目標跟蹤算法作為一種有著非常廣泛的應用的算法，在航空航天、智能交通、智能設備等領域有著非常廣泛的應用。本系列博客將教大家在410c開發板上基于linux操作系統環境，采用QT+Opencv來實現視頻目標跟蹤，本文將首先向大家介紹常用的粒子濾波視頻目標跟蹤算法，對其原理進行簡單的分析，為后續進一步選擇和應用算法實現目標跟蹤提供基礎。

一、機器視覺及相關理論及OpenCv

機器視覺是人工智能領域正在快速發展的一個重要分支，其目標重要是通過機器來代替人眼來進行檢測和判斷，如下圖1所示，是一個典型的機器視覺系統的構造圖，包括鏡頭、攝像機、圖像采集卡、計算機系統、輸入輸出設備、控制機構等模塊，待測目標通過鏡頭處理后的影像傳輸給攝像機，攝像機捕獲待檢測目標的圖像后將其轉換為店信號輸入到圖像采集卡進行初步的處理，最后輸入到計算機中，計算機對其進行分析和處理并將結果送入到控制機構對設備進行控制，實現智能化的控制和處理。

圖1 機器視覺原理

OpenCV是一個基于BSD許可（開源）發行的跨平臺計算機視覺庫，可以運行在Linux、Windows和Mac OS操作系統上。它輕量級而且高效——由一系列 C 函數和少量 C++ 類構成，同時提供了Python、Ruby、MATLAB等語言的接口，實現了圖像處理和計算機視覺方面的很多通用算法，基于OpenCv可以方便的實現各種機器視覺的圖形算法處理，起提供了各種應用于機器視覺處理的圖形處理運算算法，具有非常高的速度和效率，是當前機器視相關產品開發和理論研究的重要工具。

二、粒子濾波視頻目標跟蹤算法

視頻目標跟蹤是機器視覺處理的一個重要環節，如何快速的實現對視頻目標的各種和各種目標軌跡的識別成為了當前視頻處理研究領域的熱點，粒子濾波視頻目標跟蹤算法作為目前常用的一種高性能的目標跟蹤算法，已經被廣泛的應用到各種視頻目標跟蹤處理中，該算法是利用了一種從帶噪聲的數據中估計出粒子運動狀態的技術，在狀態空間中通過傳播大量的具有一定權限的離散的隨機變量來近似概率分布并進行遞歸計算，最終實現對目標運動狀態的預測，粒子濾波這一概念也是得于這種隨機變量的分布就類似于實物中的粒子分布而來，如下圖2所示，是一種典型的基于粒子濾波算法實現的視頻目標跟蹤。

圖1 基于粒子濾波算法實現的視頻目標跟蹤

下圖2是一種經典的粒子濾波算法的實現原理：

圖2 粒子濾波算法實現原理及流程

在粒子濾波算法的實現過程中，其核心就是基于貝葉斯抽樣估計的序列重要性采樣原理進行設計，其擺脫了傳統的解決非線性系統狀態估計中所用的近似線性化以及隨機量必須滿足高斯分布的制約，極大地提升了對非線性系統狀態估計的性能。

三、高通410c開發板核心資源及性能

DragonBoard 410c平臺，使用的 APQ8016處理器是一款基于64位四核ARM Cortex-A53 MPcore哈佛架構超線程核心，同時支持LP-DDR2/LP-DDR3 SDRAM接口， Hexagon QDSP6， 13.5MP 攝像頭輸入支持， Adreno 306 GPU， 1080P視頻解碼/編碼， 基于GLONASS的gpsOneGen 8c， 藍牙4.1， OpenGL ES 3.0， DirectX，OpenCL，渲染腳本計算，FlexRender支持。其板載主要硬件結構如下圖3所示。

圖3 410c板載硬件結構

按照圖上所示，其對應的編號的模塊信息如下：

四、算法選擇

在對粒子濾波算法的基本原理的分析基礎上，在粒子濾波過程中，其計算量最大的就是預測中的采樣處理需要耗費大量的CPU計算處理資源，而通常從一副800萬像素的圖片的處理來看，其理論的處理像素點為800萬個，但是在實際的處理過程中，其大部分的像素點在粒子濾波的過程中被舍棄，根據最優貝葉斯估計的眼里，只會處理部分的隨機狀態量，并且采樣數也可以根據需要進行設置，在操作系統的支持下，其預計其處理每幀的最大用時在30ms左右，可以很好的滿足處理過程中可以很好的滿足人眼的極限值24幀的處理速度，并且較為流暢，因此后續選擇粒子濾波算法來實現目標追蹤的核心理論上可以滿足視頻目標跟蹤的處理要求。

后續的本博客的第二個部分《QT+Opencv粒子濾波算法實現視頻目標跟蹤——（二）濾波算法分析及測試》將在此基礎上，進一步在上位機平臺上搭建粒子濾波視頻目標跟蹤系統對粒子濾波算法性能進行測試，進一步驗證其在DragonBoard 410c平臺上實現的可行性。