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 #

· 功能说明：代码实现了基于YOLO模型的摔倒行为实时检测，当连续检测到摔倒的帧数超过设定阈值时触发报警。 · · 过程说明：通过摄像头获取视频流帧数据，利用YOLO模型进行目标检测，统计摔倒行为的连续帧数，并在达到报警条件时触发提示或报警逻辑。 基于YOLO模型的摔倒行为实时检测技术是一种利用深度学习方法实现的视觉监测系统，其主要功能是在实时视频流中检测人的摔倒行为，并在识别到摔倒动作后触发报警。这项技术在老年人居家照护、公共场所安全监控等领域具有广泛的应用前景。YOLO模型（You Only Look Once）是一种流行的实时对象检测算法，它能够在单一网络中同时进行目标定位和分类，具有速度快、精度高的特点，非常适合于实时视频分析场景。 YOLO模型的摔倒行为实时检测流程主要包括以下几个步骤：系统通过摄像头设备获取实时视频流的帧数据；将获取的视频帧输入到YOLO模型中进行目标检测，得到包含类别ID、置信度和边界框信息的检测结果；接下来，系统会检查检测结果中是否存在摔倒行为（即类别ID为设定的摔倒类别标识），并统计连续检测到摔倒行为的帧数；当连续帧数超过设定的阈值时，系统将触发报警机制，如在视频中叠加报警提示文字或执行其他报警逻辑，如发送通知到远程设备。 代码实现方面，需要进行模型初始化、视频流读取、YOLO模型预测、摔倒行为判断与报警提示的绘制等操作。具体来说，首先需要安装YOLOv5等模型库，并加载预训练的模型文件；然后，初始化摄像头视频流，并设置摔倒行为的类别标识和报警阈值；在循环读取视频帧的同时，利用YOLO模型进行实时目标检测，并根据检测结果判断是否为摔倒行为；如果检测到摔倒行为，则增加摔倒帧数计数器，并在满足报警条件时输出报警提示；显示处理后的视频，并允许用户通过按键退出程序。 在技术应用中，此类实时摔倒检测系统需要考虑算法的准确性和鲁棒性，例如通过优化YOLO模型训练过程中的数据集和参数设置，以提高对摔倒行为识别的准确率，并减少误报和漏报的情况。同时，系统也应具备良好的可扩展性和易用性，使得非专业人员也能简单快捷地部署和使用。

用法链接：https://menghui666.blog.csdn.net/article/details/138167979?spm=1001.2014.3001.5502 基于QT+QML+C++实现的显示fps帧率的控件+源码 基于QT+QML+C++实现的显示fps帧率的控件+源码 基于QT+QML+C++实现的显示fps帧率的控件+源码 基于QT+QML+C++实现的显示fps帧率的控件+源码 基于QT+QML+C++实现的显示fps帧率的控件+源码

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液晶显示器技术是现代显示技术领域的重要组成部分，特别是对于电视、手机、电脑和其他便携式设备，高质量的图像显示一直是用户追求的目标。液晶显示器（LCD）使用液晶材料来控制光线通过显示器的各个像素，从而产生图像。为了提高LCD的图像质量，帧率控制（FRC）像素抖动算法被广泛采用，它通过算法上的处理，使得LCD能够显示更丰富色彩和更平滑的灰阶过渡。 FRC算法的核心在于利用人眼对快速变化的图像产生的视觉残留现象，通过对驱动IC的位宽进行控制来实现。传统的FRC算法使用较低的位宽驱动IC，比如6比特，来实现接近于8比特显示效果的色彩表现。但是，这样的方法会导致灰阶数的限制，最大只能输出253级灰阶，无法达到完全的8比特色彩表现。与此相对，Hi-FRC算法能够实现256级完整灰阶显示，但由于算法的不同，它会产生灰阶过渡不均匀以及较为严重的FRC噪声。 论文介绍了一种新的FRC像素抖动算法，其目的是在保持256级完整灰阶显示的同时，提升灰阶过渡的均匀性并降低FRC噪声。新的算法在时间抖动上使用了五帧循环的算法周期，而在空间抖动上则使用了5×5像素矩阵作为算法单元。这种方法在相邻的灰阶之间引入了四个中间级灰阶来取代传统FRC算法中的三个。作者通过数学模型和必要的分析验证算法的合理性，并通过FPGA实验验证了算法的实际显示效果。 像素抖动算法是液晶显示技术中重要的组成部分，它涵盖了时间抖动和空间抖动两个方面。时间抖动利用人眼的视觉惰性，通过在不同时间帧上显示不同的像素状态，使用户感知到中间灰阶的存在，而空间抖动则是通过改变相邻像素的显示状态来达到相似的效果。在实际应用中，为了获得更好的显示效果，时间和空间抖动通常会同时被使用。 文章提到的TFT-LCD（薄膜晶体管液晶显示器）是目前主流的显示技术，在中国得到了快速的发展。它作为LCD面板色彩增强技术的一种，FRC像素抖动算法被广泛应用。FRC算法按照显示灰阶的不同，可以分为多种不同的类型，但在这里主要讨论的是普通8比特位宽的TFT-LCD面板应用。 在设计新的FRC算法时，研究者对传统FRC和Hi-FRC算法的优缺点进行了分析，最终决定引入新的算法周期和算法单元。这种算法的创新之处在于，在原本的灰阶中加入了更多的中间级灰阶，从而使得灰阶过渡更为平滑，色彩显示更加接近自然界的渐变效果。 论文作者王明龙、林敏雄来自于奇景光电(苏州)有限公司、奇景光电股份有限公司以及上海交通大学微电子学院。他们在论文中提到，通过对新算法的设计和FPGA实验，不仅证实了新算法在理论上的可行性，而且在实际应用中也展现出了较好的显示性能。通过数学模型和实验的双重验证，这项研究成功地提出了一种新的FRC像素抖动算法，为液晶显示技术的发展提供了新的思路。 总结而言，基于五帧周期的FRC像素抖动算法的研究，不仅提高了液晶显示中灰阶过渡的均匀性和改善了FRC噪声问题，还为未来的显示技术提供了改进的方向。随着显示技术的不断进步，类似这种基于算法优化的研究成果将会对整个行业产生深远的影响。

基于ZYNQ7020的帧差法运动目标检测系统源码+全部数据（高分毕业设计）.zip 已获导师指导并通过的高分毕业设计项目，利用带硬核的ZYNQ平台，合理利用以并行运算见长的FPGA和以控制见长的ARM核，用帧差法高效地实现了对OV5640采集的运动目标进行检测，并通过HDMI输出到显示器上。 在PL端主要实现视频图像的采集、灰度转换、帧间差分算法的设计，而PS端主要完成了对OV5640摄像头的配置以及和DDR3存储器的读取。采用软硬件协同的方式，通过OV5640进行视频图像的采集，使用VDMA IP核将数据存储到DDR中，在经过处理后将结果通过HDMI输出至显示器显示。该系统能够实时检测出运动目标，并在很大程度上解决了当前运动目标检测跟踪有关的算法在嵌入式平台上运行实时性差、耗费资源大、功耗高的问题。基于该硬核实现的的智能信息处理系统，具有创新性、实用性和具体的应用场景。 基于ZYNQ7020的帧差法运动目标检测系统源码+全部数据（高分毕业设计）.zip 已获导师指导并通过的高分毕业设计项目，利用带硬核的ZYNQ平台，合理利用以并行运算见长的FPGA和以控制见长的ARM核，用帧差法

org.bytedeco javacpp-presets 1.4.3

设置系统分辨率 提高帧数

Qt编写的CAN通信调试工具源代码支持吉阳光电CAN盒和致远周立功USB转CAN卡，带多线程接收 可完成标准和扩展CAN帧YID发送和接收，带配置参数自动保存，定时发送，帧类型选择，文本和十六进制等。 带有折叠相同的帧YID的功能，如果有相同的帧YID，则会自动折叠显示。 可组装发送字节，short,int,float等数据。 带有保存到文件功能，文件名根据时间自动生成，解决了保存成中文乱码的问题。 2.环境说明： 开发环境是Qt5，使用吉阳光电和ZLG周立功的USB-CAN卡的开发库ControlCAN.dll。 源代码中包含详细注释，使用说明，设计文档等。 请将源码放到纯英文路径下再编译。 3.使用介绍： 使用方便，直接运行样例里的exe可执行文件即可看到操作界面，操作并了解软件运行流程。 本代码产品特点： 1、尽量贴合实际应用，方便软件模块复用。 2、注释完善，讲解详细，还有相关扩展知识点介绍。 3、提供代码设计文档，使用文档，环境配置文档等。 4.子功能模块介绍： 封装了CAN通信通信类，可方便更换其他CAN卡； 具有控制台调试窗口，配置参数可自动保存； 带有数据保存功能，文件

基于Opencv，输入视频文件，将视频中所包含的图像帧，逐帧提取出来，工程中只配置了release，需要debug的可以自行配置