基于DSP的運(yùn)動(dòng)物體信息提取

秦東林，楊輝輝，黃裕磊，林　力，陳賢強(qiáng)杭州電子科技大學(xué)

基于DSP的運(yùn)動(dòng)物體信息提取

秦東林，楊輝輝，黃裕磊，林力，陳賢強(qiáng)
杭州電子科技大學(xué)

基于當(dāng)代社會(huì)的不斷發(fā)展，其對(duì)運(yùn)動(dòng)物體信息提取功能提出了更高的要求，且由于DSP自20世紀(jì)70年代得到了快速發(fā)展，而DSP器件在應(yīng)用過(guò)程中亦逐漸凸顯出可編程、小型化、高速度等優(yōu)勢(shì)特點(diǎn)，為此，當(dāng)代各行業(yè)在可持續(xù)發(fā)展過(guò)程中為了增強(qiáng)自身競(jìng)爭(zhēng)實(shí)力，應(yīng)注重引進(jìn)DSP器件，就此提升整體動(dòng)態(tài)物體信息提取效果，滿足行業(yè)發(fā)展需求。本文從運(yùn)動(dòng)捕捉系統(tǒng)分析入手，并詳細(xì)闡述了運(yùn)動(dòng)物體信息提取方案的實(shí)踐應(yīng)用。

DSP；運(yùn)動(dòng)物體；信息提取

本文“受《浙江省大學(xué)生科技創(chuàng)新活動(dòng)計(jì)劃（新苗人才計(jì)劃）》資助”。

前言單片DSP芯片可完成16億次運(yùn)算，即DSP器件的運(yùn)用有助于提升整體運(yùn)動(dòng)物體信息提取效果，為此，我國(guó)軍工、航空航天、醫(yī)療機(jī)構(gòu)等領(lǐng)域在發(fā)展過(guò)程中應(yīng)注重強(qiáng)調(diào)對(duì)DSP器件的合理化應(yīng)用，繼而實(shí)現(xiàn)對(duì)運(yùn)動(dòng)信息的整合，滿足信息應(yīng)用需求，規(guī)避傳統(tǒng)信息提取過(guò)程中凸顯出的高功耗等問(wèn)題，達(dá)到最佳的信息提取狀態(tài)。以下就是對(duì)DSP視角下運(yùn)動(dòng)物體信息提取的詳細(xì)闡述，望其能為當(dāng)代各行各業(yè)的快速發(fā)展提供有利的參考。

一、運(yùn)動(dòng)捕捉系統(tǒng)分析

DSP作為數(shù)字信號(hào)處理器，每秒可完成16億次運(yùn)算，同時(shí)注重采取量級(jí)處理方法，為此，在當(dāng)前運(yùn)動(dòng)捕捉系統(tǒng)設(shè)計(jì)過(guò)程中為了滿足運(yùn)動(dòng)物體信息提取需求，應(yīng)結(jié)合DSP芯片應(yīng)用特點(diǎn)，在系統(tǒng)規(guī)劃過(guò)程中完善DSP處理器架構(gòu)，即配置流水線操作、硬件乘法器、DSP指令等元件，達(dá)到DSP運(yùn)算目的［1］。同時(shí)，在運(yùn)動(dòng)捕捉系統(tǒng)設(shè)計(jì)過(guò)程中，為了發(fā)揮運(yùn)動(dòng)物體信息提取功能，應(yīng)注重在系統(tǒng)硬件設(shè)計(jì)過(guò)程中從CPLD配置CMOS圖像傳感器、DSP傾角傳感器等角度入手，對(duì)系統(tǒng)硬件結(jié)構(gòu)進(jìn)行規(guī)劃，且在軟件設(shè)計(jì)過(guò)程中，將其劃分為串行通信模塊、DSP系統(tǒng)程序等幾個(gè)組成部分，繼而通過(guò)“DSP+ CPLD”方法，對(duì)運(yùn)動(dòng)物體圖像信息進(jìn)行整合，同時(shí)實(shí)時(shí)提取運(yùn)動(dòng)信息，達(dá)到信息傳遞目的。例如，B型超聲檢測(cè)儀在設(shè)計(jì)過(guò)程中即運(yùn)用了運(yùn)動(dòng)物體信息提取技術(shù)。

二、DSP視角下運(yùn)動(dòng)物體信息提取方案

（一）運(yùn)動(dòng)物體信息掃描

在DSP視角下，為了達(dá)到運(yùn)動(dòng)物體信息提取目的，在提取方案規(guī)劃過(guò)程中應(yīng)完善信息掃描功能，如，凸陣式扇形掃描、線陣式線性掃描、機(jī)械扇形掃查等，而在機(jī)械扇形掃查作業(yè)過(guò)程中，應(yīng)配置換能器，從而將運(yùn)動(dòng)物體掃描信息以結(jié)構(gòu)圖形式呈現(xiàn)出來(lái)，并保障圖片直徑為12-20mm，擺動(dòng)角度＜45°，擺動(dòng)頻率15Hz，就此達(dá)到最佳的運(yùn)動(dòng)物體信息提取狀態(tài)。同時(shí)，在機(jī)械扇形掃查過(guò)程中應(yīng)對(duì)探頭剖面進(jìn)行合理化設(shè)置，即配備驅(qū)動(dòng)器、位置檢測(cè)X、Y、擺動(dòng)軸、換能器等，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)運(yùn)動(dòng)物體的全方面掃描，滿足運(yùn)動(dòng)物體信息提取要求。此外，在線陣式線性掃查過(guò)程中應(yīng)設(shè)置若干個(gè)陣元，同時(shí)利用陣元建構(gòu)子陣，最終通過(guò)從左到右的陣元掃描方式反饋運(yùn)動(dòng)物體圖像。但在線陣式線性掃查過(guò)程中為了提升整體掃查結(jié)果的精準(zhǔn)性，應(yīng)配置線性數(shù)組式換能器，反饋掃查信息。另外，凸陣式扇形掃查，旨在通過(guò)二維弧形聲透鏡，掃查運(yùn)動(dòng)物體聲聚焦，達(dá)到最佳的運(yùn)動(dòng)物體信息提取狀態(tài)。

（二）圖像傳感器配置

1.傾角測(cè)量

在運(yùn)動(dòng)物體信息提取過(guò)程中，應(yīng)于屏幕位置設(shè)置紅色激光發(fā)光二極管，同時(shí)布設(shè)CMOS攝像頭，捕捉運(yùn)動(dòng)物體信息，且通過(guò)DSP接口，將視頻信號(hào)反饋至圖像傳感器，繼而通過(guò)對(duì)視頻信號(hào)的整合，建構(gòu)三維坐標(biāo)，確定運(yùn)動(dòng)狀態(tài)數(shù)據(jù)［2］。而在傾角測(cè)量過(guò)程中，應(yīng)針對(duì)運(yùn)動(dòng)物體水平放置狀態(tài)，確定傾角角度，同時(shí)在垂直放置過(guò)程中注重從0°至+90°角度出發(fā)，對(duì)運(yùn)動(dòng)物體傾斜過(guò)程X軸、Y軸變化狀況進(jìn)行描繪，且在傾角測(cè)量過(guò)程中，為了達(dá)到運(yùn)動(dòng)物體信息提取目的，亦應(yīng)跟蹤、反饋X軸、Y軸輸出（g）、每?jī)A斜一度的變化（mg），就此滿足信息提取要求。從以上的分析中即可看出，在運(yùn)動(dòng)物體信息提取過(guò)程中，傾角測(cè)量環(huán)節(jié)的開(kāi)展是非常必要的，為此，應(yīng)提高對(duì)其的重視程度。

2.傾角計(jì)算

在運(yùn)動(dòng)物體信息提取過(guò)程中傾角計(jì)算有助于實(shí)現(xiàn)對(duì)信息的精準(zhǔn)化反饋。例如，在MXD2125ML輸出DOUTX、DOUTY運(yùn)動(dòng)物體信息提取過(guò)程中，需利用DSP運(yùn)算功能，對(duì)數(shù)據(jù)信息進(jìn)行整合，同時(shí)結(jié)合占空比為0g，靈敏度為12.5%的特點(diǎn)，檢測(cè)信號(hào)VSYNC，并設(shè)置X軸、Y軸，觀察運(yùn)動(dòng)物體信息變化狀況，且通過(guò)計(jì)數(shù)器方式對(duì)信息進(jìn)行保存，最終利用公式：A（g）=（T1/T2-0.5）/12.5對(duì)運(yùn)動(dòng)物體加速度進(jìn)行計(jì)算，同時(shí)通過(guò)：A（g）=sinα獲取運(yùn)動(dòng)物體傾角信息，滿足信息提取、編程要求［3］。此外，基于傾角計(jì)算的基礎(chǔ)上，為了規(guī)避信息提取過(guò)程中誤差現(xiàn)象的凸顯，應(yīng)注重在系統(tǒng)操控過(guò)程中配置DSP電源、監(jiān)測(cè)電路、擴(kuò)展存儲(chǔ)器等，對(duì)計(jì)算信息進(jìn)行整合，確定提取數(shù)據(jù)。另外，在運(yùn)動(dòng)物體信息提取過(guò)程中，亦應(yīng)注重引入視頻脈沖捕捉技術(shù)，從而識(shí)別運(yùn)動(dòng)物體信息，顯示運(yùn)動(dòng)物體整幅圖像，達(dá)到最佳的信息提取、顯示、存儲(chǔ)狀態(tài)。

結(jié)論

綜上可知，運(yùn)動(dòng)物體信息提取功能的實(shí)現(xiàn)，有助于推動(dòng)當(dāng)前航天航空、醫(yī)療機(jī)構(gòu)等領(lǐng)域的發(fā)展，因而在當(dāng)代社會(huì)可持續(xù)發(fā)展過(guò)程中，應(yīng)注重將運(yùn)動(dòng)物體信息提取功能應(yīng)用于B型超聲等領(lǐng)域中，且通過(guò)DSP器件的應(yīng)用，對(duì)運(yùn)動(dòng)物體進(jìn)行信息掃描、傾角測(cè)量、傾角計(jì)算，最終以每秒16億次的運(yùn)算優(yōu)勢(shì)，對(duì)運(yùn)動(dòng)物體信息進(jìn)行高效提取，達(dá)到最佳的信息提取狀態(tài)，且就此滿足運(yùn)動(dòng)信息應(yīng)用需求，推進(jìn)B超等運(yùn)動(dòng)信息提取技術(shù)的優(yōu)化。

［1］何坤金，王淋，劉建新等.基于視頻的靜態(tài)場(chǎng)景與運(yùn)動(dòng)物體三維融合研究［J］.系統(tǒng)仿真學(xué)報(bào)，2016，11（01）：63-69.

［2］王歡，邢麗冬，錢志余等.基于改進(jìn)的高斯混合模型的運(yùn)動(dòng)物體檢測(cè)［J］.計(jì)算機(jī)技術(shù)與發(fā)展，2012，24（12）：139-141+145.

［3］李亞楠，趙耀，林春雨等.基于圖像分割的金字塔Lucas-Kanade光流法提取深度信息［J］.鐵道學(xué)報(bào)，2015，13（01）：63-68.