论文部分内容阅读
快速发展的城市交通和日益增加的机动车保有量对城市交通执法和管理提出了更高的要求。为了保证交通执法证据的准确、科学和有效性,并实现24小时不间断的交通监督、管理和控制,需要引入无人值守的自动化监控设备和系统。计算机硬件性能的日新月异和数字图像和视频处理技术的快速发展使得上述系统的实现成为可能。当前,城市交通监控系统虽然已有不少应用,但是仍然存在成本较高,可靠性较差,设备分散运行等缺陷,尚未形成一个完整的、信息共享的智能交通管理监控系统。本课题研究对象为智能交通监控系统中的路口监控,其监测情形相对最为复杂,相应的软硬件稍作修改便可用于其余交通监控应用。目前投入实际应用的相关系统多数基于通用PC机,存在成本高、可靠性差等缺陷。因此本课题提出一种基于DSP的嵌入式智能交通监控系统。本文可划分为硬件和软件两部分：硬件包含硬件原理图设计,PCB布局布线；软件部分涉及软件架构流程设计,底层操作系统移植和车辆视频检测算法设计。硬件设计首先针对系统设计要求完成总体方案设计,包括摄像头布置方案,视频处理软硬件资源分配,处理器选型论证。硬件电路原理详细设计主要包括DDR2内存,闪存,外围设备与接口电路与电源系统设计。鉴于课题采用主频高达594MHz的TMS320DM6446芯片和时钟频率533MHz的DDR2内存芯片,导致高速数字信号产生反射、串扰等信号完整性问题不可忽视,故系统电路板最少需采用6层印制电路板(PCB)才能保证正常运行。在多层PCB设计阶段,引入具备全面可靠高速数字设计能力的Cadence SPB 16.2互联设计平台和Mentor Graphics Hyperlynx 8.0作为系统电路设计,布局与仿真的软件工具,重点研究了高速差分信号和DDR2的信号完整性分析和仿真。同时在设计时充分考虑了系统的EMC/EMI.软件设计在提出总体软件流程的基础之上,本文完成了自举程序设计,嵌入式Linux操作系统内核移植,文件系统移植,实现了系统应用软件开发平台的构建。在应用软件层面,本文给出了一种基于背景帧差法的车辆视频检测算法,利用Otsu阈值分割方法来实现图像最优二值化；图像的前景和背景的分离之后利用blob分析完成车辆的分类标记和统计,滤除行人等干扰目标,并利用卡尔曼滤波优化车辆的跟踪稳定度,达到车辆视频检测的目的。上述工作实现硬件电路设计一次成功,与底层软件的顺利移植共同成功构成一个完整的基于达芬奇处理器的嵌入式软硬件开发平台；同时,基于C语言的车辆检测算法在复杂环境下适应性良好,为后续移植工作奠定了坚实基础。