【摘要】：車輛的便利性,給我們的生活帶來了很多方便,但隨著交通狀況的日益惡化,違章變道,超速超載,酒后駕駛等行為造成了很多本可避免的交通事故。因此,越來越多的人提出了應(yīng)該更好的維護(hù)交通系統(tǒng)。視頻檢測(cè)技術(shù)包括高精度、低誤差以及高效率的特性,普遍使用在現(xiàn)代智能交通網(wǎng)絡(luò)內(nèi)。一般意義上的視頻檢測(cè)技術(shù)大部分是基于電腦進(jìn)行相關(guān)的處理操作,這就需要實(shí)施遠(yuǎn)距離的信息傳遞,進(jìn)行大量資金成本投入;此外,數(shù)據(jù)信息在傳遞過程中會(huì)有延遲和失真的情況。隨著嵌入式系統(tǒng)(ARM)在當(dāng)今時(shí)代飛速發(fā)展,憑借著它的高穩(wěn)定性,低成本以及低功耗的優(yōu)勢(shì),ARM產(chǎn)品已經(jīng)成為了人們工作生活中必不可少的一部分,因此,以ARM為基礎(chǔ)的車輛檢測(cè)系統(tǒng)已經(jīng)成為了智能交通系統(tǒng)(ITS)研究的主流趨勢(shì)。本文通過在路面上安裝的攝像頭拍攝到的實(shí)時(shí)交通圖像作為探索分析的重要研究目標(biāo),對(duì)視頻圖像中車輛變道行為的信息進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析,對(duì)相關(guān)的前景目標(biāo)的對(duì)象采集、陰影去除、信息傳送等相關(guān)方面進(jìn)行了分析探討。此外,本文也討論了當(dāng)前流行的ARM系統(tǒng)和ARM處理設(shè)備,在Linux的嵌入式系統(tǒng)里,最后確定采用ARM11微型處理器實(shí)現(xiàn)上述算法操作,設(shè)計(jì)了一套易于安裝,維護(hù)的體系架構(gòu)。本文內(nèi)容有:1.對(duì)行駛車輛的測(cè)驗(yàn)方面,通過實(shí)踐對(duì)比了光流法、幀間差分法、背景減差法的優(yōu)點(diǎn)與缺點(diǎn),選取以背景差分為基礎(chǔ)圖像背景提取(ViBe)算法來當(dāng)做系統(tǒng)的前景車輛對(duì)象實(shí)行研究算法。2.在前景行駛車輛的陰影去除方面,敘述了陰影出現(xiàn)的起因,經(jīng)過一系列相關(guān)實(shí)驗(yàn)來論證了陰影部分對(duì)前景對(duì)象所造成的后果。在HSV顏色模型空間下對(duì)陰影部分進(jìn)行了相關(guān)的實(shí)驗(yàn)檢測(cè)分析,可以知道這個(gè)檢測(cè)方法高效精確,能夠符合系統(tǒng)的設(shè)計(jì)要求。在陰影的消除階段里會(huì)影響圖片的質(zhì)量,因此,本文還論述了關(guān)于二值化圖像的形態(tài)學(xué)的分析與解決方法。在車輛進(jìn)行變換車道的測(cè)檢過程中,關(guān)鍵是對(duì)虛擬檢測(cè)線法與區(qū)域標(biāo)記法進(jìn)行對(duì)比分析,最終挑選了精確度好、實(shí)時(shí)性強(qiáng)的虛擬檢測(cè)線法作為主要的檢測(cè)手段。3.探討分析了嵌入式操作系統(tǒng),根據(jù)本文總結(jié)的設(shè)計(jì)需求分析,挑選代碼開源嵌入式Linux(ubuntu)系統(tǒng)為車輛變換車道監(jiān)測(cè)的系統(tǒng),與此同時(shí),選擇了三星集團(tuán)的S5PV210ARM11處理器作為本系統(tǒng)的處理設(shè)備。探討了ARM處理器的程序編程工具元素和它的操作步驟,做好了關(guān)于ARM處理器端的使用程序的設(shè)計(jì)規(guī)劃,具有了對(duì)圖像數(shù)據(jù)的收集、處理、分析、存儲(chǔ)、顯示等能力。4.在現(xiàn)實(shí)路面交通中對(duì)這個(gè)系統(tǒng)做了了全方位的檢測(cè),通過檢測(cè)的結(jié)果可以知道,這個(gè)系統(tǒng)實(shí)時(shí)性良好,統(tǒng)計(jì)結(jié)果準(zhǔn)確,性能穩(wěn)定的,數(shù)據(jù)傳輸準(zhǔn)確,達(dá)到預(yù)期的標(biāo)準(zhǔn)。
【學(xué)位授予單位】：吉林大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TP391.41

【參考文獻(xiàn)】

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1 馬懷志;;基于視頻圖像處理技術(shù)的車流量檢測(cè)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與研究[J];長(zhǎng)春工程學(xué)院學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2015年04期

2 劉曉悅;孟妍;;運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤算法的研究[J];河北聯(lián)合大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2015年01期

3 張海寧;王洋;;基于OpenCV的車輛信息檢測(cè)系統(tǒng)研究[J];科技致富向?qū)?2015年02期

4 趙春媛;李萌;韓會(huì)山;劉福才;;基于ARM9的無(wú)線視頻監(jiān)控系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[J];計(jì)算機(jī)工程與設(shè)計(jì);2012年02期

5 許才敬;;Ubuntu下基于OpenCV的Canny邊緣檢測(cè)[J];數(shù)字技術(shù)與應(yīng)用;2011年01期

6 周明;李素珍;霍家道;;基于HSV模型的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)提取與跟蹤[J];指揮控制與仿真;2010年02期

7 唐俐;龍熙華;;運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)的三幀差分和背景消減研究[J];科技信息;2008年28期

8 彭春華;劉建業(yè);劉岳峰;晏磊;鄭江華;;車輛檢測(cè)傳感器綜述[J];傳感器與微系統(tǒng);2007年06期

9 李剛;邱尚斌;林凌;曾銳利;;基于背景差法和幀間差法的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)方法[J];儀器儀表學(xué)報(bào);2006年08期

10 張根耀,趙宗濤;光電子噪聲下的目標(biāo)跟蹤誤差分析[J];云南大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2003年05期

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2 陳璐;基于嵌入式Linux無(wú)線通信系統(tǒng)的設(shè)計(jì)[D];哈爾濱工業(yè)大學(xué);2014年

3 劉雅光;基于ARM的遠(yuǎn)程視頻監(jiān)控系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[D];武漢理工大學(xué);2009年

本文編號(hào)：2736245