基于DSP6678的KCF算法实现及优化系统设计
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北京工业大学信息与通信工程学院 北京 100124

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TN820.4

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Implementation of KCF tracking algorithm based on DSP6678 and optimization system design
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College of Information and Communication Engineering, Beijing University of Technology, Beijing 100124, China

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    摘要:

    核相关滤波算法在目标旋转、部分遮挡等情况下具有很强的鲁棒性,但是其在实际工程上无法满足实时性跟踪的要求。借助DSP嵌入式平台,提出一种实时目标跟踪系统实现方案。首先,基于TMS32C6678处理器的硬件平台,对二维快速傅里叶变换(FFT2D)进行算法优化;其次,对KCF算法进行C语言级代码优化,包括循环展开、使用内联函数、使用关键字const等。实测结果表明,对640×480像素的图像,跟踪目标为32×64像素时,波门大小为64×128。在满足跟踪效果的同时,其跟踪速度最高达到25 ms/帧,符合实时性要求。

    Abstract:

    The kernel correlation filtering algorithm (KCF) is robust to target rotation and partial occlusion. However, it can not meet the requirements of realtime tracking in the actual project. Based on DSP embedded platform, this paper proposes an implementation scheme of real time target tracking system. Firstly, based on the hardware resources of TMS320C6678 processor, the algorithm is optimized for twodimensional Fast Fourier Transform(FFT2D). Secondly, optimize the KCF algorithm by C languagelevel code, including loop expansion, the use of inline functions, the use of const keywords and so on. The results show that when the input image’s size is 640×480 pixels and the tracking target’s size is 32×64 pixels,the size of bomen is 64×128. It meets the tracking effect, meanwhile the speed up to 25 ms per frame, which meets the realtime requirements.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

杜文彬,毛征,梅伟军,贾文洋,韩嘉隆.基于DSP6678的KCF算法实现及优化系统设计[J].国外电子测量技术,2017,36(7):62-67

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  • 在线发布日期: 2017-08-02
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