基于ARM的车辆变道视频检测技术的研究

发布时间：2020-07-01 03:41

【摘要】：车辆的便利性,给我们的生活带来了很多方便,但随着交通状况的日益恶化,违章变道,超速超载,酒后驾驶等行为造成了很多本可避免的交通事故。因此,越来越多的人提出了应该更好的维护交通系统。视频检测技术包括高精度、低误差以及高效率的特性,普遍使用在现代智能交通网络内。一般意义上的视频检测技术大部分是基于电脑进行相关的处理操作,这就需要实施远距离的信息传递,进行大量资金成本投入;此外,数据信息在传递过程中会有延迟和失真的情况。随着嵌入式系统(ARM)在当今时代飞速发展,凭借着它的高稳定性,低成本以及低功耗的优势,ARM产品已经成为了人们工作生活中必不可少的一部分,因此,以ARM为基础的车辆检测系统已经成为了智能交通系统(ITS)研究的主流趋势。本文通过在路面上安装的摄像头拍摄到的实时交通图像作为探索分析的重要研究目标,对视频图像中车辆变道行为的信息进行统计分析,对相关的前景目标的对象采集、阴影去除、信息传送等相关方面进行了分析探讨。此外,本文也讨论了当前流行的ARM系统和ARM处理设备,在Linux的嵌入式系统里,最后确定采用ARM11微型处理器实现上述算法操作,设计了一套易于安装,维护的体系架构。本文内容有:1.对行驶车辆的测验方面,通过实践对比了光流法、帧间差分法、背景减差法的优点与缺点,选取以背景差分为基础图像背景提取(ViBe)算法来当做系统的前景车辆对象实行研究算法。2.在前景行驶车辆的阴影去除方面,叙述了阴影出现的起因,经过一系列相关实验来论证了阴影部分对前景对象所造成的后果。在HSV颜色模型空间下对阴影部分进行了相关的实验检测分析,可以知道这个检测方法高效精确,能够符合系统的设计要求。在阴影的消除阶段里会影响图片的质量,因此,本文还论述了关于二值化图像的形态学的分析与解决方法。在车辆进行变换车道的测检过程中,关键是对虚拟检测线法与区域标记法进行对比分析,最终挑选了精确度好、实时性强的虚拟检测线法作为主要的检测手段。3.探讨分析了嵌入式操作系统,根据本文总结的设计需求分析,挑选代码开源嵌入式Linux(ubuntu)系统为车辆变换车道监测的系统,与此同时,选择了三星集团的S5PV210ARM11处理器作为本系统的处理设备。探讨了ARM处理器的程序编程工具元素和它的操作步骤,做好了关于ARM处理器端的使用程序的设计规划,具有了对图像数据的收集、处理、分析、存储、显示等能力。4.在现实路面交通中对这个系统做了了全方位的检测,通过检测的结果可以知道,这个系统实时性良好,统计结果准确,性能稳定的,数据传输准确,达到预期的标准。
【学位授予单位】：吉林大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP391.41

【参考文献】