基于DSP的實時交通視頻監(jiān)控硬件實現(xiàn)與算法研究.pdf

1、隨著我國經(jīng)濟增長,能否提供高效快捷的交通環(huán)境越來越成為制約一個城市發(fā)展的關(guān)鍵因素。在不改變現(xiàn)有的硬件設(shè)施基礎(chǔ)上,使用ITS交通系統(tǒng)對交通進行管理和規(guī)劃是最有效的方法。交通信息實時采集可以有多種方法,其中基于視頻的方法是近年來的熱點。但是由于道路環(huán)境的復雜性和多樣性,如何保證交通視頻監(jiān)控的精確性和實時性給研究人員帶來了很大的挑戰(zhàn)。
　　 本文主要從兩個方面進行研究:第一,為了確保視頻監(jiān)控系統(tǒng)的準確性,很好地去除跟蹤過程中車輛相互遮

2、擋和道路周圍復雜環(huán)境的影響,對監(jiān)控系統(tǒng)中的運動目標的跟蹤算法進行研究。第二,為了保證視頻監(jiān)控系統(tǒng)的實時性,采用專用的信號處理芯片。TMS320DM642平臺來實現(xiàn)視頻監(jiān)控系統(tǒng),主要對系統(tǒng)的優(yōu)化進行研究。
　　 運動車輛跟蹤:分析了傳統(tǒng)的斑塊跟蹤和Mean-shft算法,提出了基于顏色直方圖的Mean-shft和Kalman濾波器相結(jié)合的跟蹤系統(tǒng)。基于斑塊的跟蹤算法速度快,但是不能解決跟蹤過程中的遮擋問題和道路環(huán)境復雜的干擾。傳統(tǒng)

3、的Mean-shft算法也不能解決好快速運動目標的問題,所以本文利用Kalman對Mean shift車輛跟蹤器的輸入進行預測,同時對跟蹤器的輸出進行濾波能夠很好的提高系統(tǒng)的準確性。最后對三個算法進行了比較?？紤]到嵌入式應用,兼顧系統(tǒng)的實時性和準確性設(shè)計了一個利用三個算法各自優(yōu)點的跟蹤系統(tǒng)。
　　 目標多特征融合:傳統(tǒng)的Mean-shift算法選取目標的顏色直方圖作為跟蹤的特征值,這種算法適用于所有通用的待跟蹤目標。但是為了提高