EL-IVOT智能视频目标跟踪系统

一、适用范围：

EL-IVOT主要适用于从事嵌入式图象处理软硬系统研究、数字图像处理算法研究、智能视觉算法研究、目标跟踪算法研究等相关领域的大学老师、研究生、高年级本科生，及研究所的科研人员等。

二、系统资源：

系统硬件资源：

 DM6437图像处理平台一台，（内含EL-DM6437图像处理子系统和TDS560仿真器一台）

 高速球一个（内含索尼摄像头一台，18倍彩转黑，480线）

 26寸液晶电视一台

 遥控汽车一部

系统软件资源：

 EL-DM6437EVM视频开发包

 EL-DM6437EVM达芬奇视频开发板完整DSP示例程序及实验指导书

 VLIB（视频处理算法库）完整DSP示例程序及实验指导书

 EL-IVOT（智能视频目标跟踪样例算法）完整DSP工程文件及实验指导书

三、产品功能：

系统主要功能：

第一部分功能是EL-DM6437EVM图像处理开发硬件平台基础学习功能。

它包括了板卡硬件资源实验，包括DSP的基础实验和一些基本的图像算法实验，实验提供了完整的DSP示例程序及实验指导书，为了加快数字图象研究人员的开发流程，我公司还开发了DM6437_USBTool图象软件包，通过图像处理开发套件，用户可以了解到DSP的基本原理和基础数字图像处理算法在DSP上的实现过程。

第二部分功能是VLIB（视频处理算法库）算法学习功能。

它包括了对VLIB视频处理算法库的讲解，内涵二十多种算法共五十多个函数的详细介绍，内容涉及背景建模与背景抽取、目标特征提取、跟踪与识别、低级别像素处理等，可广泛应用于视频分析、计算机视觉、汽车视觉、嵌入式视觉系统、游戏视觉系统、机器视觉系统、消费类电子产品视觉系统等领域，使用户可以快速了解这些流行的视频算法。

在讲解算法的基础上，该套件以数字图像和视频为实验素材，提供了20个实验，这些实验向用户展示了VLIB函数的使用方法，使用户可以快速了解这些函数的接口，进而提高代码移植的效率，缩短工程项目开发的时间。

第三部分功能是EL-IVOT智能视频物体跟踪系统。

本实验系统从两个应用需求入手，完成了用于运动物体的标记和跟踪、以及遗留物体检测的视频监控系统，向用户展示了达芬奇系列在智能视频处理领域中的表现。该系统使用了当前智能视频处理领域中的许多流行的算法，如高斯混合模型、卡尔曼滤波器和均值漂移算法等。它是一套完全开放的实验系统，用户可以获得所有代码，代码中每一个关键的地方都有注解说明，条理清晰，并且配有实验指导说明书，语言简练精当，易于阅读。

该系统是一个完整的工程项目，与单独的实验相比，具有实际应用价值。该系统的意义更在于，它为用户搭建好了一个平台，使用户能够以之为基础，替换或修改为自己需要的部分，来开发自己的工程项目。

这三个部分是有机的整体，通过第一部分，用户可以了解DSP的使用方法和基本的数字图像处理原理，通过第二部分，用户可以学习到更为复杂的视频处理算法，通过第三部分，用户可以学习到如何将这些复杂算法应用到工程项目中。三个部分循序渐进、深入浅出，为用户提供了一个简单、高效的研究平台。

四、实验目录

DSP基础测试程序目录：

实验一 内部RAM数据存储

实验二 DDR2数据存储

实验三 I2C总线/LED闪烁

实验四 Boot方式检测

实验五 NorFlash读写

实验六 读写GPIO

实验七 音频播放

实验八 实时时钟

实验九 UART串口通信

实验十 以太网(EMAC)测试

实验十一 USB收发数据

实验十二 视频输出彩条

实验十三 视频回放

图像算法程序目录：

实验一 静态图像采集

实验二 图像灰度变换

实验三 图像黑白变换

实验四 图像反色

实验五 自定义颜色填充

实验六 图像锐化变换

实验七 图像翻转变换

实验八 图像中值滤波算法

实验九 图像Sobel算子边缘提取

实验十 图像小波变换（缩放）

实验十一 图像彩条叠加

实验十二 图像线性变换

实验十三 图像非线性变换

实验十四 图像直方图计算与显示

实验十五 图像空域低通滤波器

实验十六 画中画

VLIB使用指导书目录：

实验一 Canny边缘提取算子

实验二 哈夫直线检测

实验三 膨胀与腐蚀

实验四 联通区域标记

实验五 色彩空间转换

实验六 积分图像

实验七 图像金字塔

实验八 高斯和梯度金字塔

实验九 图像的IIR滤波

实验十 角点检测

实验十一 非极大值抑制

实验十二 Lucas-Kanade光流法

实验十三 勒让德矩

实验十四 Nelder-Mead单纯形算子

实验十五 图像的直方图统计

实验十六 L1距离与Battacharyya距离

实验十七 卡尔曼滤波器

实验十八 加权移动平均和加权移动方差

实验十九 统计学背景提取

实验二十 高斯混合背景模型

智能视频物体追踪系统样例：

1. 高速球控制单元（PELCO-P协议）测试样例

2. 运动物体跟踪样例

3. 遗留物体检测样例

五、系统配置

EL-IVOT智能视频目标跟踪系统