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时间:2020-03-25
《基于微处理器的智能车图像采集与识别算法研究.pdf》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在行业资料-天天文库。
1、22传感器与微系统(TransducerandMicrosystemTechnologies)2011年第3O卷第8期基于微处理器的智能车图像采集与识别算法研究盛朝强,张瑞成,周志忠(重庆大学自动化学院,重庆400030)摘要:基于机器视觉的智能车辆跟踪防撞系统,信息量大,计算速度、存储容量要求较高,不便在嵌入式系统中实现。通过对机器视觉图像信息的等间距抽取,压缩了图像采集量,保留了最小特征,减小了存储的压力;通过对传统图像边缘提取算子的研究,提出了简化的基于阈值的边缘提取算子,提高了计算速度。仿真研究表明:该方法简单有效,并在智能模型车平台上得到验证。关键词:智能车辆;跟踪
2、防撞;嵌入式系统;数据压缩;边缘提取中图分类号:TP751.1文献标识码:A文章编号:1000-9787(2011)08-0022-03~⋯tuoy0ni●mageacqui⋯siti‘onand1recogni‘t-ionalgori·t’hmsbased0nmicr0pr0cess0rforsmartcarSHENGChao—qiang,ZHANGRui—cheng,ZHOUZhi—zhong(SchoolofAutomation,ChongqingUniversity,Chongqing400030,China)Abstract:Trackinganti—collisi
3、onsystemforintelligentvehiclebasedonmachinevisionisnoteasytoberealizedinembeddedsystembecauseofitshighrequirementforinformation,computationspeedandstoragecapacity.Withthemethodofextractingmachinevisionimageinformationequidistantly,imagesacquiredonlyretainitsminimumfeature,whichcompressedthe
4、acquisitionandlightenthestressofstorage.Asimplifiedthreshold—basededgeextractionoperatorisproposedbasedontheresearchofthetraditionalimageofedgedetectionoperator,whichishelpfultoincreasethespeedofcomputation.Thismethodisapprovedtobeeficientbysimulationandbeverifiedontheplatformofsmartmodelca
5、r.Keywords:intelligentvehicle;trackinganti—collision;embeddedsystem;datacompression;edgeextraction0引言640x480,支持隔行扫描。所用的智能模型车平台,摄像头基于单目视觉的道路检测和目标识别跟踪一直是智能和处理器直接相连。交通研究的热点。单目视觉检测具有结构简单、成本摄像头采集的图像经过无线模块NRF2401发送图像低、容易操作等优点。智能车以单目摄像头作为检测路面数据到接收端的NRP2401,接收端NRF2401与的传感器来检测路面和道路上目标物。MC9S12EVKX开发板
6、相连。开发板通过串口连接剑PC机传统检测路面和识别目标物的摄像头静止,使得动态上。最后进行Matlab仿真验证。Matlab中的设备控制工具目标较易检测,算法也有多种选择,实现效果较为理想。条用来负责上、下位机之间的通信。选取以查询的方式进随着移动机器人、智能车等移动智能体的发展,动态摄像头行串行通信,具体就是当下位机有大量的数据分时、分批传采集的图像增加了处理的难度。这样对硬件的要求更高。送给PC机,就需要不停查询串行接口的缓冲区,有数据就目前,图像处理的研究在算法上越来越复杂,硬件实现也主读取,此方法编程比较容易。图l为系统的框图。要靠FPGA,DSP等高速处理器。2图像
7、处理针对目前研究现状,本文压缩了信息量,精简了传统图由于微处理器的处理能力有限,应当尽量避免算法中像处理算法,采用微处理器作为主控芯片,简化了设计,降复杂的运算,且芯片内存只有8k,比较小。对于采集的数低了成本,并在智能模型车平台上得到验证。1图像采集系统字图像在保留最小特征的情况下,压缩越大越好。所以,相摄像头传感器采用的是CMOS0V7620,分辨率为对于传统图像预处理归一化、平滑、复原、增强、滤波等步收稿日期:2010—11-15基金项目:“211工程”三期创新人才培养计划建设项目(S-09108
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