视频交通参数检测论文

1、引言 随着人口数目的增长，给交通带来的压力越来越大，智能交通系统成为近些年研究的热门。车流量检测是智能交通的基础部分，在系统中占有重要地位。目前有多种方法检测车流量，例如:电磁感应装置法和车流信息的超声波检测法。而实际上，前进中的车辆速度、种类始终变化，所以普遍存在反射信号不稳定，丈量误差大的题目。与以上方法相比，基于视频的车流量检测方法具有很多优点：1、从视频图像中提取可靠信息，完成道路交通的监视工作，可进步道路、车辆的自动化程度。2、交通监视控制系统中安装的视频摄像机比安装其它传感器更经济、且破坏性低。3、实际道路交通系统中已经安装了很多摄像机用于道路交通监视和控制，可一举两得。现有的传统视频检测方法基于工控机，其算法成熟，且已形成相关产品。但其也有缺点：1、是由于通用CPU没有专用的硬件乘法器，故很难实现图像的时实性处理。2、是采用通用工控机，运行Windows系统，本钱高，要时刻关心机器有没死机，系统有没感染病毒，操纵系统的补丁升级等题目。基于以上两点，本文提出了基于TMS320DM642（以后简称为DM642）的嵌进式图像识别方案，解决了存在的题目。2、车流量检测系统的原理与组成2．1车流量检测系统的工作原理车流量检测系统是由视频采集、车流量数字视频信号处理、不同环境下车流量检测算法、以及车流量检测结果输出等几部分组成。数字图像采集部分的核心芯片是TVP5150，它可将模拟视频信号转换为数字视频信号。DM642运行图像算法对采集进来的图像进行数字图像处理。车流量数字视频检测算法白天主要是使用改进后的帧差法进行运动检测，夜间使用车灯检测法。按照车道将采集到的公路图像化分为四部分，每部分对应一条车道。在每条车道中开设一个虚拟线圈（指图像中一个矩形检测区域，统称为虚拟线圈），当有车压过虚拟线圈时会引起虚拟线圈内像素值发生变化。根据此变化控制I/O口产生每条车道的相应脉冲，处理后发出脉冲给公路交通讯号机，控制交通灯，从而达到实现智能交通的目的。同时，可以通过网络将车流量信息传到监控中心。 2．2车流量检测系统硬件DM642是德州仪器公司专门为多路视频输进输出设计的数字信号处理芯片。其运算功能强大，建立在第二代高性能超长指令字结构上，可以8条指令并行执行，使这款芯片非常适用于数字图像处理。考虑到实际工作的要求和系统的稳定性，将DM642的主频设置为600MHz。根据实际应用环境和嵌进式系统的需要，系统除了扩展了系统必须的存储器部分和视频采集回放部分外，主要扩展了多路数字I/O和异步串口以及网络接口功能，方便系统与外部通讯。具体硬件实物如图1所示。说明如下：1、外扩SDRAM，容量为4M×64位；2、外扩Flash，容量为4M×8位；3、2路PAL/NTSC标准模拟视频输进（CVBS或S端子），1路PAL/NTSC标准模拟视频输出；4、通过CPLD扩展8路数字I/O口，用于输出车道上车流的信息；5、2路UART接口，接口标准RS232/RS422/RS485可配置；6、实时时钟RTC+看门狗电路；7、10M/100Mbase-TX标准以太网接口。系统组成如图2所示，在图中TMS320DM642通过64位宽的EMIF总线扩展外部存储器部分，包括32Mbytes的同步的DRAM，用于存放实际运行时用户代码和图像数据。4M的Flash用于存放bootloader，以及用户的应用程序，启动时将FLASH中的代码和数据加载到内存中（SDRAM中），用户对与虚拟线圈的配置参数也可以存放在FLASH中。SDRAM的数据宽度为64位，FLASH的数据宽度为8位，分别对应TMS320DM642的CE0和CE1空间。同样地，通用异步收发器UART和CPLD也是通过EMIF总线与DM642相连。UART用来扩展串口，本系统中可用其扩展了RS232接口。CPLD用来实现FLASH和UART的粘合逻辑及扩展通用数字I/O。为了方便软件的实现，本系统中将这两部分也连接到了DM642的CE1空间，其内部寄存器作为CE1存储空间的一部分。2．3视频采集输出部分为了统计十字路口车流量的信息，本系统设计了两路模拟视频输进。系统将摄像头采集得模拟视频信号由TVP5150按转化为数字视频流，内嵌同步信号发送到DM642的VP1口和VP2口上。图像的行同步、场同步信号均内嵌在视频数据流中的EAV和SAV时基信号中，视频口只需要视频采样时钟和采样使能信号即可。DM642可通过FIFO实现数字视频图像三帧连续采集,当有一帧图像正在处理时，其它两个缓冲区还可以实现图像的循环采集，从而解决了恒速的视频采集与变速的图像处理之间的矛盾。本系统扩展了一路视频输出，用于本地回放，当系统调试完毕后此部分功能可以不使用。视频输出由Phillips公司的SAA7121芯片实现。SAA7121将DM642的VP0口传出的数字视频信号转化为PAL（50Hz）制式或者NTSC（60Hz）制式模拟信号送外接视频口输出。3、软件部分3．1车流量统计算法由于白天和晚上路面光强变化非常大，这对算法的适应性提出了更高的要求，为了能全天得到车流量的信息，所以整个算法将白天和晚上分别开来处理。程序结合当时光线的不同情况，对两种算法进行自动的切换，从而保障整个算法的运行环境。3．1．1虚拟线圈的选取：虚拟线圈的选取关系到检测算法的精度和速度，并且受到摄像头安装的高度和倾角，以及摄像头景深的影响。一般情况下，虚拟线圈靠近图像底部的位置，车辆的间距较大，便于检测。虚拟线圈越大，相对检测精度就越高，相应的算法执行的时间也会越长。由于整个系统要适应各种路口、路面，所以虚拟线圈的选取交给了用户。我们用开发了PC机软件，用户使用此软件，通过串口，对各个车道的虚拟线圈的大小和位置进行设置。3．1．2相邻检测帧的时间间隔：由于整个系统要与信号机通讯，所以要求我们处理每条道路上图像的总时间不能超过秒。这里选取每帧相隔秒。 3．1．3车流量检测算法由于白天车流量检测算法已经在工控机上有很成熟的应用,在此就不再赘述。晚上的路面能见度比较低，算法主要是对车灯的识别。在晚上，车灯有很强的亮度，所以只要能正确的检测到车灯就可以进行车辆的丈量。算法的干扰来自路面对车灯发出来的光线的反射。通过使用Matlab仿真试验后发现，二值化往噪以后，图像的亮斑基本上是车灯的外形，而路面反光区向前发散，据此可以通过检测窗上亮斑的外形特征来识别车灯和路面反光区。对图像二值化的阈值选取是通过大津法得到的，与经验法相比，大津法是通过计算方差得到阈值，环境适应能力比较强，但这也增加了算法的时间和空间复杂度。图像往噪是使用3＊3的中值滤波器，我们对其进行了快速算法的改进，并且只对虚拟线圈进行。 采集到路面原始灰度图像如图3，图4为其二值化处理后的图像，图中矩形区域为虚拟线圈，线圈中有两个白色区域。以像素为单位，根据白色区域的最大长宽比确定是否为车灯。车灯对应的白色区域长一般长小于即是宽，如图5所示。路面反光对应的白色区域长大于宽如图8所示，虚拟线圈内的白色区域为路面反光。3．2系统基于DSP/BIOS的软件框架 系统软件开发环境为CCS，使用了TI提供的DSP/BIOS内核以及TI倡导的RF5软件参考框架。通过DSP/BIOS,配置了输进、处理、输出等线程，这些线程之间的同步通过旗语进行。使用DSP/BIOS内核，配置DSP/BIOS方便易行，便于更改，比传统方法有很多上风。使用DSP软件架构RF5（ReferenceFramework5），大大缩短了开发时间，同时也最大限度的保证了代码的可移植性和健壮性。软件架构从下往上依次为CSL（芯片支持库）、DSP/BIOS以及Driver层，信号处理库层，算法标准层，这三层构成RF5，最上面一层是用户应用程序层。用户修改维护代码方便，只需要上层改动即可。 输进驱动采用TI公司提供的FVID类驱动，此驱动通过对结构体配置参数，实现DM642视频口的配置以及IIC模块对A/D转换芯片TVP5150的配置，使TVP5150输出PAL制式的数字视频流，并将采集到的图像通过视频口的FIFO写进到指定内存区。当图像采集完成后，通过旗语发送消息给处理模块，消息结构存储了图像数据所在内存的空间的首地址。随后输进模块等待输出模块的回复，以继续处理下一帧的图像。处理模块负责执行车流量统计算法。从输进模块发送的消息结构中提取图像数据地址，以进行图像算法处理，运算结果通过CPLD扩展的I/O口输出，将车流量的监测信息传给信号机。3．3代码优化程序主要用C语言编写，一些核心的代码要满足实时性的要求进行了汇编优化。C语言程序优化的好坏直接影响程序的效率。程序中广泛运用以空间换时间的方法来进步代码的运行效率。代码优化的方法比较多，主要的方法有1、编译器优化，在编译时选择不同的编译优化选项，如-pm–oe选项。2、优化C语言编写的代码，加进指示性信息。常用的指示性的信息如#PragmaMUST_ITERATE等。3、编写线性汇编程序，进步程序运行速度。4、编写汇编程序，实现软件流水。排流水线可以使用多种技术手段，如依靠图和迭代间隔时序表。在TI提供的技术文档中有具体描述，这里不再重复。 4、实验结果与分析为验证车流量检测系统的可靠性，将算法移植进检测系统，在多处公路天桥上使用三角架安装摄像头进行了实际检测试验。由于天桥上有一定数目的行人，导致天桥稍微晃动，对摄像头的稳定性有一定影响。另外车辆骑线现象等造成检测结果有一定误差，但是检测效果依然良好。一组测试如表1车流量检测结果所示，在自然环境下，采集图像大小为720×576。其中白天的丈量时间为下午3点27分，晚上的时间为下午6点50分，天气晴朗，测试地点为北京市海淀区学院路的两条车道。采用CCD大小为1/3英寸。镜头焦距为,最大孔径比为1:。 表1车流量检测结果从表1车流量检测结果中得知，白天视频检测的结果略好，夜间车灯的外形和亮度有较大差异，有一定误差，但系统识别正确率都在80%以上。试验证实了该方法检测精度高，实现本钱低，系统运行可靠。本文作者的创新点：1、以往的基于视觉的车流量检测硬件是工控机，本文提出了新的解决方案，先容了基于TMS320DM642的嵌进式车流量检测系统。通过试验证实了该系统体积小、本钱低、稳定可靠。2、文中先容了夜间车流量的检测算法，算法复杂度低，处理速度快，既能保证车流量检测的实时性，又能满足精度要求。更多关于工程/服务/采购类的标书代写制作，提升中标率，您可以点击底部官网客服免费咨询：

在我国经济组成中，汽车产业对促进国民经济发展和社会进步具有重要的战略意义。下面是我为大家精心推荐的关于汽车的科技3000字论文，希望能对大家有所帮助。汽车的科技3000字论文篇一：《试谈汽车超载监测系统》 摘 要： 为了实时识别各种车型的超载车辆，该系统基于开源计算机视觉库(OpenCV)，先根据车辆照片库建立车型分类器，然后使用数字摄像机拍摄进入监控区域的车辆，在视频中使用分类器识别车型，根据所识别得到的车型去查询数据库获得该车型的核载，再通过动态称重技术获得车辆的实际载重，及时判别车辆是否超载。此 方法 可避免过去使用统一重量衡量不同车型是否超载的弊端，并可同时免线圈测量车速。测试结果表明系统能快速准确地识别出车型。配合动态称重系统，就能实时得出所通过的车辆是否超载，对公路养护和道路交通安全有相当大的实用意义。 关键词： 超载监测; 视频识别; OpenCV; 动态称重 超载车辆的危害很大，主要表现在加速道路损坏和危害道路交通安全，人们都深知其危害性，所以治理超载一直是公路监管部门的工作重点。传统的自动超载信息系统都是使用统一标准，对所有车辆都应用同一个整车重量划分是否超载，这样会遗漏部分实际上已经超过该车型核载的超载车辆。实际上，这部分车辆对道路交通同样造成严重影响。鉴于此，本系统首先识别出车辆的车型，再查询得到该车型的核载重量，对比实测重量，便得知是否超载。理论上能够适用于所有车型。 利用摄像机较长的视域，附加设计了一个测速系统，能方便地得出超速数据，以便作为超速监测和供给动态称重系统作参考。 1 系统构成 系统方案 系统主要工作过程为：车辆驶入摄像机监视范围，视频流通过以太网传输到后台处理系统，处理系统通过处理视频识别出车辆的车型，然后根据车型从数据库中查出相应的核载重量;同时，安装在地面的动态称重设备测出车辆的实际载重。两个数据对比即可得出车辆是否超载。系统流程如图1所示。 为了加快处理速率，在程序设计过程中多处使用了多线程并行处理。 OpenCV及其分类器介绍 传统的图像处理软件大多为Matlab，用于开发算法最为快捷，但是其处理速度慢，难以跟上视频处理的需求，所以选用了Intel牵头开发的开源计算机视觉库(OpenCV)。新版的OpenCV已经在易用性上已经接近Matlab，再加上其开源性，很多算法均已公开，加快了开发进程。另外，目前OpenCV已经提供C，C++，Python等语言接口，且支持Windows，Linux，Android和IOS等主流平台，资源相当丰富。对于计算机平台，OpenCV支持多线程并行计算和图形处理器(GPU)计算，这将能大大加快计算速率，用其开发本系统的demo是首选。 图1 系统流程图 为了从视频流中识别出车型，需要使用分类器[1]。所谓分类器，是利用样本的特征进行训练，得到一个级联分类器。分类器训练完成后，就可以应用于目标检测。分类器的级联是指最终的分类器是有几个简单分类器级联组成。每个特定的分类器所使用的特征用形状、感兴趣区域中的位置以及比例系数来定义(如图2所示)。 图2 特征分类 首先使用弱分类器分出货车和客车等车型，然后再分出大中小型货车，最后再精确分类，获得准确的车型。新版本的OpenCV已经支持多种特征的分类器，如SVM，LBP，PBM等。因为系统实时性要求较高，这里选取训练和分类速率都较高的LBP特征分类器。 训练分类器 使用分类器的需要首先训练，即让分类器“认识”目标，为了训练分类器，需要准备样本，样本包括正样本和负样本。正样本即包含目标的灰度图片，而且每张图片都要归一化大小，负样本则不要求归一化，只需要比正样本大即可(使得可以在负样本中滑动窗口检索)。 OpenCV提供了专门的工具用以整理训练样本的原始数据，只需准备好正、负样本，归一化然后转成灰度图，再使用两个描述文件分别记录这些样本集合，然后输入程序即可整理出原始数据。为了准备正样本，借助OpenCV提供的HighGUI模块，在此专门编写了一个GUI截图工具，界面如图3所示。为了能从不同角度识别车辆，准本正样本时需要准备从一定角度范围描述车辆的样本。 图3 GUI截图工具界面 接下来就是训练分类器，这部分工作直接关系到系统的鲁棒性。同样，OpenCV提供了专门工具训练分类器，既有旧版也有新版，为了有更多特性，在此选择新版本的训练程序。 由于这是基于统计的方法，要对大量数据进行处理，如果选择Haar特性，训练周期会比较长，不利于系统的搭建，所以选择用LBP特性训练分类器。从机器性能方面考虑训练时间，使用英特尔线程构建模块(TBB)重新编译OpenCV，就能得到多核加速，且有利于接下来的程序性能。分类器分为三级，分别为：货车、客车分类器，大、中、小型货车分类器和具体车型分类器。由于客车按载客数区分是否超载，车辆总重不会对公路造成严重损坏，所以本系统无需对客车作出具体车型区分。但若然具体管理部门需要统计车型信息，可以进一步加上客车车型分类器。实际使用时，由于要应对车辆车身的喷漆变化或者小范围合法改装等情况，分类器的分类除了在系统筹建的时候大规模训练外，在系统运行时也应继续训练分类器，增加统计数据，使得识别结果更加精确。 识别车型及获得核定载重 训练好分类器后，最直观的测试方法是直接输入测试视频，检查识别效果。新版本OpenCV提供一个C++类CascadeClassifier，该类封装了基本的目标识别操作，使得只需要使用该类的实例加载训练好的XML文件，然后逐帧检测即可。若发现目标，结果将会存放在C++标准模板库(STL)容器vector中。但直接对每帧图像使用CascadeClassifier：：detectMultiScale方法将会大大加重系统的工作量并且在多车辆的情况下无法区分开各车辆，为此，首先需要发现车辆，然后区分不同的车辆目标，再对每一个目标单独进行分类识别。 具体的主要操作的顺序为： (1) 系列的图像预处理操作，降低图像噪音。 (2) 图像差分，发现车辆轮廓[2]，得到运动掩码。图像差分有两种主要方式，分别是帧间差分和背景差分。帧间差分速度快，但容易产生空洞，且无法分离出缓慢运动的车辆;背景差分速度慢，但分离效果好。考虑到如果车辆是缓慢进入测速区，则称重数据可靠性高，而且没有超速，进入识别点的效果好，所以选择帧间差分，这里使用能有效减小前景空洞的三帧差分算法[2]。 (3) 结合运动掩码更新历史运动图像、计算历史运动图像的梯度。 (4) 分割运动目标，得到一辆一辆的车，并跟踪。为区分开图像中的每一辆车，需要对其进行标记，这里使用的方法为： [Mkx，y=ID ifMk-1x，y≠0&k-1≠10 ifMk-1x，y=0 ] 式中：Mk(x，y)为分割出来的单独车辆目标的第k帧感兴趣区域矩形。这种方法虽然鲁棒性较好，但是因为重复计算量大，运算速度有限，所以在确定每辆车的ID后，使用OpenCV提供的更为快速的Camshift算法[3]继续跟踪。 (5) 计算每辆车的运动方向。这部分关系到运动目标筛选，在部分场合，摄像机的视野可能会涉及逆向车道。在这种情况下，可以通过筛选符合主要行驶方向的车辆来排除其他车辆或无关运动目标的干扰。 (6) 车辆进入测速区，开始测速。 (7) 车辆离开测速区，结束测速并计算速度。使用TBB进行并行分类识别车型。由于OpenCV新版矩阵结构Mat的所有操作使用原子操作，大大减轻了多线程编程的工作量，所以这里使用多线程并行操作是最佳选择。 (8) 根据所安装动态称重系统的车速要求，判断是否需要引导车辆到检测站进行检查。 获得实际载重 在视频分析中发现车辆后，对比动态测重模块中测得的实际载重。这里需要把应用场合分为两种情况：高速测重和低速测重，至于高低速的阀值，这根据不同动态称重系统的性能而定[4]，在系统安装时根据动态称重系统参数设置即可。由于目前高速测重技术的精度未达到作为证据的要求，所以在高速测重的场合，所得车重数据只能作为初步判断，若初步发现车辆超载，需要进一步引导车辆到大型地磅再次静态测量，并作其他处理。在低速测重场合，测得的动态数据可靠，可直接作为证据使用。所以系统的运行需要测速模块的配合。 无论高速场合与低速场合，本系统都能实现视频测速功能，可以直接用作超速抓拍系统，降低了公路部门的重复投入成本。 测速方法 测速测量车辆通过测速区所用的时间，然后用测速区长度除以时间而粗略估计得到。考虑到摄像机视域限制，设定的测速区域并不长，只有20 m左右，而且速度是用于参考载重信息是否有效的，所以无需太精确，因而可认为车辆是直线经过测速区域的。测速区的长度需在系统安装时手工进行长度映射。另外，确定通过测速区域的时间差使用帧率和帧计数得出，这样在多线程处理的情况下，可以排除系统时钟和处理速率的干扰，得出准确时间差。 2 测量结果 为快速测试系统性能，直接使用测试视频替代摄像机输入。使用微软Visual Studio 2010 MFC + OpenCV 编写一个即时处理程序，界面如图4所示。 图4 运行在Windows平台上的系统 测试使用一台Intel Core i5M处理器(主频 GHz+智能变频技术)、6 GB内存、 操作系统 为Windows 7 64 b的普通 笔记本 计算机，测试代码尚未使用图形处理器(GPU)计算，但代码在识别部分应用了TBB进行多核并行加速计算。 测试视频共两段，分别在两个不同的场景拍摄，第一段只有一辆公交车，场景较为简单;第二段则是多车多人环境，并且有车辆并行的情况，场景较为复杂，干扰较多。 第一段视频主要用于测试系统的极限性能，在测试开始前，先用转码工具把同一段视频转成不同帧率和分辨率的几段视频，其中视频的宽高比不变。输入视频测试后的结果如表1所示。 视频原始长度为6 s，双斜线为该场景的称重和测速区域。 测试结果表明：系统能实时处理标清视频流，但对高清视频还需进一步优化。 第二段视频主要测试系统的车型识别能力，测试数据如图5所示。 表1 输入视频测试后结果 图5 多车并行时能够准确区分 第二段视频夹杂较多无关目标，如行人、抖动的树枝横向行驶的车辆等，其中双白线之间区域为本场景的称重测速区域。 通过测试，可以看出无关目标能被全部排除，体现了车辆筛选很好的鲁棒性。视频中共通过9辆汽车，所有车辆均本正确识别车型。 3 结 语 通过测试数据可以看出，本系统提出的车型识别算法能适应不同场景和一定的环境变化，具有较高的效率和鲁棒性。随着计算机及其他数字信号处理(DSP)设备的信息处理能力不断提高，应用实时视频处理技术促进智能交通的能力将更大更稳定。若本系统能真正应用在智能交通系统上，有望对遏制道路超载超速现象做出贡献。 参考文献 [1] LIENHART Rainer， MAYDT Jochen. 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