本文介绍了如何使用FPGA实现背景分离算法进行目标检测和跟踪。算法基于长时间不变的像素为背景，与背景差异的像素作为目标。FPGA设计涉及50帧左右的背景稳定、多参数设定，并在DDR3-800内存支持下处理4通道。关键设计包括相似阈值、连续帧数阈值和分离阈值的设定。实验证明，FPGA方案在成本和功耗低的情况下，能提供比处理器快5到10倍的实时运算速度。
一.算法原理
背景分离算法适合做多种目标检测，比如在监控系统中检测遗留物、非法停靠、绊线及逆行等多种危险动作检测中的基础算法，是多种视频分析的基础。
该算法也可以进行运动目标检测和跟踪，其按以下原理来进行计算：
- 假设长时间不变化的像素即背景
- 与背景差异的像素即为目标
- 最好辅助以多种手段消除干扰提高性能
二. 如何采用FPGA进行算法设计
首先，需要确定该算法的计算结构：
- 算法需要至少50帧左右可以稳定背景图，经过100-200帧可提取稳定的背景
- 多组参数化设定，包括帧速率、检测门限等
- 背景分离效果较好，对单一场景的分离背景非常准确。
其次，根据结构评估资源需求：
- DDR带宽：1080p30时需要74.25x5x16=5.94Gbps，因此DDR3-800内存条可处理4个通道
- 逻辑资源：约10KLuts/通道
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