跟踪系统的第一步，其主要任务是在图像或视频中检测出目标的位置。
常用的目标检测方法包括基于模板匹配的方法、基于背景减除的方法等。
特征提取是目标跟踪的关键技术之一，其主要任务是提取出目标的特征信息，如颜色、形状、纹理等。
这些特征信息将被用于后续的目标跟踪和识别。
常用的特征提取方法包括基于灰度的方法、基于边缘的方法等。
《基于SOPC的目标跟踪系统设计》范文
《基于SOPC的目标跟踪系统设计》篇一一、引言随着科技的不断进步，目标跟踪系统在众多领域如安防监控、自动驾驶、军事侦察等得到了广泛应用。
SOPC（System on a Programmable Chip，可编程芯片上的系统）作为一种集成度高、可定制性强的硬件平台，为目标跟踪系统的设计提供了新的可能性。
本文将探讨基于SOPC的目标跟踪系统设计，包括其设计原理、实现方法以及应用前景。
二、SOPC在目标跟踪系统中的应用SOPC作为一种高度集成的硬件平台，具有高性能、低功耗、可定制等优点，因此在目标跟踪系统中得到了广泛应用。
SOPC 可以实现对图像数据的实时处理和快速响应，从而实现对目标的准确跟踪。
在目标跟踪系统中，SOPC可以承担数据采集、处理、传输等任务，同时还可以与其它系统进行无缝集成，提高整个系统的性能。
三、目标跟踪系统设计原理目标跟踪系统的设计主要包括硬件设计和软件算法设计两部分。
硬件设计主要是选择合适的SOPC平台，并进行电路设计、芯片选型等工作。
软件算法设计则是实现目标跟踪的核心，包括图像预处理、特征提取、目标检测和跟踪等步骤。
1. 图像预处理：对采集到的图像进行去噪、增强等处理，以提高后续处理的准确性。
2. 特征提取：通过算法提取出目标在图像中的特征，如颜色、形状、纹理等。
3. 目标检测：根据提取的特征，在图像中检测出目标的位置。
4. 目标跟踪：根据检测到的目标位置，通过算法实现目标的实时跟踪。
四、基于SOPC的目标跟踪系统实现方法基于SOPC的目标跟踪系统实现方法主要包括硬件设计和软件算法设计两部分。
在硬件设计方面，需要选择合适的SOPC平台，并进行电路设计、芯片选型等工作。
在软件算法设计方面，需要采用合适的图像处理算法和目标跟踪算法，以实现对目标的准确跟踪。
具体实现步骤如下：1. 确定系统需求和性能指标，选择合适的SOPC平台。
2. 设计电路原理图和PCB板图，完成硬件电路的搭建。
基于SOPC的实时运动目标检测与跟踪系统.
96 重庆理工大学学报 tern A nalysis andM ach ine Intelligence , 2000 , 22( 8: 809 - 830 . [ 3] L ipton A, F ujiyoshi H, Pa til R. M ov ing targe t classifica tion and track ing fro m rea l ti m e v ideo [ C] / /Proceedings o f IEEE W o rkshop on A pp lica tions o f Computer V ision. U SA: IEEE, 1998 : 8- 14. [ 4] G ao Hong zh,i G reen R. A R obustM ov ing O bject Seg m entation A lgo rithm [ C ] / /P roceedings of the 2007 Interna tiona l Conference on Computer V ision and P attern R ecog nition. Chr istchurch : [s . n. ], 2007( 1: 214- 217. [5] Stauffer C, G ri m son W. A daptive background m ix ture models fo r real ti m e tracking[ C ] / /P roceed ings o f I EEE Conference on Co m puter V ision and P attern R ecognition. 图 6 目标跟踪的卡尔曼滤波结果 [ 6] U SA: IEEE, 1999 : 246- 252 . Barron J , F leet D, Beauche m in S . Perfor m ance o f optical flow techn iques [ J]. Internationa l Journal of Computer V ision , 1994 , 12( 1: 42- 77 . 中横坐标为目标质心 x 坐标位置 , 纵坐标为目标质心 y 坐标位置, 3 条曲线分别表示预测、观测和滤波结果。
基于SOPC的多导联ECG实时监测系统
基于SOPC的多导联ECG实时监测系统！张梦新，廖远，刘文涵，黄启俊(武汉大学物理科学与技术学院，湖北武汉430072)摘要：针对家用心电监护系统的需求，设计了一种基于S0P C的多导联E C G实时监测系统。
系统以A D S1298为心 电信号采集前端，通过Z i g B e e将多个导联的心电数据发送到后端处理。
系统后端采用内嵌了A R M Cortex A9双核处理器的F P G A，并在A R M上搭建了L i n u x开发环境。
在F P G A中通过并行处理、流水线设计和自定义I P核实现对心电数据的接收、格式转换、F I R滤波、L M S自适应陷波和数据缓存；在A R M上实现了 Q R S检测算法、心率变异性分析和心梗检测算法，并通过S D卡和L C D屏实现心电数据的长时间存储及心电波形与诊断结果的实时显示。
关键词！S0P C&多导联；实时；监测中图分类号：T P274.2 文献标识码！A D O I :10.16157/j.issn.0258-7998.180064中文引用格式！张梦新，廖远，刘文涵，等.基于S0P C的多导联E C G实时监测系统[J].电子技术应用，2018,44(8):56-59. 英文弓I用格式：Zhang Meng x i n，Liao Y u a n，Liu W e n h a n，et al.Multi- lead real- time E C G monitoring system based on S0P C[J]. Application of Electronic Technique，2018，44(8) ：56-59.Multi-lead real-time ECG monitoring system based on S0PCZhang M engxin，Liao Y u a n，Liu W enhan，Huang Qijun(School of Physics and Technology，W u h a n University，W u h a n 430072，China)Abstract：Aiming at the demand for household E C G monitoring,a multi- lead real- time E C G monitor system based on S0P C i s designed.The system uses A D S1298 as the E C G signal acquisition front- e n d,and the data of multi- lead are sent to the back- end by ZigBee to be processed.The back end of the system i s F P G A embedded with A R M Cortex A9 dual core processor.The Linux operating system i s transplanted on A R M.The E C G data receiving,format conversion,FIR filtering,L M S adaptive notch f i l t e r and data cache are realized by parallel processing,pipeline design and custom IP core in F P G A.Q R S detection algorithm,analysis of heart rate variability and myocardial infarction detection algorithm are implemented on A R M.E C G data are received,filtered, and stored in S D card and analyzed in real time,and the E C G waveform and analysis results are displayed on the L C D.K e y w o r d s：S0P C$multi-lead$real-time$monitor〇引言目前，心血管疾病的发病率迅速上升，已经成为威胁人类身体健康的主要因素之一。
基于SOPC的实时运动目标检测与跟踪系统
15 625 kH z , 场 扫 描 频 率 50 H z, 视 频 解 码 器 ADV7181B 将模拟 信号转换 成 YCbC r4 : 2 : 2格 式 数字信号 , 在 DMA 控制器 控制下通过 Ava lo n 总 线, 送到 SRAM 图像储存空间以及 SDRAM 系统运 行主存, 通过图像检测和跟踪模块处理后, 将图像 数据由 YCbC r转换成 RGB 格式, 再通过 ADV7123 视频编码器将数据 转换成模拟视频信号, 输出 到 VGA 显示器上显示。视频编解码器由 FPGA 构建 的 I C 总线配置模块来进行初始化和控制。系统 处理器由 N io sII软核下载到 FPGA 实现 , 系统上电 后由 EPCS16 进行引导和配置, 系统主程序储存在 FLAS H 中。系统硬件结构如图 1所示。
CB n , j = i CB n- 1 i, j
1CB n- 1
, j = 1 i , j = 0 i
整体 , 整体像素值大于一定阀值即为检测出的 运 动目标, 同时将小于阀值的像素点去除。 2 . 4 检测算法流程 运动目标检测算法流程如图 2 所示。由视频 解码器 ADV7181B 解码后的输入图 像, 经过灰 度 图像转换 , 高斯平滑滤波后 , 作为当前帧图像与背 景模型进行差分运算 , 然后经过二值化 , 开运算以
( 1) ( 2)
2
景图像相减: DM k i, j = P k i, j - CB k i , j ( 7)
其中: G i , j 为高斯算子 ; p i , j 和 P i, j 为原像素 和卷积后像素 的灰度值; i, j 分别为行数 和列数。 为了提高运算速度, 将高斯算子 G 转化为矩阵形 式 G。 1 G = 1 8 2 1 2 4 2 1 2 1 ( 3)
基于SOPC的运动目标图像检测系统设计
该算法模块采用 Ｖ ｒ ｏ ＤＬ编写，编 写的过程 中使用 ｅｉ ｇＨ ｌ 了 Ｎｉｓ Ｉ ｏ 处理器 的定制指令 （ Ｓ Ｐ ｕｌｅ 中定制）的功 Ｉ 在 Ｏ ＣＢ ｉ ｒ ｄ
能 ，它 可 以将 比较 复 杂 的标 准 指 令 序 列 简 化 为一 个 用 硬 件 实
现 的单一指令 ， 从而简化 了系统软件设计 ， 缩短 了开发周期 ， 加快了系统运行速度 。 ４ 、ＶＧ Ａ显示输 出模块
Ｓｉ ａ ｏ ｅ ｓ＆ Ｓｙ ｔ ｇｎ ｌ Ｐｒ ｃ ｓ ｓｅｍ
与 系 统
内部寄存器的设置 ，如曝光控制、亮度控制 、对 比度控制 、
窗 口大 小 设 定 、 帧 速 率 设 定 、输 出格 式 等 。 图 ３为 Ｏ ６ ０与 Ｆ Ｇ 的接 口示 意 图 ，其 中 Ｄ ～ ９ Ｖ５ ２ ＰＡ ＯＤ ： １ 数 字 图像 数 据 输 出；ＶＳ ＮＣ ０位 Ｙ ：帧 同步 信 号 ；Ｈ Ｅ ：行 Ｒ Ｆ 同步 信 号 ；Ｐ Ｌ Ｃ Ｋ： 象 素 时钟 输 出信 号 。
之 间的高速数据传输 ，在 Ｄ ＭＡ传输期问 ，Ｃ Ｕ可并行处理 Ｐ
其 他 事 务 ，从 而 实 现 了数 据 传输 的低 开销 或 零 开 销 。 设 计 中采 用 １ｒｍｅｓ ｆ ａ ／ 的频 率截 取 视 频 图像 ，Ｄ ＭＡ 控制 器 每 隔 １ 将 数 据 从 ＦＦ 控 制 接 口 的 Ｒ ａｄｔ 端 写 入 ｓ ＩＯ ｅｄ ａ ａ Ｓ ＡＭ ，同 时将 ＦＦ 中 的第 一 帧 图像 送 入 Ｒ Ｂ Ｙ ＤＲ ＩＯ Ｇ ／ ＵＶ 色 彩 空 间变 换 模 块 ， 并将 处理 的数 据 暂 存 在 Ｓ Ａ 内 以完 成 后 续 Ｒ Ｍ 工 作 。在 运 动 检 测 算 法 中 ， 由于 视频 数据 中 Ｙ 分 量 （ 度 ） 亮 是 运 动 检 测 最 为 敏 感 的分 量 ，所 以 图像 帧 在 进 入 运 动检 测 模 块 之 前 先 进 行 Ｒ ／ ＵＶ 色 彩 空 间变 换 ，根 据 Ｒ Ｂ Ｙ ＧＢＹ Ｇ ／ ＵＶ 色 彩 空 间变 换 公 式 ：Ｙ ０ ９ Ｒ＋ ． ７ ＋ ．１Ｂ，提 取其 中 的 ｙ ＝ ． ９ ０ ８ Ｇ ０１４ ２ ５
基于SOPC技术的实时视频跟踪系统
１３．７７ １３．３１ １３．０４
２００５．０２
２∞５．０３
２００５．０４
１５．０７ １３．７６ １３．２７
２００６．０２ ２００６．０３ ２００６．０４
１５．７９ ２００７．０２
１４．８６ ２０昕．０３
１４．５７
２００７．０４
１８．０ｌ １７．鹏 １６．２４
２００４．０５ １３．９０ ２００５．０５
如果没有发现目标，系统将一直循环检测下去。当发现目标时，系统将
用红线框将目标标识起来．同时根据目标对图像中心的坐标来控制电
机转动的方向以及转动角度，达到跟踪目标的。
图１ 系统整体实现框图
图２跟踪算法流程图
系统中直接利用Ｎ，ｒｓＣ式摄像头以每秒３０帧的速度采集现场图 像。将采集到的模拟视频信号通过Ｔｖ Ｄｅｃｏｄｅｒ ７１８１解码为数字信 号，再经过硬件模块ＩＴＵ６５６转换成ＹＣｒＣｂ信号，最后由色彩空间转 换模块转换为ＲＧＢ信号，最后通过视频编码，经ＤＡＣ ７１３２显示到 ＶＧＡ上。将采集到的实时现场图像与模板中的背景图像比较，产生差 值图像，接着对其进行中值滤波，其次进行灰度投影，之后对投影数据 进行响应处理，判断是否有运动目标存在。如果有则给出目标位置．经
１７．４８ １６．６０ １６．５８ １６．６４ １６．５９ １７．８０ １６．７６ １９．４９
作者简介：郜娜。女．１９８５年１１月生，湖南湘潭人。２００７年毕业于湖北黄冈 师范学院数学与应用敷学专业，获理学学士学位，现为浙江杭州电子科技大学 财经学院统计学２００７级硕士研究生。研究方向为数据挖掘方法厦应用。
５．８０７１、５．４１７８、４．８１５５、４．０６３８、３．２３８９、２．４２０３、１．６７９９、１．０７３７、
０．６３５２、０．３７３１、０．２７１７。
《运动目标检测和跟踪系统的设计与实现》
《运动目标检测和跟踪系统的设计与实现》运动目标检测与跟踪系统的设计与实现一、引言随着计算机视觉技术的快速发展，运动目标检测与跟踪系统在智能监控、智能交通、机器人视觉等领域得到了广泛的应用。
本文将详细介绍运动目标检测与跟踪系统的设计与实现过程，从系统架构设计、算法选择到实验验证，为读者提供一份关于该领域的高质量范文。
二、系统架构设计1. 整体架构运动目标检测与跟踪系统主要包括目标检测模块、目标跟踪模块、数据处理模块和用户交互界面等部分。
其中，目标检测模块负责捕捉视频中的运动目标，目标跟踪模块则负责对检测到的目标进行持续跟踪，数据处理模块负责处理和分析跟踪数据，用户交互界面则提供友好的操作界面。
2. 模块设计（1）目标检测模块：采用基于深度学习的目标检测算法，如YOLO、Faster R-CNN等，对视频中的运动目标进行实时检测。
（2）目标跟踪模块：利用光流法、Mean Shift算法等经典跟踪算法，或深度学习中的Siamese网络等算法，对检测到的目标进行持续跟踪。
（3）数据处理模块：对跟踪数据进行处理和分析，如计算目标的运动轨迹、速度等信息，为后续的决策和控制提供支持。
（4）用户交互界面：提供友好的操作界面，方便用户进行参数设置、视频播放、结果展示等操作。
三、算法选择与实现1. 目标检测算法本文采用YOLOv3算法作为目标检测算法。
YOLOv3是一种基于深度学习的实时目标检测算法，具有较高的检测精度和速度。
在实现过程中，我们首先构建了YOLOv3的神经网络模型，然后通过大量的训练数据对模型进行训练和优化。
2. 目标跟踪算法本文采用Siamese网络作为目标跟踪算法。
Siamese网络是一种基于孪生神经网络的跟踪算法，具有良好的实时性和准确性。
在实现过程中，我们构建了Siamese网络的模型结构，并通过在线学习和更新机制提高跟踪的准确性和鲁棒性。
四、实验验证与结果分析1. 实验环境与数据集我们使用公开的数据集进行实验验证，包括常见的运动目标检测与跟踪数据集。
基于图像识别的运动目标检测与跟踪系统共3篇
基于图像识别的运动目标检测与跟踪系统共3篇基于图像识别的运动目标检测与跟踪系统1随着科技的快速发展，运动目标检测与跟踪系统也逐渐得到了广泛的应用。
一个高效的运动目标检测与跟踪系统，能够很好地解决安防监控、自动驾驶、智能医疗等领域中的问题，对于我们的生活也产生了巨大的影响。
在运动目标检测与跟踪系统中，基于图像识别的方法是一种重要的技术手段。
基于图像识别的运动目标检测与跟踪系统，在实现过程中一般包含三个主要模块：图像预处理模块、目标检测模块和目标跟踪模块。
首先，图像预处理模块是对输入的图像进行处理，将图像提取特征、减少噪声等，为后续的目标检测和跟踪提供基础。
其次，目标检测模块则是通过图像识别技术，对图像中的目标进行检测和定位。
最后，目标跟踪模块则是在目标检测基础上，对运动目标进行跟踪，一般引入多目标跟踪方法，避免因目标之间的互相遮挡而造成运动目标跟踪的误判。
在基于图像识别的运动目标检测与跟踪系统中，图像预处理的重要性不容忽视。
通过预处理，我们可以将图像中的信息提取出来，而且可以排除对后续识别所产生的干扰。
预处理主要包括图像过滤、亮度修正、直方图均衡化等。
其中，图像过滤的主要目的是去噪，避免由于图像噪声而引起的误识别。
亮度修正则是为了提升图像的亮度和清晰度，以更加准确的了解目标形态信息。
直方图均衡化则能够增强图像的对比度和清晰度，有助于更好的分析图像信息。
在目标检测模块中，图像识别是一个重要的技术手段。
通常情况下，图像识别需要先通过选定合适的物体检测算法进行初步的识别工作，如Viola-Jones算法、HOG+SVM算法等。
通过此类算法，我们可以对目标进行初步的分类识别，从而为后续的目标检测和跟踪提供基础。
在初步识别的基础上，可以引入卷积神经网络（CNN）等更深层次的神经网络进行目标特征提取，提高识别准确率。
实际应用中，目标跟踪模块的效果往往受到多种因素的影响，如目标姿态、光照等，而且多目标跟踪算法则更加复杂。
《基于SOPC的目标跟踪系统设计》范文
《基于SOPC的目标跟踪系统设计》篇一一、引言随着科技的进步和智能化时代的到来，目标跟踪技术在军事侦察、安全监控、自动驾驶等领域有着广泛的应用。
系统性能的优化和硬件实现的可行性一直是研究的重点。
SOPC（System on a Programmable Chip）作为一种高度集成的可编程芯片系统，具有可定制性、灵活性和高性能等优点，使其成为目标跟踪系统设计的理想选择。
本文将详细探讨基于SOPC的目标跟踪系统设计，从设计需求、硬件架构、软件算法、系统实现及性能评估等方面进行全面分析。
二、设计需求目标跟踪系统的设计需求主要包括实时性、准确性、鲁棒性和可扩展性。
实时性要求系统能够快速响应并实时处理目标信息；准确性要求系统能够准确识别和跟踪目标；鲁棒性要求系统在复杂环境下仍能保持良好的性能；可扩展性则要求系统能够适应不同场景和需求的变化。
基于SOPC的目标跟踪系统设计应满足上述所有需求。
此外，考虑到系统实现的成本和硬件资源的限制，还需要考虑系统的功耗、体积和成本等因素。
三、硬件架构基于SOPC的目标跟踪系统硬件架构主要包括可编程逻辑器件、处理器、存储器等模块。
其中，可编程逻辑器件负责实现目标跟踪的硬件加速算法，处理器负责运行操作系统和上层应用软件，存储器则负责存储程序代码和数据。
通过合理的硬件架构设计，可以实现系统的实时性、准确性和鲁棒性要求。
四、软件算法软件算法是目标跟踪系统的核心部分，包括目标检测、特征提取、匹配跟踪等算法。
这些算法需要针对特定应用场景进行优化，以实现更好的性能。
在SOPC平台上，可以通过硬件加速的方式，提高算法的运行速度和准确性。
五、总结与展望基于SOPC的目标跟踪系统设计具有广泛的应用前景和重要的研究价值。
未来，随着技术的发展和需求的不断变化，我们需要继续研究更高效的算法和更优化的硬件架构，以实现更高性能的目标跟踪系统。
《基于SOPC的目标跟踪系统设计》范文
《基于SOPC的目标跟踪系统设计》篇一一、引言随着科技的不断进步，目标跟踪系统在众多领域如安防监控、自动驾驶、智能机器人等的应用越来越广泛。
本文旨在探讨基于SOPC（System on a Programmable Chip，可编程片上系统）的目标跟踪系统设计。
SOPC以其高度集成、可定制和灵活的特性能有效满足目标跟踪系统的高效、实时和准确性的要求。
二、SOPC概述SOPC是一种将处理器、存储器、接口和可编程逻辑等集成在单一芯片上的系统。
它结合了ASIC（应用特定集成电路）的高性能和FPGA（现场可编程门阵列）的灵活性，为各种复杂系统设计提供了强大的硬件支持。
在目标跟踪系统中，SOPC能够提供高效的计算能力和灵活的配置，以满足不同场景下的需求。
三、目标跟踪系统设计1. 系统架构设计基于SOPC的目标跟踪系统设计主要包括硬件设计和软件设计两部分。
硬件设计包括SOPC芯片的选型、处理器和外设的配置等；软件设计则包括操作系统、算法实现和优化等。
整个系统架构应具备高集成度、低功耗、高效率等特点。
2. 算法选择与实现目标跟踪算法是目标跟踪系统的核心。
常用的目标跟踪算法包括光流法、Mean Shift法、相关滤波法等。
在基于SOPC的目标跟踪系统设计中，应根据实际需求选择合适的算法，并对其进行优化，以实现高效、准确的目标跟踪。
3. 硬件加速设计为了进一步提高目标跟踪系统的性能，可以采用硬件加速设计。
通过在SOPC芯片上实现部分算法的硬件加速，可以大大提高系统的处理速度和准确性。
例如，可以利用FPGA实现目标检测、特征提取等算法的硬件加速。
四、系统实现与测试1. 硬件实现根据系统架构设计和硬件选型，完成SOPC芯片的配置和外设的连接。
确保硬件平台具备稳定的性能和可靠的功耗控制。
2. 软件实现与优化在操作系统支持下，完成目标跟踪算法的软件实现。
通过优化算法和利用SOPC的并行处理能力，提高软件的运行效率和准确性。
《基于SOPC的目标跟踪系统设计》范文
《基于SOPC的目标跟踪系统设计》篇一一、引言随着科技的不断发展，目标跟踪系统在众多领域中发挥着越来越重要的作用，如安防监控、自动驾驶、智能机器人等。
SOPC （System on a Programmable Chip，可编程芯片上的系统）因其高性能、高集成度和灵活性等优势，成为目标跟踪系统设计的理想选择。
本文将介绍一种基于SOPC的目标跟踪系统设计方法，包括硬件架构设计、软件算法设计以及系统测试与性能评估等方面。
二、硬件架构设计1. 处理器选择SOPC的核心是处理器，其性能直接影响到整个系统的运行效率。
因此，在选择处理器时，应考虑其处理速度、功耗、集成度等因素。
通常，FPGA（Field Programmable Gate Array）因其可编程性和高并行处理能力，成为目标跟踪系统硬件架构设计的首选。
2. 传感器模块传感器模块是目标跟踪系统获取目标信息的重要途径。
根据实际需求，可选择摄像头、红外传感器、雷达等传感器。
其中，摄像头因其成本低、信息丰富等优点，在目标跟踪系统中得到广泛应用。
3. 数据传输与存储模块数据传输与存储模块负责将传感器采集的数据传输到处理器进行处理，并将处理结果存储或传输到其他设备。
该模块应具备高速、稳定的数据传输能力以及大容量、高可靠性的存储能力。
三、软件算法设计1. 目标检测算法目标检测是目标跟踪系统的关键技术之一。
常用的目标检测算法包括基于模板匹配的方法、基于背景减除的方法、基于深度学习的方法等。
在实际应用中，应根据具体场景和需求选择合适的算法。
2. 目标跟踪算法目标跟踪算法是实现目标持续追踪的核心。
常见的目标跟踪算法包括基于滤波的方法、基于相关性的方法、基于深度学习的方法等。
为了提高跟踪精度和实时性，通常采用多种算法相结合的方式。
3. 系统软件架构系统软件架构应具备模块化、可扩展、可维护等特点。
通常采用分层设计的思想，将系统分为硬件驱动层、算法层、应用层等层次结构。
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场景中的人进行识别并监控其活动的问题。智能 视频监控 系 统 正 在 向 智 能 化、 实 时 化、 小型化发 展， 系统各类算法日益复杂， 实时性要求也越来越 高。可编程片上系统 Ｓ Ｏ Ｐ Ｃ （ ｓ ｙ ｓ ｔ ｅ ｍｏ ｎａｐ ｒ ｏ ｇ ｒ ａ ｍ ） 是一种基于 Ｆ Ｐ Ｇ Ａ的软硬件均可编程 ｍ ａ ｂ ｌ ｅｃ ｈ ｉ ｐ 的嵌入式单片系统， 能在一个系统中实现多个微 处理器， 具有高速处理和并行多任务的能力， 以及 灵活编程设计的特性。在 Ｓ Ｏ Ｐ Ｃ中实现运动目标 检测与跟踪系统， 可以极大地提高系统性能。 运动目标检测是将目标区域从图像中提取， 常用的算法有帧差法， 背景减除法， 光流法等。帧
Ａ ｂ ｓ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ ：Ｔ ｈ ｅｒ ｅ ａ ｌ ｔ ｉ ｍ ｅｐ ｅ ｒ ｆ ｏ ｒ ｍ ａ ｎ ｃ ｅｈ ａ ｓｂ ｅ ｅ ｎｉ ｎ ｃ ｒ ｅ ａ ｓ ｉ ｎ ｇ ｌ ｙｒ ｅ ｑ ｕ ｉ ｒ ｅ ｄｗ ｉ ｔ ｈｔ ｈ ｅｐ ｒ ｏ ｇ ｒ ｅ ｓ ｓｏ ｆ ｉ ｎ ｔ ｅ ｌ ｌ ｉ ｇ ｅ ｎ ｔ ｖ ｉ ｄ ｅ ｏｓ ｕ ｒ ｖ ｅ ｉ ｌ ｌ ａ ｎ ｃ ｅｓ ｙ ｓ ｔ ｅ ｍ ，ｂ ｕ ｔ ｒ ｅ ｌ ｅ ｖ ａ ｎ ｔ ａ ｌ ｇ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈ ｍｉ ｓ ｉ ｎ ｃ ｒ ｅ ａ ｓ ｉ ｎ ｇ ｃ ｏ ｍ ｐ ｌ ｅ ｘ ．Ｔ ｏ ｒ ｅ ａ ｌ ｉ ｚ ｅ ｔ ｈ ｅ ｒ ｅ ａ ｌ ｔ ｉ ｍ ｅ ｍ ｏ ｖ ｉ ｎ ｇｏ ｂ ｊ ｅ ｃ ｔ ｄ ｅ ｔ ｅ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎａ ｎ ｄｔ ｒ ａ ｃ ｋ ｉ ｎ ｇ ，ｉ ｔ ａ ｌ ｗ ａ ｙ ｓ ｕ ｔ ｉ ｌ ｉ ｚ ｅ ｓ ｔ ｈ ｅ ｓ ｙ ｓ ｔ ｅ ｍｏ ｎａ ｐ ｒ ｏ ｇ ｒ ａ ｍ ｍ ａ ｂ ｌ ｅ ｃ ｈ ｉ ｐ（ Ｓ Ｏ Ｐ Ｃ ）ｗ ｉ ｔ ｈ ｈ ｉ ｇ ｈｓ ｐ ｅ ｅ ｄａ ｎ ｄｃ ｏ ｎ ｃ ｕ ｒ ｒ ｅ ｎ ｔ ｆ ｌ ｏ ｗｐ ｒ ｏ ｃ ｅ ｓ ｓ ｉ ｎ ｇ ａ ｂ ｉ ｌ ｉ ｔ ｙ ，ｗ ｈ ｉ ｃ ｈｈ ａ ｓ ａ ｗ ｉ ｄ ｅ ａ ｐ ｐ ｌ ｉ ｃ ａ ｔ ｉ ｏ ｎｐ ｒ ｏ ｓ ｐ ｅ ｃ ｔ ．Ｔ ｈ ｉ ｓ ａ ｒ ｔ ｉ ｃ ｌ ｅ ｄ ｅ ｓ ｉ ｇ ｎ ｅ ｄａ ｒ ｅ ａ ｌ ｔ ｉ ｍ ｅ ｍ ｏ ｖ ｉ ｎ ｇ ｏ ｂ ｊ ｅ ｃ ｔ ｄ ｅ ｔ ｅ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎａ ｎ ｄｔ ｒ ａ ｃ ｋ ｉ ｎ ｇ ｓ ｙ ｓ ｔ ｅ ｍａ ｄ ｏ ｐ ｔ ｅ ｄｂ ｙ Ｆ Ｐ Ｇ Ａａ ｓ ｃ ｏ ｒ ｅ ｐ ｒ ｏ ｃ ｅ ｓ ｓ ｏ ｒ ． Ｔ ｈ ｅｓ ｙ ｓ ｔ ｅ ｍｕ ｓ ｅ ｄｂ ａ ｃ ｋ ｇ ｒ ｏ ｕ ｎ ｄｓ ｕ ｂ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎｍ ｅ ｔ ｈ ｏ ｄｂ ａ ｓ ｅ ｄｏ ｎａ ｃ ｃ ｕ ｍ ｕ ｌ ａ ｔ ｉ ｖ ｅｄ ｉ ｆ ｆ ｅ ｒ ｅ ｎ ｃ ｅｕ ｐ ｄ ａ ｔ ｉ ｎ ｇｆ ｏ ｒ ｄ ｅ ｔ ｅ ｃ ｔ ｉ ｎ ｇｍ ｏ ｖ ｉ ｎ ｇｏ ｂ ｊ ｅ ｃ ｔ ．Ｔ ｈ ｅＫ ａ ｌ ｍ ａ ｎｆ ｉ ｌ ｔ ｅ ｒ ａ ｎ ｄｈ ｉ ｓ ｔ ｏ ｇ ｒ ａ ｍｍ ａ ｔ ｃ ｈ ｉ ｎ ｇａ ｌ ｇ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈ ｍｈ ａ ｖ ｅｂ ｅ ｅ ｎｕ ｓ ｅ ｄｆ ｏ ｒ ｏ ｂ ｊ ｅ ｃ ｔ ｔ ｒ ａ ｃ ｋ ｉ ｎ ｇ ．Ｔ ｈ ｅｅ ｘ ｐ ｅ ｒ ｉ ｍ ｅ ｎ ｔ ａ ｌ ｒ ｅ ｓ ｕ ｌ ｔ ｓ ｓ ｈ ｏ ｗｔ ｈ ａ ｔ ｔ ｈ ｅ ｓ ｙ ｓ ｔ ｅ ｍｃ ａ ｎｔ ｉ ｍ ｅ ｌ ｙ ｒ ｅ ａ ｌ ｉ ｚ ｅ ｔ ｈ ｅ ｍ ｏ ｖ ｉ ｎ ｇ ｏ ｂ ｊ ｅ ｃ ｔ ｄ ｅ ｔ ｅ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｎ ｄｔ ｒ ａ ｃ ｋ ｉ ｎ ｇｆ ｏ ｒ ｖ ｉ ｄ ｅ ｏｓ ｅ ｑ ｕ ｅ ｎ ｃ ｅｉ ｎｓ ｔ ａ ｔ ｉ ｃｓ ｃ ｅ ｎ ｅｅ ｆ ｆ ｅ ｃ ｔ ｉ ｖ ｅ ｌ ｙ ． Ｋ ｅ ｙｗ ｏ ｒ ｄ ｓ ：ｖ ｉ ｄ ｅ ｏｓ ｅ ｑ ｕ ｅ ｎ ｃ ｅ ；ｄ ｅ ｔ ｅ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎａ ｎ ｄｔ ｒ ａ ｃ ｋ ｉ ｎ ｇ ；Ｓ Ｏ Ｐ Ｃ ；ｂ ａ ｃ ｋ ｇ ｒ ｏ ｕ ｎ ｄｓ ｕ ｂ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ；Ｋ ａ ｌ ｍ ａ ｎｆ ｉ ｌ ｔ ｅ ｒ
１ ８的硬件乘法器， 由其构建的 Ｄ Ｓ Ｐ核， 能使用各
李月静， 等： 基于 Ｓ Ｏ Ｐ Ｃ的实时运动目标检测与跟踪系统 ９ ３ ２ ． １ 图像序列预处理 系统获取的图像经解码后， 首先需将亮度信 号 Ｙ与色度信号 Ｃ ｂ ， Ｃ ｒ 分离， 使图像转换为灰度 图像。然后对图像进行滤波， 消除图像中存在的 干扰和噪声。本系统采用 ３× ３处理窗口对图像 进行高斯平滑滤波， 算法如下：
重庆理工大学学报 ９ ２ 视频序列中运动目标检测与跟踪是智能视频 监控（ ｉ ｎ ｔ ｅ ｌ ｌ ｉ ｇ ｅ ｎ ｔ ｖ ｉ ｄ ｅ ｏｓ ｕ ｒ ｖ ｅ ｉ ｌ ｌ ａ ｎ ｃ ｅ ） 系统的重要研 究内容， 目前在该领域已经开展了大量研究。视 Ｓ Ａ Ｍ 研究了对混乱环境下的人 觉监控重大项目 Ｖ 和车辆进行连续跟踪的问题。实时视频监控系统
(ｉ ) ＝ｐ (ｉ )·Ｇ (ｉ ) Ｐ ， ｊ ， ｊ ， ｊ
２ ２ ) －( ｉ １ ＋ｊ (ｉ ) ＝ Ｇ ｅ ｘ ｐ ， ｊ ２ ２ ２ π σ ２ σ
由于当前帧更能反映背景变化情况， 且随着 帧数的增加， 背景波动纹理增多， 误差增大， 因此 选择适当的权值 ω ， ω １ ２ 以及计数值 Ｑ是建立背景 较 模型的关键。背景模型随 帧图像实时更新， 好地消除了场景变化带来的干扰。 ２ ． ２ ． ２ 运动目标提取 建立背景模型 Ｃ Ｂ 将当前帧图像 Ｐ ｋ 后， ｋ 与背
收稿日期： ２ ０ １ ０－ １ ２－ ０ ２
基金项目： 四川省重点学科基金资助项目（ Ｓ Ｚ Ｄ ０ ５ ０ ３－ ０ ９－ ０ ） 作者简介： 李月静（ １ ９ ８ ５ —） ， 男， 重庆人， 硕士研究生， 主要从事图像处理、 嵌入式系统的研究； 谢维成（ １ ９ ７ ３ —） ， 男， 副教授， 硕士生导师， 主要从事信号检测与信息处理的研究。
第２ ５卷 学）
２ ０ １ １年 ４月
Ａ ｐ ｒ ． ２ ０ １ １ Ｊ ｏ ｕ ｒ ｎ ａ ｌ ｏ ｆ Ｃ ｈ ｏ ｎ ｇ ｑ ｉ ｎ ｇＵ ｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙｏ ｆ Ｔ ｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ ｏ ｇ ｙ （ Ｎ ａ ｔ ｕ ｒ ａ ｌ Ｓ ｃ ｉ ｅ ｎ ｃ ｅ ） Ｖ ｏ ｌ ． ２ ５ Ｎ ｏ ． ４
法， 并做出改进。运动目标跟踪是确定序列帧中 的目标位置， 得到运动轨迹。卡尔曼滤波算法是 一种快速有效， 计算量小的目标跟踪算法， 具有实
８ ］ 时性和鲁棒性好的特点 ［ 。综合考虑以上因素，
本文采用基于累积差分更新的背景减除法和卡尔 曼滤波算法， 设计并实现了一种基于 Ｓ Ｏ Ｐ Ｃ的运动 目标检测与跟踪系统。
基于 Ｓ Ｏ Ｐ Ｃ的实时运动目标检测与跟踪系统
李月静１， 谢维成１， 石一兴２， 陈昌敏１
（ １ ． 西华大学 电气信息学院， 成都 ６ １ ０ ０ ３ ９ ； ２ ． 四川大学 电子信息学院， 成都 ６ １ ０ ０ ６ ４ ）
摘 要： 设计了一种以 Ｆ Ｐ Ｇ Ａ为核心处理器件的实时运动目标检测与跟踪系统， 采用基于 累积差分更新的背景减除法检测运动目标， 卡尔曼滤波和直方图匹配算法对目标进行跟踪。实 验结果表明， 该系统能对静态背景视频序列中的运动目标实时有效地进行检测和跟踪。 关 键 词： 视频序列； 检测与跟踪； Ｓ Ｏ Ｐ Ｃ ； 背景减除； 卡尔曼滤波 中图分类号： Ｔ Ｐ ３ ９ １ 文献标识码： Ａ 文章编号： １ ６ ７ ４－ ８ ４ ２ ５ （ ２ ０ １ １ ） ０ ４－ ０ ０ ９ １－ ０ ６
Ｒ ｅ ａ ｌ ｔ ｉ ｍｅＭｏ ｖ ｉ ｎ ｇＯ ｂ ｊ ｅ ｃ ｔ Ｄ ｅ ｔ ｅ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎａ ｎ ｄＴ ｒ ａ ｃ ｋ ｉ ｎ ｇ Ｓ ｙ ｓ ｔ ｅ ｍｂ ａ ｓ ｅ ｄｏ ｎＳ Ｏ Ｐ Ｃ
１ １ ２ １ Ｌ Ｉ Ｙ ｕ ｅ ｊ ｉ ｎ ｇ ， Ｘ Ｉ ＥＷｅ ｉ ｃ ｈ ｅ ｎ ｇ ， Ｓ Ｈ Ｉ Ｙ ｉ ｘ ｉ ｎ ｇ ， Ｃ Ｈ Ｅ ＮＣ ｈ ａ ｎ ｇ ｍ ｉ ｎ
９ ］ ３ ３２ １ ６ 个逻辑单元， １ ０ ５个 Ｍ ４ Ｋ块 ［ ， ３ ５个 １ ８×
区域。本系统 采 用 算 法 复 杂 度 较 小 的 背 景 减 除 法， 其原理是将当前帧与背景模型差分， 缺点是对 场景的变化特别敏感。因此， 建立并维持一个良 好的背景模型是准确提取运动物体的关键。本系 统采用累积差分更新法建立背景模型， 能较好地 去除噪声干扰。
图１ 系统硬件结构
２ 运动目标检测
运动目标检测是目标跟踪的前提， 通过对视 频序列图像进行处理， 提取出图像中的运动物体
１ 系统硬件结构
系统采用 Ａ ｌ ｔ ｅ ｒ ａ 公司第二代低成本可编程门 阵列系列 Ｃ ｙ ｃ ｌ ｏ ｎ ｅ Ｉ Ｉ Ｅ Ｐ ２ Ｃ ３ ５ Ｆ ６ ７ ２ Ｃ ６Ｆ Ｐ Ｇ Ａ作为核 心处理芯片， 该芯片采用 ９ ０ ｎ ｍ低 ｋ绝缘工艺， ６ ７ ２ 脚Ｂ Ｇ Ａ封装， 最多后 ４ ７ ５个 Ｉ ／ Ｏ口供用户使用。
［ ２ ］ Ｗ４ 针对夜晚和光线较差的室外环境， 研究了对
Ｓ Ｐ算法， 实现比真正 Ｄ Ｓ Ｐ更快的数字 种成熟的 Ｄ 信号处理。本系统采用 Ｃ Ｃ Ｄ摄像机输出 Ｐ Ｌ Ａ制 式模拟信号， 扫描输出像素 ７ ２ ０× ５ ７ ６ ， 行扫描频率 １ ５ ６ ２ ５ｋ Ｈ ｚ ， 场扫描频率 ５ ０Ｈ ｚ ， 视频解码器 Ａ Ｄ Ｖ ７ １ ８ １ Ｂ将模拟信号转换成 Ｙ Ｃ ｂ Ｃ ｒ ４ ： ２ ： ２格式 数字信号， 在Ｄ Ｍ Ａ控制器控制下通过 Ａ ｖ ａ ｌ ｏ ｎ总 线， 送到 Ｓ Ｒ Ａ Ｍ 图像储存空间以及 Ｓ Ｄ Ｒ Ａ Ｍ 系统运 行主存， 通过图像检测和跟踪模块处理后， 将图像 数据由 Ｙ Ｃ ｂ Ｃ ｒ 转换成 Ｒ Ｇ Ｂ格式， 再通过 Ａ Ｄ Ｖ ７ １ ２ ３ 视频编码器将数据转换成模拟视频信号， 输出到 Ｖ Ｇ Ａ显示器上显示。视频编解码器由 Ｆ Ｐ Ｇ Ａ构建