基于嵌入式視覺系統(tǒng)的道路車輛檢測技術研究.pdf

1、隨著各國汽車保有量的增加和交通狀況的日益復雜化，每年都會因為公路交通事故給各個國家的國民經(jīng)濟和人民生命財產(chǎn)帶來巨大的損失。隨著主動安全概念的提出，特別是高級駕駛輔助系統(tǒng)(ADAS)的提出，為提高公路交通安全提供了新的方向，已經(jīng)成為公路交通安全領域的研究重點。道路車輛檢測是ADAS的重要組成部分，本文在分析國內(nèi)外前方車輛檢測研究成果的基礎上，提出了一種基于嵌入式視覺系統(tǒng)的道路車輛檢測技術。
　　首先，本文開發(fā)了以TI的ARM+DSP

2、雙核處理器OMAP3530作為核心處理器的車載嵌入式視覺系統(tǒng)硬件平臺，并設計了相應的圖像采集和顯示模塊，同時配置和編寫了系統(tǒng)的軟件開發(fā)環(huán)境，為車輛檢測算法的移植提供了基礎平臺。
　　其次，本文綜合算法執(zhí)行效率和環(huán)境適應性兩個方面，面向高速或高等級公路環(huán)境，提出一種能夠適應全天工作的車輛檢測算法。通過設計環(huán)境分類器，將車輛的行駛環(huán)境分為強光照，正常光照，弱光照和夜間四類工況;為了有效提取車輛候選區(qū)域，提出基于邊緣增強的區(qū)域增長方法，

3、將環(huán)境圖像劃分為道路和非道路區(qū)域;在此基礎上，針對日間和夜間這兩類具有很大差異的環(huán)境類型，分別提出了兩種基于多特征融合的道路車輛檢測算法。
　　然后，通過分析OpenCV代碼特點以及DSP結(jié)構(gòu)特點，采用代碼縮減、函數(shù)替換、函數(shù)改寫等措施研究將OpenCV移植到DSP內(nèi)核中的方法，在保留OpenCV圖像處理函數(shù)準確性和多樣性的同時，完成所提出車輛檢測算法在嵌入式視覺系統(tǒng)中的代碼實現(xiàn)。
　　最后，對本文提出的算法按照強光照、正常