Abstract-I detta dokument, en FPGA-baserad mobil funktion upptäckt och spårning lösning föreslås för komplexa videobehandlingssystem. Presenterade algoritmer inkluderar funktionsdetektering (hörn) och robust minnesfördelningslösning för att spåra i realtid hörn med hjälp av det förlängda Kalman filtret. Målmiljö för genomförande är en Xilinx Zynq SoC FPGA-baserad. Med hjälp av HW/SW-partitioneringsflexibilitet för Zynq förbättrar ARM:s dubbla kärnprocessorprestanda och hårdvaruacceleratorer som genereras av Xilinx SDSOC- och Vivado HLS-verktyg systemets förmåga att bearbeta video exakt med hög bildhastighet. Flera ursprungliga innovationer gör det möjligt att förbättra bearbetningstiden för hela systemet (detektion och spårning) med 50 %, vilket visas i experimentell validering (spårning av synskadade under deras utomhusnavigering).
Abdelkader m.fl. REF implementerade en inbäddad arkitektur för hörndetekterings- och spårningssystem i videosekvens med hjälp av Zynq-plattformens HW/SW-partitioneringsflexibilitet.
Zynq FPGA based and Optimized Design of Points of Interest Detection and Tracking in Moving Images for Mobility System
{'venue': None, 'journal': 'International Journal of Advanced Computer Science and Applications', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}