基于TMS320DM642的智能交通監(jiān)控系統(tǒng)研究.pdf

1、智能交通監(jiān)控系統(tǒng)是智能交通系統(tǒng)的一個重要分支。隨著計算機視覺算法的發(fā)展和硬件平臺處理速度的提高，計算機視覺技術(shù)在智能交通監(jiān)控系統(tǒng)中的應(yīng)用越來越廣泛。如何準(zhǔn)確快捷的獲取道路車輛信息是智能交通系統(tǒng)中一個重要的研究課題。檢測得到的車輛信息是監(jiān)控系統(tǒng)進(jìn)行智能交通決策的基礎(chǔ)。車輛檢測系統(tǒng)的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性對于智能交通系統(tǒng)具有重要的意義。本文對智能交通系統(tǒng)中車輛信息的獲取這一問題進(jìn)行了深入的研究和討論。最終設(shè)計實現(xiàn)了基于DM642的嵌入式車輛檢測平臺

2、。同時，本文改進(jìn)了傳統(tǒng)車輛檢測算法，使之更適應(yīng)實時道路車輛檢測。實驗證明，本文構(gòu)建的嵌入式車輛檢測系統(tǒng)穩(wěn)定、高效，具有廣闊的應(yīng)用前景。本文的主要工作如下： 第一，針對智能交通監(jiān)控系統(tǒng)需要提取豐富車輛描述信息以及基于視覺的車輛檢測傳感器所具有的安裝簡便、成本低廉等特點，本文提出了基于背景建模的運動目標(biāo)檢測方案。通過比較現(xiàn)有運動目標(biāo)檢測方法以及成型的智能監(jiān)控系統(tǒng)，本文選取了Running Average的背景模型進(jìn)行建模。同時，本文

3、針對傳統(tǒng)運動目標(biāo)檢測算法閾值選取困難，檢測結(jié)果易受陰影影響，以及建模過程中受連續(xù)車流干擾產(chǎn)生殘影等問題進(jìn)行了深入研究。分別提出了采用雙閾值分割前景，HSV空間進(jìn)行陰影檢測與消除以及利用反饋信息優(yōu)化背景建模結(jié)果的算法改進(jìn)方案。有效的解決了傳統(tǒng)算法的問題，顯著提升了算法的準(zhǔn)確性和可靠性。 第二，本文對現(xiàn)有智能交通監(jiān)控系統(tǒng)總體構(gòu)架進(jìn)行了研究，現(xiàn)有系統(tǒng)由于所有圖像處理操作均在監(jiān)控中心PC平臺完成，造成監(jiān)控中心計算量過于龐大，無法完成多路