22、嵌入式硬件上的目标跟踪技术解析

嵌入式硬件上的目标跟踪技术解析

1. 嵌入式平台架构概述

嵌入式平台在计算能力、可用内存和内部数字表示方面，通常比个人计算机资源有限。这种资源限制对跟踪算法的选择施加了诸多限制，以下这些算法步骤往往资源消耗大，难以实现实时目标跟踪：
- 计算表示被跟踪目标的复杂描述符，如多维颜色直方图。
- 考虑大量关联假设，如马尔可夫链蒙特卡罗枚举、多假设跟踪，导致搜索空间维度组合爆炸。
- 涉及大量相互作用的目标，需要详细处理遮挡问题。
- 需要大量迭代或搜索步骤来估计新的目标状态。

不过，新兴的嵌入式并行处理架构，如高度并行的单指令多数据（SIMD）处理引擎，加上晶体管密度的增加（摩尔定律），为更复杂的跟踪算法带来了新的可能性。

在嵌入式系统中，需要考虑许多硬件和软件相关的问题。有效的软硬件协同设计对于实现预定目标和提高系统的鲁棒性至关重要。特别是由于资源有限，智能的软件设计策略尤为重要。应尽可能避免动态分配内存的计算，例如使用静态数组而非动态列表；若能在编译时预定义数组维度则更佳。常见的改进策略是使用整数算术计算而非浮点运算。

一种可能的架构由相机（如标准闭路电视摄像机）和嵌入式硬件平台组成，基于视频的图像处理系统在该平台上分析当前场景。这种分析可以在线进行，以评估被监控场景的当前状况。分析结果（主要是场景的典型参数）可以存储在数据库中，以便进一步查询和处理。其架构如下：

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