基于DAVINCI车辆检测与跟踪系统的实现

发布时间：2017-09-27 02:21

  本文关键词：基于DAVINCI车辆检测与跟踪系统的实现

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【摘要】：智能交通系统作为跨世纪的经济增长点,早在20世纪中期就已经得到众多发达国家的关注。就目前我国交通运输系统的现况来讲,智能交通系统的建设已成为一种必然性。本文以基于OpenCV的车流量检测与跟踪算法的开发为基础,提出了一种基于改进的kalman滤波自适应混合高斯背景建模和基于目标特征与kalman滤波器相结合的团块跟踪算法。并利用实地交通监控视频对算法进行检测,将检测后有效的算法移植到开发板DVS6446中,以完成基于达芬奇技术的嵌入式车流检测与跟踪系统的研究。论文的关键内容与工作有以下方面：1、提出了一种基于改进的kalman滤波自适应混合高斯背景建模和基于目标特征与kalman滤波器相结合的团块跟踪算法。主要是针对传统混合高斯背景建模进行分析,并做了算法改进。同时对现有主要跟踪算法做了比较,选择了适合本文应用系统的目标跟踪算法。2、深入学习芯片DM6446的软硬件结构与软件开发流程。完成DM6446开发环境的搭建。如Linux开发环境搭建,SDK开发套件的安装及开发板启动程序和内核的裁剪与烧写。同时对开发环境参数进行了具体配置。3、算法的移植及嵌入式系统的移植。要完成这两项,首先认真学习包括Codec Engine、Codec .Server、xDM和xDAIS等相关内容,通过算法创立,引擎的配置,Codec Server的生成,以及引擎的集成,最终生成ARM端应用程序。4、对该系统进行效果检测。统计实验数据,给出误检与漏检的分析结果,并结合数据,做出城市交通车流量变化趋势图。
【关键词】：嵌入式系统 混合高斯模型 改进的卡尔曼滤波 DM6446 达芬奇技术
【学位授予单位】：宁夏大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：U495;TP391.41
【目录】：

• 摘要3-4
• Abstract4-6
• 第一章 绪论6-12
• 1.1 研究背景与意义6-8
• 1.2 研究现状及发展前景8-9
• 1.3 本文的主要研究内容和论文结构9-12
• 第二章 基于视频的车辆检测与跟踪方法12-25
• 2.1 OpenCV概述12-14
• 2.2 视频车辆检测算法14-19
• 2.3 视频运动车辆跟踪算法19-24
• 2.4 本章小结24-25
• 第三章 达芬奇技术开发平台结构介绍25-38
• 3.1 嵌入式数字视频处理系统25-26
• 3.2 TMS320DM6446处理器的系统结构26-29
• 3.3 TMS320DM6446软件架构29-30
• 3.4 达芬奇系统平台搭建30-37
• 3.5 本章小结37-38
• 第四章 嵌入式系统程序设计与开发38-53
• 4.1 系统总体程序设计38-42
• 4.2 视频图像处理线程的设计与实现42-47
• 4.3 系统运行的结果47-52
• 4.4 本章小结52-53
• 第五章 总结与展望53-55
• 5.1 主要工作与总结53
• 5.2 展望53-55
• 参考文献55-57
• 致谢57-58
• 附录1 本文英文简写索引58-59
• 附录2 部分工程应用代码59-60
• 附录3 车辆检测部分算法代码60-62
• 个人简介62

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前10条

1 郁佳佳;;车辆自动检测技术研究进展[J];信息通信;2015年09期

2 史巧硕;范东月;柴欣;曹鹏飞;耿跃华;;嵌入式Linux根文件系统的构建与分析[J];计算机测量与控制;2015年02期

3 吴忠泽;;中国智能交通行业发展现状与未来趋势[J];低碳世界;2013年12期

4 赵智慧;;我国智能交通标准化现状及对策研究[J];北方经济;2013年08期

5 谢文滨;叶水生;;达芬奇TMS320DM6446的视频软件设计[J];微型机与应用;2013年07期

6 帅建锋;;基于Linux VMware虚拟机的串口通信[J];计算机时代;2012年10期

7 文如泉;辛锋;;基于自适应混合高斯模型的运动目标检测[J];萍乡高等专科学校学报;2012年03期

8 李志军;许万里;黄玉兰;;基于达芬奇技术的视频监控系统研究[J];吉林大学学报(信息科学版);2010年06期

9 李付江;张刚;;基于TMS320DM6446高分辨率视频采集系统设计[J];太原理工大学学报;2009年02期

10 夏伟才;曾致远;;一种基于卡尔曼滤波的背景更新算法[J];计算机技术与发展;2007年10期

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本文编号：927101