钱锋,杨名宇,李刚,李贤涛,张葆.基于DSP+FPGA架构的猫眼目标快速检测系统[J].光电子激光,2016,27(8):863~869
基于DSP+FPGA架构的猫眼目标快速检测系统
Fast cat′s eye target detection system based on DSP+FPGA architecture
投稿时间:2015-07-16  
DOI:
中文关键词:  图像探测系统  目标识别  猫眼效应  激光应用
英文关键词:image detection system  target recognition  cat′s eye effect  laser applicatio n
基金项目:中科院长春光机所重点发展(y3cx1ss14c)和中科院航空光学成像与测量重点实验室项目基金(y3hc1sr141)资助项目
作者单位
钱锋 中国科学院 长春光学精密机械与物理研究所 航空光学成像与测量技术部,吉林 长春 130033
中国科学院 航空光学成像与测量重点实验室,吉林 长春 130033
中国科学院 大学,北京 100039 
杨名宇 中国科学院 航空光学成像与测量重点实验室,吉林 长春 130033 
李刚 中国科学院 航空光学成像与测量重点实验室,吉林 长春 130033 
李贤涛 中国科学院 长春光学精密机械与物理研究所 航空光学成像与测量技术部,吉林 长春 130033 
张葆 中国科学院 长春光学精密机械与物理研究所 航空光学成像与测量技术部,吉林 长春 130033 
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中文摘要:
      为解决微小型光电窃视设备对室内紧要活动的信息 安全构成严重的威胁这一问题, 设计了一套基于DSP+FPGA硬件架构的便携式手持实时检测室内猫眼光电目标的系统。 系统首先 根据光电目标的猫眼效应原理,依靠窄带滤波片和自适应阈值分割的方法将疑似目标与背景 进行区分;然 后使用多形态学准则对疑似目标进行筛选,减少虚假目标;最后利用本文提出的一种综合形 状判定的新准 则对目标进行有效识别。本文算法在DSP+FPGA平台实现,采用了流水线设计。为验证本 文的算法和 系统,针对20个含有不同复杂程度的背景与不同种类的干扰的实验室场景进行重复测 试。实验结果表 明,本文算法和系统在不同复杂场景中均能快速准确地识别出目标,其平均计算时间为 34~53 ms,与相关文献提出的方法相比具有显著优势。
英文摘要:
      Information leaking from interior envi ronments like meeting room,drama theatre,technical lab and private space may cause serious social pr oblems or commercial losses.To solve the critical problems,this study proposes a portable handheld system based on the DSP+FPGA structure to detect the interior cat-eye targets i n real time. Firstly,it utilizes a narrowband filter to discriminate the potential targets f rom the background by adaptive thresholding on the basis of the cat′s eye effect.Secon dly,it reduces the false positives by multiple morphological constraints.At last,a no vel comprehensive shape criterion is presented to recognize the true target.The alg orithm is implemented on the DSP+FPGA platform with a pipeline design.To validate our algorithm and system,experiments of 20different lab scenes with complex background and interference are taken repeatedly.As the results indicate,the true target can be recognized accurately and rapidly in scenes with different kinds of interferenc es and different degrees of complexity by the proposed algorithm and system.The results also indicate that the average time cost is 34-53ms,which is superior to that of th e current methods.
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