张蓓蓓
中国飞行试验研究院 陕西西安 710089
摘要：将基于FPGA的目标跟踪方法应用到鸟类跟踪中，不仅能实现鸟类目标的跟踪功能，而且能够为鸟类监测留下大量的视频资料。本文设计了以FPGA为核心的鸟类跟踪系统，利用Verilog HDL硬件语言对各功能模块进行了硬件实现，并基于硬件系统平台，完成了试验测试。
关键词：鸟类目标检测，目标跟踪，FPGA
引言
生态环境的保护一直以来是人类密切关注的焦点，与人类生存息息相关。鸟类种群是重要的生物多样性指标[1]，通过监测鸟类物种多样性可以监测环境变化对生物多样性的影响。目前世界上鸟类物种丰富，大约有156科9000余种，其中有大约1212种濒临灭绝。保护鸟类物种多样性，尤其是对濒危物种的重视和善待，实现人与自然和谐相处，是我们当下义不容辞的责任。针对鸟类物种多样性监测及生态环境监测等需求，需要对鸟类的生存状况提供先进的监测技术手段和设备，通过图像跟踪技术实现对鸟类目标的自动跟踪，不仅可以实时对鸟类生存状况进行监测，而且跟踪过程中所采集到的图像对准确评估并研究重要鸟类物种有着重大意义。现有的鸟类目标跟踪技术有雷达跟踪[2]、红外跟踪[3]、热成像系统跟踪[4]、图像跟踪[7]等，雷达跟踪鸟类技术发展较为成熟，系统的检测率较高，可以实现大范围跟踪，但是成本较高，而且需要专业人员维护。图像跟踪方法抗电子干扰能力强、设备小型化、成本低、直观，可实现对鸟类目标的持续跟踪，有利于鸟类研究工作的推进。
1.系统总体方案设计
由于鸟类飞行的不确定性以及羽色不规律性，对采集图像端和硬件设计提出了更高的要求。因此，设计基于FPGA的鸟类跟踪及在线检测系统，由CCD相机、控制板、上位机、云台等组成，其中控制板硬件结构可分为：FPGA及外围电路模块、视频采集及解码模块、DDR2图像缓存模块、电源供电模块、时钟电路模块以及外部拓展接口等。
设计的具体工作流程为：FPGA通过I2C总线进行视频解码芯片寄存器配置，CCD相机输出的RGB模拟信号经视频解码芯片转化为FPGA可以处理的数字信号进入实时图像处理模块，检测到鸟类目标后计算其形心位置，通过拓展I/O口输出方向信号控制云台运动，将目标锁定在相机视场的2/5到1/2内，保证鸟类图像的完整和清晰，实现目标跟踪。
2.系统硬件设计
系统功能模块包含：视频采集及解码模块、FPGA及外围电路模块、图像缓存模块、电源模块等，视频采集及解码模块中解码芯片选用ADI公司的ADV7604，能够将CCD相机输出的1920*1080@60fps的模拟信号转化为24bit RGB数字信号供FPGA处理，FPGA芯片采用EP4CE75F23C8，作为整个系统的核心处理器，负责视频解码芯片的配置、视频信号采集处理、数据读写、目标检测及位置输出、云台控制及系统协调与逻辑控制等任务。图像缓存模块中选取DDR2作为FPGA拓展的外部存储，选取Micron公司的MT47H64M16HR-3IT DDR2芯片。
PCB布局及结构如图1所示，尺寸大小为13cm×8cm。VGA接口为视频输入接口，通过该接口将CCD相机采集到的1920*1080@60fps模拟信号传输至解码芯片ADV7604中，通过ADV7604将该模拟信号转化成FPGA能够处理的数字信号。FPGA芯片选用EP4CE75F23C8，负责视频解码芯片的配置、视频信号采集处理、数据读写、目标检测及位置输出、云台控制及系统协调与逻辑控制等任务。系统中需要缓存一帧图像，而FPGA的内部缓存容量不能达到存储一帧图像数据，因此选用了两片MT47H64M16HR-3IT DDR2芯片。另外FPGA拓展了26个I/O接口，用于对云台的控制和其他拓展功能的实现。
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图1 PCB布局及结构
3.系统功能模块的FPGA实现
系统功能模块包含：图像配置与采集模块、图像转换与数据存储模块、图像检测与跟踪模块、云台控制等，系统功能模块设计如图2所示。
图像配置与采集模块包括I2C总线通信、ADV7604寄存器配置以及RGB有效图像采集模块，其中I2C总线通信模块、ADV7604寄存器配置模块功能为：FPGA通过I2C总线对解码芯片ADV7604的寄存器进行初始化配置，将CCD相机输出的1920×1080@60fps模拟信号转化为FPGA可以处理的24bit RGB数字信号。RGB有效图像采集模块根据图像输出格式，去掉其消隐部分，为后续处理提供有效图像数据。图像转换与数据存储模块需要将图像数据从RGB转化至YUV空间，再通过DDR2 SDRAM进行存储。目标检测与跟踪模块主要通过帧间差分法将运动目标检测出来，并将目标位置输出，云台控制则根据目标相对于帧图像中心的位置调整云台的运动，从而对鸟类目标进行跟踪。
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图2 系统功能模块设计图
4.鸟类检测与跟踪试验
4.1试验设备与环境
跟踪试验平台由CCD相机、5-100mm焦距镜头、控制板、上位机、显示屏、转台、USB Blaster和若干杜邦线组成。
4.2 试验过程
在试验过程中，调整镜头对准有可能出现鸟的区域后，对系统上电，待程序下载完成后，等待鸟类出现。试验将镜头对准天空等待鸟类目标经过，对跟踪过程的视频截取帧图像如图5-25所示，鸟类目标在镜头视场内平稳飞行。
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图5-25 跟踪帧图像截取
结论
论文搭建了基于FPGA的鸟类跟踪硬件平台，对控制板进行了设计并调试，完成了各功能模块的硬件编程，并通过实际试验对跟踪功能的可行性和准确性进行了验证。
参考文献
[1]Atanbori J, Duan W, Murray J, et al. Automatic classification of flying bird species using computer vision techniques[J]. Pattern Recognition Letters, 2016, 81(C):53-62.
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作者简介
张蓓蓓（1993-） 女，硕士，助理工程师。主要研究方向：综合航电试飞技术。
Tel: 029-86839584
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