13、嵌入式视觉与高性能智能相机技术解析

嵌入式视觉与高性能智能相机技术解析

1 嵌入式视觉中的人群跟踪算法执行情况

在嵌入式视觉领域，人群跟踪算法的实时执行是一个重要的研究方向。目前，人群跟踪算法的部分组件已在智能相机上以原型模块的形式运行，但并非所有组件都能实现实时执行。下面以 Vision Components VC44 智能相机为例，对算法的执行性能和当前瓶颈进行分析。

1.1 算法运行要求

对于典型的现实场景，行人跟踪算法的主要组件包括 KLT 运动分析、HOG 行人检测阶段和 ASM 验证阶段，其对运行时性能的要求如下：
- 帧分辨率：384 × 288 像素
- 帧率：15 帧/秒
- 每帧跟踪 20 个行人
- 每帧测试 1500 个 HOG 检测器窗口
- 第一阶段用 ASM 对 20 个 HOG 检测器结果进行测试，每个结果进行 4 次迭代
- 用 ASM 模型每帧跟踪 20 个行人，每个行人进行 8 次迭代

1.2 各组件实现情况

• KLT 点跟踪器 ：其实时实现可直接在智能相机上使用。
• HOG 行人检测器 ：已完全采用定点算术实现。通过 32 位算术进行单元到块的累积和归一化计算，有效小数精度约为 6 位。为加快特征计算，实现了 9 -bin 积分直方图（每个条目 32 位），后续单元计算都在这些积分图像上进行，使 HOG 检测器基本独立于检测器窗口大小。
• ASM 验证阶段 ：在设计实现时，确保代码长期适用于定点架构。使