基于DM642和AT91RM9200的违章车辆智能检测系统设计

针对违章车辆智能检测系统的“虚警”和“漏警”以及违章车辆图像处理数据量大、算法复杂等特点,设计了一种基于TMS320DM642和AT91RM9200技术的违章车辆智能检测系统硬件平台;违章车辆检测算法采用基于道路方向的三步搜索算法,运用三步搜索算法的原理和步骤并进行了验证。实验结果表明,该算法能快速、有效地提取目标,整个系统具有良好的智能化和稳定性。     

基于感兴趣区域AdaBoost分类器的视频车辆检测研究

近年来基于视频的车辆自动检测作为城市智能交通系统的一项重要技术一直受到关注.针对AdaBoost分类器目标检测所存在的漏检、误检和计算量过大等问题,提出一种基于混合高斯模型运动区域提取和Haar-like特征的AdaBoost级联分类器的交通视频车辆检测算法,首先通过建立混合高斯模型对运动目标的总体区域进行检测,进而提取基于车辆运动的感兴趣区域,再对其进行基于Haar-like特征的区域AdaBoost级联分类,实现对运动车辆的检测.由于采用了基于运动区域提取和分类相结合的检测模式,通过混合高斯背景模型较准确的提取出ROI作为车辆的候选区域,约束了每帧的搜索区域,使AdaBoost分类器的目标检测更具针对性,提高了检测的准确性,降低了漏检率;同时也减少了分类算法滑动窗口扫描所需要的时间,提高了检测速度.实验结果验证了所提出算法对复杂交通环境车辆检测的适应性和有效性.     

医用人体运动目标检测与跟踪系统在DSP上的实现

医用人体运动的检测与跟踪是人体运动分析的重要组成部分,对医用人体运动目标检测与跟踪系统在DSP开发平台DM642系统上的软件设计和实现过程进行了研究,完成了视频的采集、处理和显示任务,并为系统配置了远程网络视频显示,最终实现了基于DSP的运动人体目标检测与跟踪系统.     

基于DSP的运动目标实时检测自适应算法

嵌入式系统中运动目标检测存在噪声影响大、实时性差的问题。采用TI系列的TMS320DM642设计了一种运动目标自适应检测系统。首先计算相邻帧图像差值的熵值,通过三帧差法自适应地提取目标。最后,将该算法移植到了DSP平台。实验结果表明,该算法能有效解决三帧差法中噪声干扰问题,而且实时性好。     

基于灰度渐变特征的运动车辆阴影检测

针对当前基于颜色特征的阴影检测算法鲁棒性低的缺点,本文提出了一种基于灰度渐变一致性的运动车辆阴影检测算法.首先应用改进的高斯混合模型对背景进行自适应重建和更新,然后根据差分图像中运动阴影在水平和竖直方向上灰度变化一致的特点,提取阴影区域的灰度跳变点,并以灰度跳变点的密度分布为依据分割车身区域和阴影区域,实现对阴影区域的识别与提取.实验结果表明,该算法能够快速有效地提取运动车辆的阴影,同时,本算法在阴影与相邻车辆车身重叠情况下也有较好的检测效果.     

基于DM642的双目视觉系统和角点检测算法研究

本文分析了平行双目视觉测量技术中的角点检测算法,针对DM642嵌入式平台进行了相应改进.为了提高算法的简便性,减少人工干预,提出了自适应的Harris角点检测阈值设定算法,并针对DM642在算法实现时做了优化.经过实验,该方法可以准确地自动提取角点,比传统Harris角点检测算法更加适合嵌入式平台应用.     

基于差分均值背景提取和矩阵分区目标检测算法的研究

为提高对车辆图像的检测程度和实时性,针对智能交通系统,通过对实时路况的信息采集和视频图像的处理,提出了一种基于差分均值的背景提取计算方法和矩阵分区域的阴影检测方法,最终得到一个视频车辆的检测原型,从而实现对运动车辆的检测.实验结果表明,此种方法简单、计算量小、鲁棒性高,能快速地提取出背景图像,检测出比较完整的车辆阴影,可满足多运动目标的实时检测要求.     

一种车辆侧后方监控信息抬头显示系统

为了减轻驾驶员的驾驶负担,减少和避免车辆转弯、换道过程中发生交通事故,构建了基于DM642的车辆侧/后方监控抬头显示系统.系统采用CCD与激光测距组合技术,提取车辆位置、底部阴影和边缘特征识别目标车辆.为了跟踪目标车辆,采用HSI色彩空间下的改进Camshift算法,并控制伺服设备.通过构建车载抬头显示模块,在车辆换道或转弯时,将侧后方道路上的车辆识别与跟踪信息显示在车辆风挡玻璃上,给驾驶员信息提示,避免驾驶员分散对前方道路的注意力.实际道路实验验证,本系统识别正确率在96%以上,测距正确率在98%以上,耗时在350ms以下.     

基于DM642的自适应运动目标检测系统

针对帧差法和背景差法的运动检测方法的不足以及运动检测系统中图象数据处理量大、算法复杂等特点,设计了以TMS320DM642为核心处理器运动目标检测系统硬件平台。运动目标检测算法采用三帧差法与背景差法相结合的方法,并使用一种类单高斯阈值求解的方法实现门限的自适应调整和运动目标的分割,弥补了帧差法和背景差法的缺陷,提高了检测的准确性。结果表明,该系统运行良好,能够准确地检测出运动目标。     

基于DM642的火灾报警系统的设计与研究

该设计介绍了火焰图像的识别,提出基于DM642的火灾报警系统的设计过程,主要利用CCD摄像头采集火灾的火焰图像,再由芯片TVP5150转变为数字信号送入DM642的Vp口,并由DM642对送入的数字信号进行分析与处理,实现火灾的自动报警.     

基于车辆方波脉冲时序图的交通流参数实时检测算法

提出一种基于车辆方波脉冲时序图的交通流参数实时检测算法,克服了现有方法易受光线变化及天气影响、运算量大等缺陷,提高了实时交通流参数检测的准确率,为智能交通系统提供有力支撑。研究基于虚拟检测线,将交通监控视频降维处理为包含时间和空间信息的时空图,而后对时空图进行前景提取,生成二值化时空图的垂直投影,针对像素累积图设计了系统性去噪及车辆对象识别方法,进而生成车辆方波脉冲时序图,实时检测出车流量、车头时距、时间占有率、车辆速度并进行车辆分类。分析结果表明,所提出的方法能克服雨雪天气、夜晚光线等干扰,快速而准确地进行多车道交通流参数获取,计算负荷小,方法准确率高达97.32%,可满足智能交通系统对交通流参数检测实时性和精度的要求。     

基于地磁传感器的车辆检测算法*

地磁传感器是一种利用地磁变化来检测车辆的新型设备。通过分析大量地磁数据,提出一种基于波形峰谷值特征的车辆检测算法。该算法可以自动跟踪基线值并提取车辆信号特征。实际道路检测试验数据表明该算法简单有效,准确率可达98.5%以上。该系统可以应用于道路车流量检测,平均车速统计等,将在智能交通领域发挥重要作用。     

基于DM642交通信息采集系统的硬件实现

从系统核心、存储器、视频接口、以太网接口、音频接口等方面介绍了DM642交通信息采集系统。     

一种基于边缘信息的改进车辆检测方法

实时获取车辆有无、车流量等交通信息,在智能交通系统中有着及其重要的作用.基于视觉的交通监视系统具有直观明了、系统使用和维护费用相对较低等优点,因而广泛应用于公路干线和交叉道口的交通监控.但是由路边建筑、树木引起的阴影,是导致车辆检测错误的一大主要因素.笔者提出了一种基于边缘信息的改进车辆检测算法,用于检测车辆,进而实现对过往车辆的正确计数.     

基于活动轮廓与模糊型支持向量机的车辆分类算法

视频监控系统是智能交通监控系统的重要组成部分.通过监视区域车辆视频图像的预处理、检测,完成车辆的实时分类,并根据分类结果实时确定交通灯控制系统红黄绿灯的放行时间.采用活动轮廓跟踪模型对运动车辆视频图像实现检测,由模糊型支持向量机方法实现运动车辆的分类.Matlab软件仿真结果表明,大中小型车辆的平均正确识别率达96.49%,提高了车辆通行效率.     

基于视频的改进帧差法在车流量检测中的应用

如何有效去除背景、消除按车道开固定窗检测车辆的方法中,由于车辆换道或相邻车道的车辆部分覆盖了被检测车道检测窗而引起的误检,是车辆检测系统需要解决的一大难题.针对上述问题提出了一种基于视频的改进的帧差法,在检测带内由车辆信息生成数据流,根据数据流的变化进行车辆检测、计数并估计平均车速.从而实现对过往车辆的准确计数,更可靠地收集各车道的车流信息,为智能交通提供实时交通参数.     

基于耦合映象模型的交通流混沌现象分析

针对交通流耦合映象模型中出现的混沌现象，利用Matlab程序产生交通流时间序列，仿真研究了交通流车队中前后车辆之间车头间距的变化过程，并在此基础上讨论了参数变化对交通流运动状态的影响。结果表明，在该模型产生的交通流中，系统由于参数变化沿着Pomeau—Manneville途径走向混沌，从而验证了混沌现象在交通系统中确实存在。     

智能运输系统中的雷达车辆检测器

研究智能运输系统中的雷达车辆检测器,利用雷达原理完成对速度,流量等交通流的实时检测和统计,连续波雷达检测器利用运动目标产生的多普勒频移检测运动车辆,调频畦达检测器利用雷达测距原理检测静止,车辆,在频域中数字信号处理器对信号变换与处理,能快速,准确地得到车辆的速度,流量等信息,该检测器已广泛有于北京市智能运输系统中,实践表明对运动车辆的速度和流量的检测准确率高达95％。     

基于DM642的图像边缘检测算法研究与实现

实时图像处理技术已经成为最热门的研究课题之一.本文给出基于DM642平台实现实时图像处理系统的设计方案,在分析常用图像边缘检测算子基础上,引入适用于具有灰度渐变、噪声较多图像的边缘检测算子,结果证明在该系统下能实时完成视频图像的处理,给出的边缘检测算子能较好的消除噪声的影响,边缘轮廓清晰.     

基于视频的车流量检测

介绍了目前基于视频的车辆检测算法的优点和缺点，在此基础上提出了一种新的算法，该算法自适应能力强，计算量小，可正确判断有无车辆、完成车辆的计数，实现车流量计算、车速估计．采用了预估校正和相关性修正等措施，提高了检测精度，为交通监控系统提供实时有效的交通参数．