机器视觉在公路车流量检测系统研究
现如今机器视觉在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。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。
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。
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