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首页> 外文会议>Proceedings of the 6th European Embedded Design in Education and Research Conference >Real-time motion classification of HD video sequences on embedded systems
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Real-time motion classification of HD video sequences on embedded systems

机译：嵌入式系统上高清视频序列的实时运动分类

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Fast local and global motion estimation (ME) is crucial for a wide variety of different video processing applications, but poses significant requirements on CPU resources. Interestingly, application scenarios shift more and more from traditional PC processing to embedded devices, mostly driven by home automation, machine vision and autonomous navigation. In this paper, we demonstrate how to use DSP capabilities on embedded ARM-based OMAP Systems-On-Chip (SoCs) to provide motion analysis up to HD at speeds of 15–30 fps. We show how to acquire reliable classification of motion types like zoom, rotation or translation, and how to calculate and decompose the so-called homography matrix for further refinement. Our focus lies on navigation sequences from automotive test scenarios, but we also demonstrate the accuracy of the approach on natural video sequences.
机译：快速的局部和全局运动估计（ME）对于各种不同的视频处理应用至关重要，但是对CPU资源提出了重要要求。有趣的是，应用场景越来越多地从传统的PC处理转向嵌入式设备，主要由家庭自动化，机器视觉和自主导航驱动。在本文中，我们演示了如何在基于嵌入式ARM的OMAP片上系统（SoC）上使用DSP功能，以15–30 fps的速度提供高清运动分析。我们将展示如何获取运动类型（如缩放，旋转或平移）的可靠分类，以及如何计算和分解所谓的单应性矩阵以进一步完善。我们的重点在于汽车测试场景中的导航序列，但我们也演示了自然视频序列上方法的准确性。

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