嵌入式智能交通視頻分析前端的設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn).pdf

1、本文研究并實(shí)現(xiàn)了基于嵌入式平臺的智能交通場景分析前端。在嵌入式平臺上，實(shí)現(xiàn)了對交通場景中的車輛檢測與跟蹤，實(shí)現(xiàn)對車流量的統(tǒng)計(jì)，系統(tǒng)能在復(fù)雜及惡劣的環(huán)境工作，如能夠抵抗雨雪，倒影的干擾。
　　本文首先分析了智能交通系統(tǒng)在國內(nèi)外的發(fā)展現(xiàn)狀，提出基于嵌入式的智能前端分析系統(tǒng)的應(yīng)用需求，然后對車輛檢測算法、跟蹤算法進(jìn)行了方案比較和選擇，確定了以基于級聯(lián)分類器的車輛檢測模塊和基于位置與Camshift相結(jié)合的跟蹤模塊，并確定了以TI公司的D

2、M6437為硬件開發(fā)平臺。在檢測模塊中，詳細(xì)地介紹了檢測算法的原理和流程，并對算法的性能做了測試，實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證其具有檢測率高與具有抗干擾能力強(qiáng)的特點(diǎn)。在車輛跟蹤模塊中，采用了基于位置匹配與Camshift結(jié)合的方法，以應(yīng)對擁堵場景下車輛跟蹤難點(diǎn)。由于嵌入式平臺的特殊性，需要對算法模塊進(jìn)行優(yōu)化以達(dá)到系統(tǒng)應(yīng)用的時(shí)間要求，論文講述了算法在DM6437上的優(yōu)化過程，最終優(yōu)化的算法達(dá)到每秒6～9幀的處理速度，系統(tǒng)能夠準(zhǔn)實(shí)時(shí)的對交通場景進(jìn)行分析。最后，