8.1 結論
本文以混合型演算法進行多目標物體追蹤，根據 7.1 節所驗證之演算法的性 能，我們以粒子群聚最佳化法進行目標物之搜尋，且以粒子濾波器進行目標物之 追蹤。方法為當目標物出現在影像畫面時，追蹤系統以 PSO 來搜尋目標物，而當 其搜尋到目標物後，系統便切換到 PF，對目標物做後續的追蹤，以發揮兩個演算 法之優點，進而提升目標物追蹤的性能。
而硬體實現平台方面，我們利用 SOPC 以軟硬體協同設計之方式，實現混合 型演算法硬體加速的功能，以 NIOS II 軟核心處理器計算權重，並以硬體電路來 更新 PF 與 PSO 之粒子資訊，建立出一個多目標物體追蹤的雛型系統，使得我們 可以以有彈性的方式來設計電路，以達到我們對追蹤系統預期的效能。而當權重 計算模組測試完成後，我們便將其以硬體電路實現出來，進一步提升整體追蹤系 統的效能。
本文以多主從架構為主體，設計影像的擷取電路與顯示電路，並結合軟硬體 協同設計之混合型演算法，實際應用在多目標物體追蹤上。並且因為硬體電路有 平行處理之特性，故當演算法在進行多目標物體追蹤時，依然可以達到即時影像 的效果。
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8.2 未來展望
由於目前對目標物之建模，是以事先儲存之方式，故未來可利用 LTM 本身 具有的觸碰功能，以點選觸控的方法對目標物進行建模，使得欲追蹤之目標物可 以不必受預先建模之限制。而光源對目標物之顏色比對會有很大的影響，故未來 可加入邊緣偵測、紋理偵測，或利用濾波器處理影像雜訊，以增強影像特徵辨識 的部分。而目標物在移動時，可能會因為尺度變化，而產生追蹤失敗的問題，故 未來可以考慮將 SURF 或 ORB 等演算法應用在硬體追蹤平台上，以解決目標物 尺度變化的問題。
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