基于机器视觉的公路车流量检测系统研究.doc

蚃基于机器视觉的公路车流量检测系统研究螀摘要:莇       智能交通系统中需要的关键数据为道路的占有率、车流量、行车速度等。本文介绍了基于TMS320DM642的数字图像车流量检测系统,阐明了该嵌入式视觉系统的硬件组成原理及软件结构和车流量检测算法。系统与现有的信号机联调测试,证明其识别率高、体积小、成本低、实时性好,能实时检测公路的车流量信息。                                    膅1、引言莂       随着人口数量的增长,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点。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,测量误差大的问题。与以上方法相比,基于视频的车流量检测方法具有许多优点:1、从视频图像中提取可靠信息,完成道路交通的监视工作,可提高道路、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许多摄像机用于道路交通监视和控制,可一举两得。袀       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,成本高,要时刻关心机器有没死机,系统有没感染病毒,操作系统的补丁升级等问题。基于以上两点,本文提出了基于TMS320DM642(以后简称为DM642)的嵌入式图像识别方案,解决了存在的问题。螈2、车流量检测系统的原理与组成袇               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信号机,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。羀              DM642是德州仪器公司专门为多路视频输入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入式系统的需要,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,方便系统与外部通信。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、