双目视觉车速测量的研究及实现

• 作 者: 李继辉
• 出 处: 太原理工大学
• 发表日期: 2018年01期
• 关键词: 双目视觉 混合高斯背景建模 SIFT角点检测 匹配 线程

目前,我国的汽车保有量不断增加,交通管理系统的发展相对落后,交通事故已成为我国的重大公共安全隐患之一,车辆的超速是其中重要的原因,因此车速测量成为亟待解决的问题。传统的车速测量主要有雷达测速、地感线圈测速、激光测速。它们对安装有严格的要求,在维护上有很高的费用,而基于双目视觉的车速测量系统组成简单,易于安装,在系统的维护上只需升级算法软件就可以大幅提高测速的精度,不需要购买昂贵的硬件设备来升级改造。在深入研究了当前的双目视觉测速方法之后,本文采用了一种组合测速算法,设计出了可以实时监控车速的测量系统。本文的主要研究内容如下:以摄像机成像模型为基础,分析研究了当前的双目视觉测速算法,采用混合高斯背景建模算法分离运动的车辆目标、SIFT角点检测算法提取运动车辆的稳固特征点、欧式距离匹配算法寻找特征点中的同名点、利用摄像机标定确定的方程来计算车辆与摄像机之间的距离,最后求出车辆速度。重点分析了ARM+DSP双核视频处理器平台的外围电路的工作原理以及TI公司提供的多媒体框架结构,并搭建了用于系统开发的交叉编译环境。在ARM处理器上设计出了可以修改混合高斯背景建模算法参数的功能,以适应不同复杂度的场景;在DSP处理器上设计出了测速算法。本文设计的测速系统通过实际的测速实验,验证了系统的测速精度和测速时间基本满足了实际使用的要求;系统提供的可修改参数的功能,提高了系统运行的鲁棒性,有很高的实用价值。