当红外弱小目标遇到ZYNQ：实时跟踪系统的革命性突破

黑夜中，一架无人机在边境巡逻，它的红外摄像头捕捉到了一个远在3公里外、只有几个像素大小的热源信号——这可能是一个非法越境者，该如何确保这个“弱小目标”不被跟丢？

一、红外弱小目标跟踪的世纪难题

在安防监控、边境巡逻、无人机侦察等领域，红外弱小目标跟踪技术面临着“三重困境”：

1. 信噪比极低：目标可能只有3×3像素大小，淹没在复杂的背景噪声中
2. 特征稀缺：没有纹理、形状、颜色等传统视觉特征可用
3. 实时性要求：跟踪必须达到30FPS以上，否则目标瞬间丢失

传统软件算法在CPU上运行时，处理一帧640×512的红外图像需要50-100毫秒，难以满足实时需求。而GPU方案虽然速度快，但功耗高达数十瓦，不适合边缘设备。

这正是我们设计的基于ZYNQ的“算法-硬件”协同跟踪系统的用武之地。

二、系统整体设计：软硬协同的艺术

我们的设计理念不是简单地将算法“移植”到硬件，而是从算法设计之初就考虑硬件特性，实现深度协同优化：

系统架构示意图： ┌─────────────────────────────────────────────────┐ │ 应用层 │ │