在当今信息技术领域，嵌入式实时跟踪系统的发展日益受到重视。它在多个关键领域如光电火控、电视制导、智能交通和安全监控中扮演了至关重要的角色。该系统的开发涉及了嵌入式系统设计、实时处理算法、电子技术、图像处理技术等多个技术层面。
电视跟踪技术属于计算机视觉范畴，近年来，基于颜色特征的目标跟踪成为了研究的热点。MeanShift算法是一种结合加权直方图的追踪方法，它采用核的无参估计，能有效处理目标变形和遮挡问题，且具有较好的实时性。然而，当背景中存在相似颜色的干扰物体或目标被遮挡时，跟踪可能会失败。针对这些问题，研究者通常会利用各种滤波器（如Kalman滤波器）来预测目标的状态，从而提高跟踪系统的鲁棒性。
在本文中，作者提出了一种基于Kalman滤波器和MeanShift算法的跟踪系统。该系统由以下几个主要硬件模块组成：图像采集与转换模块、图像与结果显示模块、DSP图像处理模块、接口逻辑与时序控制模块、存储器模块和通信接口模块。硬件系统的工作流程从上电后开始，DSP会从外部FLASH中加载用户程序，并在成功启动后执行。随后，FPGA与DSP协作完成图像数据的采集和处理，并通过VGA接口将结果显示出来。
为了实现图像采集与转换，使用了Philips公司的SAA7111A视频解码芯片，该芯片能够将CCD摄像机的模拟视频信号转换为标准的YUV4：2：2格式数字视频信号。转换后的图像存储在RAM中，同时产生必要的同步信号。在图像采集过程中，需要通过特定的延时模块来选择合适的像素和行，以匹配预定的图像分辨率。
DSP图像处理模块的核心是TI公司的DSP芯片TMS320VC5416，它负责从RAM中读取图像数据并执行目标检测和跟踪算法。TMS320VC5416是一个性能高、成本低、功耗低的16位定点数字信号处理器。在接口逻辑与时序控制模块中，FPGA芯片（如Altera公司的EPlKl00Q12208）起到了重要的作用，它不仅在A/D和DSP访问RAM时负责地址译码和控制，还要确保两者之间对RAM的访问互斥。
在跟踪算法方面，Kalman滤波器被用来预测目标的运动状态，该状态包括位置、速度和加速度等参数。通过适当的系统状态定义和状态转移矩阵，Kalman滤波器能有效地对目标进行跟踪。MeanShift算法则用于实现对目标的颜色直方图的加权核密度估计，它通过迭代搜索最可能的目标位置来进行目标检测和跟踪。在目标被遮挡或背景干扰的情况下，结合Kalman滤波器的预测结果可以进一步提高系统的稳定性和准确性。
嵌入式实时跟踪系统的实现涵盖了数字信号处理、图像采集与处理、算法优化等多个层面。通过结合Kalman滤波器和MeanShift算法，可以有效提高目标跟踪的稳定性和准确性。这种技术的进一步发展和应用，将为智能监控、人机交互、自动驾驶等高科技领域带来重要的支持和保障。
