[发明专利]一种基于ZYNQ的实时行人与人脸检测方法

摘要

本发明一种基于ZYNQ的实时行人与人脸检测方法，其通过ZYNQ中的FPGA实现特征提取，通过ZYNQ中的ARM实现系统调度控制，结果分析过滤，从而实现软件与硬件协同的检测功能，提高检测速度和检测的实时性。

主权项

1.一种基于ZYNQ的实时行人与人脸检测方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤1、特征提取在FPGA端，图像传感器通过UVC接口读入视频流，经过简单的图像预处理后对其进行色域空间转换，转换到RGB图像空间，然后使用HOG算法提取图像特征，提取完成后将结果传送给检测模块，以及通过AXI总线写回内存；步骤2、加载模型提取到特征后，将行人模型和人脸模型经过ARM端软件通过AXI GP口加载到FPGA端，模型控制器根据不同的模型写入不同的RAM地址中，以供行人和人脸检测使用；所述行人模型和人脸模型使用SVM机器学习算法对大量经标定后的行人，人脸图片分多个方向模板训练，训练训练后得到各个方向的模板，训练后的模型不同方向有不同的模板大小，但是数据维度保持特征图维度一致；步骤3、结合加载的行人模型和人脸模型，对检测模块中的特征图进行行人检测和人脸检测；其中，行人检测分为两部分，首先使用行人模型对特征图进行卷积粗筛选，筛选后通过阈值的特征点再取出来对其邻域做进一步的局部细筛选，以确认当前点是否为目标点，如果是，将其坐标和得分及其对应的模型方向进行存储到内存中，如果不是则将其丢弃，处理下一个点；人脸检测为：使用加载到FPGA端的人脸模型对特征图的各个尺度做卷积滑窗，卷积求和得到的结果，将该结果和模型的阈值做比较，超出阈值的即为目标点，将目标点的坐标和得分及其对应的模型方向存储到内存中；当完成一帧图像的检测后，将行人检测和人脸检测得到的目标点信息上传到ARM端；步骤4、ARM端接收目标点信息并进行行人脸框合并，然后提取兴趣坐标点，返回传输给FPGA端，FPGA端对兴趣坐标点周边区域再次做图像特征分析，提取目标区域的颜色与梯度信息属性，返回给ARM端，ARM端根据目标区域的颜色与梯度信息属性判断前一帧和后一帧是否属于同一人。