基于视频的交通数据采集系统设计

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1、基于视频的交通数据采集系统设计重庆大学硕士学位论文学生姓名:余征华指导教师:张玲教授专业:信号与信息处理学科门类:工学重庆大学通信工程学院二O一一年四月DesignofTrafficDataCollectionSystemBasedonVideoAThesisSubmittedtoChongqingUniversityinPartialFulfillmentoftheRequirementfortheDegreeofMasterofEngineeringByYuZhenghuaSupervisedbyProf.ZhangLingMajor:S

2、ignalandInformationProcessingCollegeofCommunicationEngineeringofChongqingUniversity,Chongqing,ChinaApril,2011重庆大学硕士学位论文中文摘要摘要随着社会经济的快速发展、城市化水平的提高,交通问题日益严峻,人们对交通系统管理智能化要求不断提高。交通数据采集作为智能交通系统(ITS)中的一个重要环节,为交通管理、交通控制与预测、交通引导以及交通信息服务等提供信息源。近年来,由于DSP技术、嵌入式技术、交通信息检测技术、视频图像处理等技术日趋完

3、善,基于视频图像的交通数据提取方法以其独特的优势在智能交通系统中得到深入发展和广泛应用。本文基于TI公司的达芬奇技术平台,设计了基于视频的交通数据采集系统。该系统可以实时采集现场交通视频图像,实现对交通实时监控;还可以通过上位机对本系统检测参数进行直观的设置,对运动车辆的实时检测提取车流量、平均车速、道路占有率等有效的交通数据。该系统为保证道路交通的通畅,实现交通管理智能化,具有重要的意义。本系统前端摄像机实时捕捉多个交通检测点的图像,然后通过电缆传送给视频检测处理系统进行数字化处理,将检测处理的数据统计得到有效的交通数据再传送到交通数据管理

4、中心。针对以往车辆的检测精度和实时性受整个系统软、硬件的限制这一缺陷,本文提出采用基于达芬奇技术的ARM+DSP双核架构的专用数字视频处理器芯片TMS320DM6446构建视频检测处理系统。本文工作主要分为DSP端算法设计和ARM端控制设计。DSP端主要实现车辆视频检测算法处理,通过分析常用检测算法的原理及优缺点,结合本课题功能要求,本文提出了基于帧差法的车辆检测改进算法,该算法采用设置双虚拟检测区域,通过邻域比较的方法进行图像差分,利用连续帧相关性进行车辆判断,大大提高了检测的准确性和实时性。ARM端主要实现各个功能模块,设计基于V4L2视

5、频驱动的视频采集应用程序实现图像采集,采用基于TCP协议的socket编程实现网络传输,在PC机的VC环境下设计检测参数配置软件用于检测参数设置,设计有效地交通数据提取方法实现基本交通数据采集。通过系统测试分析,该系统具有较高的检测准确率,而且具有良好的实时性和可扩展性。由于采用高性能、低功耗的处理器,大大节约了系统成本,其作为智能交通系统的重要子系统具有良好的实用价值。关键词:智能交通系统,达芬奇技术,视频车辆检测,帧差法,嵌入式LinuxI重庆大学硕士学位论文英文摘要ABSTRACTWiththerapiddevelopmentofsoc

6、ialeconomyandtheimprovementofurbanization,thetrafficproblemisincreasingseriouslydaybyday,therequirementforintelligentmanagementofthetransportationsystemincreasescontinually.Asanimportantpartofintelligenttransportationsystem(ITS),trafficdatacollectionprovidesinformationsourc

7、esfortrafficmanagement,trafficcontrolandforecast,transportationguide,trafficinformationservicesandsoon.Inrecentyears,DSPtechnology,embeddedtechnology,trafficinformationdetectiontechnologyandvideoimageprocessingtechnologyhasimprovedsignificantly.Themethodoftrafficdataextract

8、ionbasedonvideohasbeenfurtherdevelopedandwidelyappliedinITSduetoitsuniqueadvantage

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