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1.算法运行效果图预览
2.算法运行软件版本
3.部分核心程序
4.算法理论概述
5.算法完整程序工程 1.算法运行效果图预览
(完整程序运行后无水印) 将FPGA仿真结果导入到matlab显示结果#xff1a;
测试样本1 测试样本2 测试样本3 2.算法运行软件版本
vivado2019.2
…目录
1.算法运行效果图预览
2.算法运行软件版本
3.部分核心程序
4.算法理论概述
5.算法完整程序工程 1.算法运行效果图预览
(完整程序运行后无水印) 将FPGA仿真结果导入到matlab显示结果
测试样本1 测试样本2 测试样本3 2.算法运行软件版本
vivado2019.2
matlab2022a
3.部分核心程序
完整版代码包含注释和操作步骤视频
timescale 1ns / 1ps
//
// Company:
// Engineer:
//
// Create Date: 2023/08/01
// Design Name:
// Module Name: RGB2gray
// Project Name:
// Target Devices:
// Tool Versions:
// Description:
//
// Dependencies:
//
// Revision:
// Revision 0.01 - File Created
// Additional Comments:
//
//module main_gray( i_clk25MHz,// 输入时钟i_rst,// 复位信号i_R,// 红色信号输入8位i_G,i_B,o_Fire_reg, // 输出控制信号o_R_delay,o_G_delay,o_B_delay);input i_clk25MHz;
input i_rst;
input[7:0]i_R;
input[7:0]i_G;
input[7:0]i_B;output o_Fire_reg;
output[7:0]o_R_delay;
output[7:0]o_G_delay;
output[7:0]o_B_delay;// 实例化fire_reg模块用于处理RGB信号及产生控制信号输出火焰检测结果
fire_reg fire_reg_u(.i_clk25MHz(i_clk25MHz), .i_rst (i_rst), .i_en (1b1), .i_R (i_R), .i_G (i_G), .i_B (i_B), .i_Mode_sel(1d1), .o_Fire_reg(o_Fire_reg), // 输出火焰检测结果.o_R_delay (o_R_delay), .o_G_delay (o_G_delay), .o_B_delay (o_B_delay), .o_indx ()); endmodule
10_040m
4.算法理论概述 火焰识别是一个在诸多领域如森林火灾预警、工业安全监控等至关重要的课题。基于颜色模型和边缘检测的火焰识别方法结合了色彩分析与形态学特征提取能够在复杂背景下高效、实时地识别火焰区域。在FPGAField-Programmable Gate Array平台上实现这一算法能够充分利用硬件并行处理的优势实现低延迟、高吞吐量的实时火焰检测系统。 火焰在RGB颜色空间中通常呈现出较高的红色(R)和较低的蓝色(B)成分同时绿色(G)成分变化较大。因此通过变换到HSV色调、饱和度、亮度或YCbCr亮度、蓝色色差、红色色差等颜色空间可以更有效地提取火焰特征。 HSV空间火焰区域通常具有高饱和度(S)和特定的色调(H)范围。选取合适的H范围如黄色到红色区间和S阈值可以初步筛选出可能的火焰区域。 YCbCr空间在该空间中火焰区域通常表现为Cb较低蓝色成分少而Cr较高红色成分多。通过设置Cb和Cr的阈值可以进一步精确定位火焰区域。
FPGA实现主要利用其并行处理能力将算法的各个步骤映射为硬件逻辑模块包括
颜色空间转换模块设计硬件逻辑实现RGB到HSV或YCbCr的转换。这通常涉及大量的乘法、加法和查找表操作。
阈值判断模块根据预设的阈值硬件逻辑直接对像素进行筛选高效实现颜色空间中的区域分割。
边缘检测模块将高斯滤波、梯度计算、非极大值抑制和双阈值检测等步骤设计为流水线结构利用并行处理单元加速运算。
形态学处理模块通过硬件实现结构元素的定义和滑动窗口操作完成膨胀、腐蚀等操作。
控制逻辑设计控制单元协调各个模块的工作实现数据在模块间的高效传递。
5.算法完整程序工程
OOOOO
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