淺議基于dsp的視頻交通事件檢測(cè)單元研究

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1、分類號(hào)：TP39107lO一06241177驤步太海碩士學(xué)位論文基于DSP的視頻交通事件檢測(cè)單元研究導(dǎo)師姓名職稱申請(qǐng)學(xué)位級(jí)別論文提交日期學(xué)位授予單位郭曉嫻孫大躍教授答辯委員會(huì)主席學(xué)位論文評(píng)閱人巨永鋒教授段渭軍教授郭蘭英副教授摘要隨著視頻監(jiān)控系統(tǒng)的規(guī)模越來(lái)越大，視頻監(jiān)控內(nèi)容由目視解釋轉(zhuǎn)變?yōu)樽詣?dòng)解釋，實(shí)現(xiàn)智能視頻監(jiān)控是視頻監(jiān)控技術(shù)發(fā)展的必然?；趫D像處理的視頻交通事件檢測(cè)系統(tǒng)利用計(jì)算機(jī)視覺(jué)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊邏輯等技術(shù)和先進(jìn)的計(jì)算方法進(jìn)行事件檢測(cè)、車輛識(shí)別和公路監(jiān)控，可以獲得車流量、車速、道路的空間占有率等重要交通參數(shù)，從而可以預(yù)測(cè)和發(fā)現(xiàn)事故。而現(xiàn)有的基于中心處理的視頻交通事

2、件檢測(cè)系統(tǒng)由于計(jì)算能力和通訊帶寬等因素限制，無(wú)法應(yīng)用于大規(guī)模視頻監(jiān)控系統(tǒng)中。本文從對(duì)現(xiàn)行交通事件檢測(cè)體系的分析著手，提出了適用于大規(guī)模檢測(cè)系統(tǒng)應(yīng)用的分布式智能事件檢測(cè)系統(tǒng)，并對(duì)分布式智能事件檢測(cè)系統(tǒng)的重要組成部分——嵌入式視頻交通事件檢測(cè)單元(VTIDUⅥdeoTramcIncidentDetectionUIlit)進(jìn)行了深入研究。VTIDU采用高速DSP處理器DM642作為硬件系統(tǒng)核心，集高速視頻圖像采集、智能視覺(jué)分析、視頻壓縮、網(wǎng)絡(luò)化傳輸功能于一體，具有非接觸式檢測(cè)、設(shè)置方便、功能強(qiáng)大、性能可靠等優(yōu)點(diǎn)。本文研究了VTIDU的軟、硬件設(shè)計(jì)和嵌入式環(huán)境下的智能視覺(jué)分析

3、算法。在硬件設(shè)計(jì)中給出了DSP與其外圍各模塊的硬件體系；在軟件體系中分析了VTIDU的功能并給出了各功能模塊的具體實(shí)現(xiàn)，其中包括設(shè)備的驅(qū)動(dòng)，H264和視頻交通事件檢測(cè)系統(tǒng)的移植與優(yōu)化，基于TCP／IP協(xié)議族的視頻服務(wù)器以及系統(tǒng)的配置和控制：在算法分析部分，針對(duì)嵌入式這一特定的計(jì)算環(huán)境，對(duì)在VTIDU上如何實(shí)現(xiàn)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)和運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤進(jìn)行了相應(yīng)的研究，提出了適用于嵌入式環(huán)境下的智能視覺(jué)分析算法。經(jīng)測(cè)試，目前VTIDU可同時(shí)與多個(gè)客戶端建立TCP連接，以TCP或UDP協(xié)議發(fā)送壓縮視頻流；H263的壓縮速度可到30幀／秒，H264的壓縮速度為8幀／秒；交通流參數(shù)量檢測(cè)正確

4、率達(dá)90％以上。利用vTIDU可對(duì)傳統(tǒng)監(jiān)控系統(tǒng)進(jìn)行升級(jí)與革新，構(gòu)建具有“道路全程檢測(cè)、事件及時(shí)發(fā)現(xiàn)、主動(dòng)報(bào)警、人工確認(rèn)、視頻自動(dòng)切換、系統(tǒng)即時(shí)響應(yīng)"的分布式智能監(jiān)控體系，該系統(tǒng)運(yùn)行穩(wěn)定、安全、可靠，具有較高的應(yīng)用價(jià)值。關(guān)鍵詞：事件檢測(cè)，智能視覺(jué)，DSP，單元AbstractAstheVideomollitoringsystembecomingbiggerandbigger，tlleVideomollitorcontem仃肌sfomsf．romt11eVisu硝explanationtotheautomaticexplanation．Therefore，i11telli

5、gentVideomomtorbecomesnecessaqforthedeVelopmentofthevideomonitoringtechnology．UsingadVancedcomputemethodsandtechniquesuchaScomputervision，nervenetwork，aIld矗Jz二萬(wàn)logicandsoon，theVideotra幣ceVentdetectionsystembaSedonimageprocessingc硎esont11eeVentdetection，tlleVehiclesrecognitionaIldtheroad

6、monitoring．nc鋤f10recasta11ddiscoVert11eaccidenta11dob“ntheimportant們銜cparametersuch硒tramcnow，theVehiclespeed，andthepath’sspatialoccupancyproportion．Becauseofthelimitedcomputingpo、vera11dthecommunicationb觚d、Vidth，tlleexistingcentralprocessedVideo艦mceVentdetectionsyStemismlabletoapplytoth

7、ela唱e-scalevideodetectionsystem．BeginwithaIlaJysistomecurrentt1．a(chǎn)mceVentdetectionsystem，thisarticleproposesdistributionalintelligenteVentdetectionsystemsuitablehlthela唱e—scaledetectionsystem，鋤dhaLsconductedthedeepresearchtotheimportantcomponenttothesystem——Video’I’ramcIIlcident