基于FPGA的运动目标检测跟踪系统：从顶层设计到模块实现的全流程实践（进阶版结合XY轴舵机控制）,基于FPGA的运动目标检测跟踪系统项目 ，FPGA项目，FPGA图像处理 FPGA项目 采用帧间差分法作为核心算法，该项目涉及图像采集，颜色空间转，帧间差分核心算法，腐蚀等形态学处理，目标定位，目标标识，图像显示等模块。 通过该项目可以学习到以下两方面内容 1.FPGA顶层架构设计、各功能模块详细设计、模块间接口设计； 2.各模块的RTL编写与仿真，在线逻辑分析，程序调试等。 本项目提供完整项目源程序，仿真程序，在线逻辑分析，以及讲解等 ***另有结合XY两轴舵机控制的进阶版本，详细信息欢迎咨询*** 涉及整个项目流程的完整实现，适合于FPGA学习者，对于提高FPGA设计能力有很大的帮助。 非诚勿扰 主页还有更多有关FPGA图像处理算法实现的项目，欢迎咨询。 其中包括： 1.颜色空间转 2.快速中值滤波算法 3.sobel边缘检测算法 4.OTSU（最大类间方差）算法 5.卡尔曼滤波算法 6.局部自适应分割算法 7.目标检测与跟踪算法 8.图像增强去雾算法 #FPGA #图像处理 #

基于FPGA的视觉跟踪系统：单色物体（如乒乓球）跟踪与舵机云台控制，基于Basys3板卡的Vivado工程实现,基于FPGA的视觉跟踪系统，配合舵机云台跟踪单色物体，例如乒乓球。 vivado工程，基于Basys3板卡。 注意：不硬件部分。 ,基于FPGA的视觉跟踪系统; 舵机云台跟踪; 单色物体识别; 乒乓球跟踪; Vivado工程; Basys3板卡。,基于FPGA的视觉跟踪系统：单色物体追踪与舵机云台控制工程实践 FPGA视觉跟踪系统的应用范围广泛，尤其是在需要高速处理和低延迟的场合。本系统主要针对单色物体，例如乒乓球，通过基于Basys3开发板的Vivado工程实现跟踪与控制。在此过程中，系统需识别乒乓球的颜色，从而实现精确的跟踪。实现这一功能，需要对硬件和软件进行紧密结合，但在本例中，重点放在软件工程实现方面。 系统首先需要实现的是对乒乓球这一单色物体的快速识别与定位。这通常通过图像处理技术完成，包括摄像头捕获图像，然后进行图像预处理、颜色分割、边缘检测、目标跟踪等步骤。完成这些步骤后，系统将得到乒乓球的精确位置信息。这在乒乓球等高速运动物体的视觉跟踪中尤为重要，因为运动物体的动态变化对实时处理速度和准确性要求极高。 接下来，系统需要将识别到的目标位置信息，通过控制算法转化为舵机云台的控制指令。舵机云台是视觉跟踪系统中的一个重要组成部分，它的任务是根据系统发出的指令快速调整镜头方向，以实现对乒乓球等运动物体的稳定跟踪。舵机云台的控制一般需要实现精确的角度控制和快速响应，这在硬件设计和控制算法中需要特别注意。 Vivado是Xilinx公司开发的一款强大的FPGA设计工具，它支持从设计、仿真到实现、调试的全流程。在这个项目中，Vivado不仅用于开发系统的基础硬件架构，还要进行相关算法的逻辑实现。系统设计者需要使用Vivado将跟踪算法和舵机云台控制算法用硬件描述语言实现，最终烧录到FPGA芯片中。 Basys3开发板是Xilinx公司推出的一款面向初学者和学生的FPGA开发板。它具有丰富的I/O接口和内置资源，适合作为本视觉跟踪系统的实验平台。开发人员可以在Basys3上进行硬件调试，验证Vivado工程的正确性和稳定性。 整个项目的实现，不仅需要强大的图像处理和控制算法支撑，还需要精确的硬件设计和软件编程。因此，该工程是一个跨学科的综合实践项目，它涵盖了数字电路设计、FPGA编程、图像处理、控制理论等多个领域的知识。 在文档方面，项目产生的文件包括HTML、Word文档和文本文件等多种格式。这些文档详细记录了视觉跟踪系统的开发过程、实施步骤和应用场景分析。通过阅读这些文件，可以了解到系统是如何一步步实现对乒乓球等单色物体的识别和跟踪的，以及在实际应用中所遇到的挑战和解决方案。 基于FPGA的视觉跟踪系统是一个高度集成的技术项目。它融合了图像处理、硬件设计、实时控制等多个领域的先进技术和理念。通过该系统，可以实现对单色物体如乒乓球的快速精确跟踪，并配合舵机云台完成动态目标的实时跟踪，显示出FPGA在高速实时处理方面的巨大优势。

基于YOLOv8与DEEPSort技术的多目标检测跟踪系统：包含56组visdrone测试视频、pyqt5界面设计与详细环境部署及算法原理介绍,基于YOLOv8和DEEPSort的多目标检测跟踪系统：深入探索环境部署与算法原理，附带56组visdrone测试视频的界面设计实战教程。,五、基于YOLOv8和DEEPSort的多目标检测跟踪系统 1.带56组测试视频，使用visdrone数据集。 2.pyqt5设计的界面。 3.提供详细的环境部署说明和算法原理介绍。 ,基于YOLOv8;DEEPSort多目标检测跟踪系统;56组测试视频;visdrone数据集;pyqt5界面设计;环境部署说明;算法原理介绍,基于YOLOv8和DEEPSort的56组视频多目标检测跟踪系统

基于ZYNQ新起点V1，摄像头采用OV5640，使用帧间差分法进行目标跟踪。视频输出采用VGA接口。

摘要：本设计以MSP430F149为控制，通过放大器LM324做比较器比较光敏电阻感受光强度，控制减速后的步进电机，调节激光笔上下左右转动，实现跟踪光源的目的。系统采用LM317调节电压的方式实现LED电流一定范围内的调节，利用MSP430F149内部的ADC采集OPA335放大后的电压信号，并计算出电流值，采用12864液晶进行实时显示。经测试，激光笔能准确地跟踪光源。　　1 系统方案论证　　1.1 系统各模块方案的选择与论证　　(1)电机驱动模块。采用L298驱动芯片组成驱动电路，可以通过控制中心输出的高低电平对电动机的方向进行控制，并且可以通过PWM波直接控制电动机的速度。电路较为简 ～

以TI公司的单片机MSP430F149为核心，设计了一个点光源跟踪系统。该系统主要由白光LED驱动电路、光源检测、数据处理及跟踪控制4部分构成。单片机对光敏电阻检测到的光照强度进行处理，判断点光源的位置，跟踪算法通过PWM方式控制X/Y方向的两个步进电机转动，从而带动激光笔跟踪光源。实验结果表明，本系统能较好地跟踪光源并具有自适应性，在对太阳能的跟踪方面具有参考价值。

分布式会话跟踪系统架构设计与实践 张志桐@美团点评基础架构中心 20160625 链路追踪（调用链路监控）最出名的是谷歌公开的论文提到的Dapper（中文版）。开发Dapper是为了收集更多的复杂分布式系统的行为信息，理解分布式系统的行为。这就需要监控那些横跨了不同的应用、不同的服务器之间的关联动作。在复杂的微服务架构系统中，几乎每一个前端请求都会形成一个复杂的分布式服务调用链路。

MATLAB运动车辆跟踪系统（车速，密度，流量，车道，GUI界面，红绿灯设计）仿真

基于51单片机的简易太阳能追踪系统Proteus仿真如图所示。 系统主控核心为AT89C51单片机； 动作执行部分为两个0-360度舵机； 4个电位器模拟光敏电阻检测阵列； 模拟电压采集部分使用74HC4051+ADC0804组成多通道模式转换器； 采用蜂鸣器+LED组成声光报警电路； 采用外部EEPROM存储器实现掉电存储数据的功能； 显示部分采用LCD1602显示实时的角度信息和电压信息。

用MATLAB仿真实现，对单移动目标进行跟踪，主要功能：展示跟踪曲线；初速度、节点坐标等参数设置；实现算法：纯方位角的粒子滤波算法。