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随着社会经济的发展,私有车辆的迅速增加,城市正面临着越来越严重的拥堵与交通事故。为了能够舒缓交通压力、减少交通拥堵、降低事故发生率,准确的交通信息采集是其中的关键技术。在各种信息采集手段中,基于嵌入式系统技术的机器视觉交通信息采集以其独特的优势己成为当前的研究热点。 论文针对基于嵌入式系统技术的机器视觉交通信息采集进行了算法研究与系统实现。在嵌入式系统硬件实现部分,针对图像处理算法的特点,选用具有高性能、高灵活性与编程性的DSP DM642芯片作为系统的主处理器,并使用DM642EVM作为系统的平台。在嵌入式系统软件实现部分,根据嵌入式系统的特点,采用实时性较好且检测精度较高的基于虚拟线圈的交通信息检测算法。论文的主要贡献包括如下几个方面。 1.进行了基于虚拟线圈的交通信息检测算法研究。针对背景差法获取运动前景时对背景效果要求以及工程应用的实时性要求高的特点,论文提出了一种实现自适应选择性背景更新算法。此算法以交通状态作为选择性背景更新的依据。在畅通状态下,根据光照变化,使用混合高斯模型与连续帧间差背景更新模型相结合的融合模型进行背景更新;而在拥堵状态下,则不进行更新。并且引进了背景更新的评价函数,使得背景更新能够自动停止。 2.在提取的前景图像中,一般都含有运动阴影,阴影的加入使得前景图像面积增加,从而影响虚拟线圈检测的精度。为了更好地去除阴影,论文采用基于投影特征与HSV色彩空间相结合的方法进行车辆的阴影消除,提高了阴影消除效果。 3.对算法进行了基于DSP嵌入式系统的实现。由于DSP与PC的资源与开发环境的不同,需要在RF5下建立软件的框架结构,并利用TI提供的BIOS进行DSP的资源配置。使用BSL与CSL库进行开发板驱动的初始化,通过VPORT驱动获取视频图像帧,并采用NDK进行网络的传输。然后将检测算法进行C语言实现,并根据DSP的特点,重点考虑了存储空间与函数的使用。最后采用DSP中的内联函数与流水操作等方法进行优化,以满足实时性要求。 4.为了远程监控的需要,论文开发了上位机监控软件。此软件通过与DSP端进行网络通信,可以获取视频与交通参数信息并进行显示,而且还可以通过软件进行远程DSP的部分功能的控制。