单片机爱好者从毕设实现角度，建议分步走。第一步，先在PS纯软件实现KCF，用OpenCV跑通算法，理解流程。第二步，用HLS或Verilog将预处理（比如高斯滤波、像素梯度）移植到PL，通过AXI-Lite控制，AXI-Stream传图像数据。第三步，优化数据流，考虑双缓冲或乒乓操作，让PL和PS并行工作，比如PL处理下一帧时，PS计算上一帧。评估时，用定时器测端到端延迟，用Vivado看PL资源利用率（LUT、BRAM）。常见坑是PS和PL时钟域不同步，导致数据错误，记得用AXI跨时钟域FIFO。选择算法上，KCF还行，但也可以考虑更轻量的MOSSE，更适合FPGA实现特征提取。
你的思路大体是对的，但要注意数据带宽瓶颈。Zynq-7000的AXI总线带宽有限，如果每帧都把整张图像从PL传到PS，可能会成为延迟大头。我的经验是尽量在PL内完成更多处理，只传精简后的数据，比如目标的位置框或特征向量。例如，PL可以做运动检测，只把疑似目标的区域传给PS进行精细跟踪。架构上，先定好帧率目标（比如30fps），倒推每个环节的最大处理时间。用Vivado的SDSoC或HLS可以快速原型，但手写Verilog对资源控制更精细。别忘了在PS里用NEON指令加速C++代码，也能提升不少。
首先得明确，实时目标跟踪对延迟和帧率要求很高，Zynq的PL和PS分工是关键。我建议PL负责所有像素级并行处理，比如图像去噪、灰度化、梯度计算，这些用流水线Verilog实现，可以每个时钟周期处理一个像素，速度极快。PS则负责算法里串行部分，比如KCF的模型更新和检测。数据流上，用VDMA通过AXI Stream把PL处理后的特征图（比如HOG特征）直接DMA到PS的DDR，PS用C++读取并运算。优化时，重点看PL的流水线是否满负荷，PS的算法是否够轻量。注意PL资源有限，特征提取别太复杂，否则可能布局布线困难。
