最近剛剛完畢了乙個追蹤功能的小車。大體功能例如以下：小車能通過網線給電腦傳圖（抱歉。臨時沒搞wifi驅動）。並在電腦端通過滑鼠選中待跟蹤的目標，然後小車就開始追蹤。由於追蹤框有縮放功能。所以也能推斷物體離的遠近（否則也就不能實現追蹤了）。
首先上圖，小車車身：
電腦端圖傳顯示介面：
滑鼠選中待跟蹤區域後，顯示了乙個跟蹤框：
小車運動後。方框仍然追蹤先前選中的物體：
接下來是技術的介紹
主控核心：採用altera公司的soc晶元，結合了fpga和一塊雙核cortex-a9處理器。和xilinx的zynq架構上類似，開發流程也非常類似。
小車驅動板：採用雙l9110s晶元的電機驅動模組。發熱少，但電流小。導致小車馬力不太足，但在平地上夠了。
攝像頭：採用ov7725攝像頭，這個攝像頭640*480解析度下幀率60幀，但缺點是畫質有點差，轉接線稍長雜訊就大。但手上僅僅有這個攝像頭了。僅僅能用它。
片上系統架構。如圖：
系統主控還是arm端，它嵌了linux作業系統。上電首先載入vdma的驅動（實際上就是分配可用的ddr快取區）。fpga部分採集攝像頭的初始畫素。完畢rgb畫素的拼接，經過st模組轉換成st匯流排，經過影象縮小、灰度化，進入到vdma。此處的vdma就是乙個st匯流排轉mm（memory map），由於arm端的ddr控制器和fpga端的介面就是mm匯流排。fpga端和arm端通過vdma能夠共用一片記憶體。這樣fpga預處理後的影象就能夠給arm端接著處理。
linux部分跑了乙個tld的追蹤演算法，關於tld的演算法原理本人水平有限，只是多介紹。推薦看這人的部落格：的框架就是追蹤、檢測、學習三者一體。對於長時間的目標追蹤，效果非常好，缺點就是速度慢。本人在tld的**裡，將檢測窗體數量。以及學習樣本庫的數量做了些限制，達到了一定程度上提高幀率的目的。
linux端通過網線給電腦傳輸影象，而且電腦也能夠通過滑鼠畫框。將框的資訊發給arm。協議是udp。
終於。小車追蹤效果比預想的差一點，主要原因有兩個：1.攝像頭畫質實在較差，而且攝像頭不能自己主動變焦。導致畫面模糊的情況下easy丟失目標；2.幀率，眼下也就3~5幀的水平。
diy作品 視覺追蹤小車介紹
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