根据应用领域的不同，研究人员开展了大量的技术研究，涌现出了许多算法，归纳起来主要有以下几种：差分图像法、形心跟踪法、光流法、Kalman滤波跟踪等。但是这些方法各有优缺点，适用于不同的运动模式与跟踪要求，如差分图像法适用于摄像机静止的情况，形心跟踪法在背景单一的情况下有着较好的跟踪效果，但在复杂地面环境下效果较差，光流法计算量大，难以在嵌入式系统中应用。运动目标的检测跟踪技术是通过对摄像机获取的动态序列图像进行分析，数据量通常都很庞大，现有的检测跟踪算法在一般处理器上实现起来速度较慢，实时性很差，如果采用专用的芯片组实现，虽然实时性得到了保证，但系统的灵活度会大大降低，不利于以后功能升级。

    随着计算机和信息技术的飞速发展，数字信号处理技术得到了迅速发展。自从上世纪70年代第一片数字信号处理(Digital Signal processor，DSP)芯片问世以来，DSP以数字器件特有的稳定性、可重复性、可大规模集成，特别是可编程性高和易于实现自适应处理等特点，给数字信号处理的发展带来了巨大机遇，并使信号处理手段更灵活，拓展了其应用的领域。随着半导体制造工艺的发展和计算机体系结构等方面的改进，DSP芯片的功能越来越强大，使信号处理系统的研究重点放在了软件算法上。数字信号处理器的出现使动态图像的处理已经成为可能，绝大部分应用也由最初的非实时应用转向高速实时应用。再加上各种可编程器件特别是现场可编程器件，如FPGA、CPLD技术日益完善，大大改善了硬件电路的集成度，从而提高了检测跟踪系统的整体性能[2]。

    以DSP为核心的微处理器对动态视频图像序列进行处理，结合其他硬件构成运动目标自动检测跟踪系统，不仅具有设备体积小、应用灵活简便的优点，且系统具有良好的兼容性、可靠性和稳定性，受到广泛关注。因此，开发基于DSP的运动目标自动检测跟踪系统具有重大的现实意义和应用价值。

1.2目标检测与跟踪技术现状源]自{优尔·~论\文}网·www.youerw.com/

1.2.1目标检测技术

1.2.2  运动目标跟踪技术

1.3 本文主要工作

本文研究基于DSP的视频跟踪软件。主要工作包括以下几点：

（1）在实验室搭建了系统开发的硬件和软件平台，系统硬件采用自行研发的视频处理卡，核心处理器为TI公司的高性能视频处理芯片TMS320DM642，软件开发环境为CCS(Code Composer Studio)。

（2）在Matlab环境下，设计了视频目标跟踪算法及仿真，包括采用波门检测及帧差算法实现目标检测，通过相关跟踪、模板更新及位置预测实现目标跟踪功能。

（3）在CCS环境下，对DSP进行软件开发，实现了跟踪算法的DSP移植；并在实验室环境下进行了系统测试，实验结果表明，能够实现目标的稳定跟踪。

2 系统硬件和软件平台

2.1 系统硬件平台

    系统总体框图如下图2.1所示，由计算机、仿真器、视频处理卡、摄像头和显示器构成。