基于DaVinci技術的實時闖紅燈抓拍系統(tǒng)研究.pdf

1、闖紅燈抓拍系統(tǒng)中使用到了很多計算機視覺和數(shù)字圖像處理技術,本文就其中的一些關鍵性算法展開了討論,主要針對目標檢測、跟蹤技術進行了深入的研究和實踐,并基于DaVinci技術初步實現(xiàn)闖紅燈抓拍系統(tǒng)。
　　 車輛檢測和車輛跟蹤是闖紅燈視頻系統(tǒng)的兩個關鍵算法。針對車輛檢測,傳統(tǒng)的算法不能很好的實現(xiàn)背景提取,尤其在目標的密度過高時無法實現(xiàn)背景重建,本文提出一種基于形態(tài)學和像素灰度歸類的背景重建方法可以很好地解決上述問題。該算法的基本思想:

2、首先通過三幀圖像中相鄰兩幀之間的差值得到中間圖像幀中目標的大致輪廓,然后用數(shù)學形態(tài)學原理處理圖像,最大程度地區(qū)分出前景對象和背景圖像。這時,為了減少前景對象對背景重建的影響,可以不考慮前景對象的像素點而只對背景圖像進行像素歸類。當視頻序列執(zhí)行完后,出現(xiàn)次數(shù)最多的像素值被定位為背景點的像素值,當求取每個像素點背景值后,背景圖像就生成了。針對車輛跟蹤,傳統(tǒng)的Mean Shift算法有兩個不足之處,一是無法自動設定初始化目標窗口,二是在跟蹤過

3、程中當運動目標的顏色分布與背景相似的情況下可能會丟失目標。對于其不足之處本文提出了一種基于改進MeanShift的車輛跟蹤算法,該算法可以利用闖紅燈抓拍系統(tǒng)的特點實現(xiàn)自動設定初始化目標窗口,并且利用Kalman濾波器根據(jù)目標前一幀的位置信息來預測出目標在本幀圖像中目標的可能位置,然后用Mean Shift算法在這個位置的鄰域內找到目標的真實位置,并利用前一幀目標的運動信息,實現(xiàn)更準確的跟蹤。對于本文提出的兩個改進算法,通過理論和仿真實驗

4、證明效果良好。
　　 TI的DaVinci技術是專門針對數(shù)字視頻系統(tǒng)開發(fā)提出的一種解決方案,而DM6446就是基于DaVinci技術的SoC處理器,其ARM+DSP的雙核架構可將高性能的可編程核與存儲器及外設集成在一起,使得DSP端執(zhí)行高性能算法,ARM端結合Linux嵌入式系統(tǒng)實現(xiàn)對外設的管理。因此,本文選擇DaVinci DM6446作為闖紅燈抓拍系統(tǒng)的開發(fā)和實現(xiàn)平臺。首先,基于DSP端在DaVinci開發(fā)工具CCS上對本文