摘要： 智能交通系統(tǒng)中需要的關(guān)鍵數(shù)據(jù)為道路的占有率、車流量、行車速度等。本文介紹了基于TMS320DM642的數(shù)字圖像車流量檢測系統(tǒng)，闡明了該嵌入式視覺系統(tǒng)的硬件組成原理及軟件結(jié)構(gòu)和車流量檢測算法。系統(tǒng)與現(xiàn)有的信號機(jī)聯(lián)調(diào)測試，證明其識別率高、體積小、成本低、實(shí)時(shí)性好，能實(shí)時(shí)檢測公路的車流量信息。 1、引言 隨著人口數(shù)量的增長，給交通帶來的壓力越來越大，智能交通系統(tǒng)成為近些年研究的熱點(diǎn)。車流量檢測是智能交通的基礎(chǔ)部分，在系統(tǒng)中占有重要地位。目前有多種方法檢測車流量，例如:電磁感應(yīng)裝置法和車流信息的超聲波檢測法。而實(shí)際上，前進(jìn)中的車輛速度、種類始終變化，所以普遍存在反射信號不穩(wěn)定，測量誤差大的問題。與以上方法相比，基于視頻的車流量檢測方法具有許多優(yōu)點(diǎn)：1、從視頻圖像中提取可靠信息，完成道路交通的監(jiān)視工作，可提高道路、車輛的自動化程度。2、交通監(jiān)視控制系統(tǒng)中安裝的視頻攝像機(jī)比安裝其它傳感器更經(jīng)濟(jì)、且破壞性低。3、實(shí)際道路交通系統(tǒng)中已經(jīng)安裝了許多攝像機(jī)用于道路交通監(jiān)視和控制，可一舉兩得。 現(xiàn)有的傳統(tǒng)視頻檢測方法基于工控機(jī)，其算法成熟，且已形成相關(guān)產(chǎn)品。但其也有缺點(diǎn)：1、是由于通用CPU沒有專用的硬件乘法器，故很難實(shí)現(xiàn)圖像的時(shí)實(shí)性處理。2、是采用通用工控機(jī)，運(yùn)行Windows系統(tǒng)，成本高，要時(shí)刻關(guān)心機(jī)器有沒死機(jī)，系統(tǒng)有沒感染病毒，操作系統(tǒng)的補(bǔ)丁升級等問題。基于以上兩點(diǎn)，本文提出了基于TMS320DM642（以后簡稱為DM642 ）的嵌入式圖像識別方案，解決了存在的問題。 2、車流量檢測系統(tǒng)的原理與組成 2．1車流量檢測系統(tǒng)的工作原理 車流量檢測系統(tǒng)是由視頻采集、車流量數(shù)字視頻信號處理、不同環(huán)境下車流量檢測算法、以及車流量檢測結(jié)果輸出等幾部分組成。數(shù)字圖像采集部分的核心芯片是TVP5150，它可將模擬視頻信號轉(zhuǎn)換為數(shù)字視頻信號。DM642運(yùn)行圖像算法對采集進(jìn)來的圖像進(jìn)行數(shù)字圖像處理。車流量數(shù)字視頻檢測算法白天主要是使用改進(jìn)后的幀差法進(jìn)行運(yùn)動檢測，夜間使用車燈檢測法。按照車道將采集到的公路圖像化分為四部分，每部分對應(yīng)一條車道。在每條車道中開設(shè)一個虛擬線圈（指圖像中一個矩形檢測區(qū)域，統(tǒng)稱為虛擬線圈），當(dāng)有車壓過虛擬線圈時(shí)會引起虛擬線圈內(nèi)像素值發(fā)生變化。根據(jù)此變化控制I/O口產(chǎn)生每條車道的相應(yīng)脈沖，處理后發(fā)出脈沖給公路交通信號機(jī)，控制交通燈，從而達(dá)到實(shí)現(xiàn)智能交通的目的。同時(shí)，可以通過網(wǎng)絡(luò)將車流量信息傳到監(jiān)控中心。 2．2車流量檢測系統(tǒng)硬件 DM642是德州儀器公司專門為多路視頻輸入輸出設(shè)計(jì)的數(shù)字信號處理芯片。其運(yùn)算功能強(qiáng)大，建立在第二代高性能超長指令字結(jié)構(gòu)上，可以8條指令并行執(zhí)行，使這款芯片非常適用于數(shù)字圖像處理?？紤]到實(shí)際工作的要求和系統(tǒng)的穩(wěn)定性，將DM642的主頻設(shè)置為600MHz。根據(jù)實(shí)際應(yīng)用環(huán)境和嵌入式系統(tǒng)的需要，系統(tǒng)除了擴(kuò)展了系統(tǒng)必須的存儲器部分和視頻采集回放部分外，主要擴(kuò)展了多路數(shù)字I/O和異步串口以及網(wǎng)絡(luò)接口功能，方便系統(tǒng)與外部通信。具體硬件實(shí)物如圖1所示。說明如下：1、外擴(kuò)SDRAM，容量為4M×64位；2、外擴(kuò)Flash，容量為4M×8位；3、2路PAL/NTSC標(biāo)準(zhǔn)模擬視頻輸入（CVBS或S端子），1路PAL/NTSC標(biāo)準(zhǔn)模擬視頻輸出；4、 通過CPLD擴(kuò)展8路數(shù)字I/O口，用于輸出車道上車流的信息；5、2路UART接口，接口標(biāo)準(zhǔn)RS232/RS422/RS485可配置；6、實(shí)時(shí)時(shí)鐘RTC+看門狗電路；7、10M/100Mbase-TX標(biāo)準(zhǔn)以太網(wǎng)接口。 系統(tǒng)組成如圖2所示，在圖中TMS320DM642通過64位寬的EMIF總線擴(kuò)展外部存儲器部分，包括32Mbytes的同步的DRAM，用于存放實(shí)際運(yùn)行時(shí)用戶代碼和圖像數(shù)據(jù)。4M的Flash用于存放bootloader，以及用戶的應(yīng)用程序，啟動時(shí)將FLASH中的代碼和數(shù)據(jù)加載到內(nèi)存中（SDRAM中），用戶對與虛擬線圈的配置參數(shù)也可以存放在FLASH中。SDRAM的數(shù)據(jù)寬度為64位，F(xiàn)LASH的數(shù)據(jù)寬度為8位，分別對應(yīng)TMS320DM642的CE0和CE1空間。同樣地，通用異步收發(fā)器UART和CPLD也是通過EMIF總線與DM642相連。UART用來擴(kuò)展串口，本系統(tǒng)中可用其擴(kuò)展了RS232接口。CPLD用來實(shí)現(xiàn)FLASH和UART的粘合邏輯及擴(kuò)展通用數(shù)字I/O。為了方便軟件的實(shí)現(xiàn)，本系統(tǒng)中將這兩部分也連接到了DM642的CE1空間，其內(nèi)部寄存器作為CE1存儲空間的一部分。 2．3視頻采集輸出部分 為了統(tǒng)計(jì)十字路口車流量的信息，本系統(tǒng)設(shè)計(jì)了兩路模擬視頻輸入。系統(tǒng)將攝像頭采集得模擬視頻信號由TVP5150按ITU-R BT.656轉(zhuǎn)化為數(shù)字視頻流，內(nèi)嵌同步信號發(fā)送到DM642的VP1口和VP2口上。圖像的行同步、場同步信號均內(nèi)嵌在視頻數(shù)據(jù)流中的EAV和SAV時(shí)基信號中，視頻口只需要視頻采樣時(shí)鐘和采樣使能信號即可。DM642可通過FIFO實(shí)現(xiàn)數(shù)字視頻圖像三幀連續(xù)采集,當(dāng)有一幀圖像正在處理時(shí)，其它兩個緩沖區(qū)還可以實(shí)現(xiàn)圖像的循環(huán)采集，從而解決了恒速的視頻采集與變速的圖像處理之間的矛盾。本系統(tǒng)擴(kuò)展了一路視頻輸出，用于本地回放，當(dāng)系統(tǒng)調(diào)試完畢后此部分功能可以不使用。視頻輸出由Phillips公司的SAA7121芯片實(shí)現(xiàn)。SAA7121將DM642的VP0口傳出的數(shù)字視頻信號轉(zhuǎn)化為PAL（50Hz）制式或者NTSC（60Hz）制式模擬信號送外接視頻口輸出。 3、軟件部分 3．1 車流量統(tǒng)計(jì)算法 由于白天和晚上路面光強(qiáng)變化非常大，這對算法的適應(yīng)性提出了更高的要求，為了能全天得到車流量的信息，所以整個算法將白天和晚上分別開來處理。程序結(jié)合當(dāng)時(shí)光線的不同情況，對兩種算法進(jìn)行自動的切換，從而保障整個算法的運(yùn)行環(huán)境。 3．1．1 虛擬線圈的選取： 虛擬線圈的選取關(guān)系到檢測算法的精度和速度，并且受到攝像頭安裝的高度和傾角，以及攝像頭景深的影響。一般情況下，虛擬線圈靠近圖像底部的位置，車輛的間距較大，便于檢測。虛擬線圈越大，相對檢測精度就越高，相應(yīng)的算法執(zhí)行的時(shí)間也會越長。由于整個系統(tǒng)要適應(yīng)各種路口、路面，所以虛擬線圈的選取交給了用戶。我們用VC6.0開發(fā)了PC機(jī)軟件，用戶使用此軟件，通過串口，對各個車道的虛擬線圈的大小和位置進(jìn)行設(shè)置。 3．1．2相鄰檢測幀的時(shí)間間隔： 由于整個系統(tǒng)要與信號機(jī)通信，所以要求我們處理每條道路上圖像的總時(shí)間不能超過0.25秒。這里選取每幀相隔0.125秒。 3．1．3車流量檢測算法www.51kaifa.com/html/jswz 由于白天車流量檢測算法已經(jīng)在工控機(jī)上有很成熟的應(yīng)用, 在此就不再贅述。晚上的路面能見度比較低，算法主要是對車燈的識別。在晚上，車燈有很強(qiáng)的亮度，所以只要能正確的檢測到車燈就可以進(jìn)行車輛的測量。算法的干擾來自路面對車燈發(fā)出來的光線的反射。通過使用Matlab仿真試驗(yàn)后發(fā)現(xiàn)，二值化去噪以后，圖像的亮斑基本上是車燈的形狀，而路面反光區(qū)向前發(fā)散，據(jù)此可以通過檢測窗上亮斑的形狀特征來識別車燈和路面反光區(qū)。對圖像二值化的閾值選取是通過大津法得到的，與經(jīng)驗(yàn)法相比，大津法是通過計(jì)算方差得到閾值，環(huán)境適應(yīng)能力比較強(qiáng)，但這也增加了算法的時(shí)間和空間復(fù)雜度。圖像去噪是使用3＊3的中值濾波器，我們對其進(jìn)行了快速算法的改進(jìn)，并且只對虛擬線圈進(jìn)行。 采集到路面原始灰度圖像如圖3，圖4為其二值化處理后的圖像，圖中矩形區(qū)域?yàn)樘摂M線圈，線圈中有兩個白色區(qū)域。以像素為單位，根據(jù)白色區(qū)域的最大長寬比確定是否為車燈。車燈對應(yīng)的白色區(qū)域長一般長小于等于寬，如圖5所示。路面反光對應(yīng)的白色區(qū)域長大于寬如圖8所示，虛擬線圈內(nèi)的白色區(qū)域?yàn)槁访娣垂狻? 3．2系統(tǒng)基于DSP/BIOS的軟件框架 系統(tǒng)軟件開發(fā)環(huán)境為CCS，使用了TI提供的DSP/BIOS內(nèi)核以及TI倡導(dǎo)的RF5軟件參考框架。通過DSP/BIOS,配置了輸入、處理、輸出等線程，這些線程之間的同步通過旗語進(jìn)行。使用DSP/BIOS內(nèi)核，配置DSP/BIOS方便易行，便于更改，比傳統(tǒng)方法有許多優(yōu)勢。使用DSP軟件架構(gòu)RF5（Reference Framework 5），大大縮短了開發(fā)時(shí)間，同時(shí)也最大限度的保證了代碼的可移植性和健壯性。軟件架構(gòu)從下往上依次為CSL（芯片支持庫）、DSP/BIOS以及Driver層，信號處理庫層，算法標(biāo)準(zhǔn)層，這三層構(gòu)成RF5，最上面一層是用戶應(yīng)用程序?qū)?。用戶修改維護(hù)代碼方便，只需要上層改動即可。 輸入驅(qū)動采用TI公司提供的FVID類驅(qū)動，此驅(qū)動通過對結(jié)構(gòu)體配置參數(shù)，實(shí)現(xiàn)DM642視頻口的配置以及IIC模塊對A/D轉(zhuǎn)換芯片TVP5150的配置，使TVP5150輸出PAL制式的數(shù)字視頻流，并將采集到的圖像通過視頻口的FIFO寫入到指定內(nèi)存區(qū)。當(dāng)圖像采集完成后，通過旗語發(fā)送消息給處理模塊，消息結(jié)構(gòu)存儲了圖像數(shù)據(jù)所在內(nèi)存的空間的首地址。隨后輸入模塊等待輸出模塊的回復(fù)，以繼續(xù)處理下一幀的圖像。處理模塊負(fù)責(zé)執(zhí)行車流量統(tǒng)計(jì)算法。從輸入模塊發(fā)送的消息結(jié)構(gòu)中提取圖像數(shù)據(jù)地址，以進(jìn)行圖像算法處理，運(yùn)算結(jié)果通過CPLD擴(kuò)展的I/O口輸出，將車流量的監(jiān)測信息傳給信號機(jī)。 3．3代碼優(yōu)化 程序主要用C語言編寫，一些核心的代碼要滿足實(shí)時(shí)性的要求進(jìn)行了匯編優(yōu)化。C語言程序優(yōu)化的好壞直接影響程序的效率。程序中廣泛運(yùn)用以空間換時(shí)間的方法來提高代碼的運(yùn)行效率。代碼優(yōu)化的方法比較多，主要的方法有1、編譯器優(yōu)化，在編譯時(shí)選擇不同的編譯優(yōu)化選項(xiàng)，如-pm –oe 選項(xiàng)。2、優(yōu)化C語言編寫的代碼，加入指示性信息。常用的指示性的信息如#Pragma MUST_ITERATE等。3、編寫線性匯編程序，提高程序運(yùn)行速度。4、編寫匯編程序，實(shí)現(xiàn)軟件流水。排流水線可以使用多種技術(shù)手段，如依賴圖和迭代間隔時(shí)序表。在TI提供的技術(shù)文檔中有詳細(xì)描述，這里不再重復(fù)。 4、實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析 為驗(yàn)證車流量檢測系統(tǒng)的可靠性，將算法移植入檢測系統(tǒng)，在多處公路天橋上使用三角架安裝攝像頭進(jìn)行了實(shí)際檢測試驗(yàn)。由于天橋上有一定數(shù)量的行人，導(dǎo)致天橋輕微晃動，對攝像頭的穩(wěn)定性有一定影響。另外車輛騎線現(xiàn)象等造成檢測結(jié)果有一定誤差，但是檢測效果依然良好。一組測試如表1車流量檢測結(jié)果所示，在自然環(huán)境下，采集圖像大小為720×576。其中白天的測量時(shí)間為下午3點(diǎn)27分，晚上的時(shí)間為下午6點(diǎn)50分，天氣晴朗，測試地點(diǎn)為北京市海淀區(qū)學(xué)院路的兩條車道。采用CCD大小為1/3英寸。鏡頭焦距為3.5-8mm, 最大孔徑比為1:1.4。 表1車流量檢測結(jié)果 從表1車流量檢測結(jié)果中得知，白天視頻檢測的結(jié)果略好，夜間車燈的形狀和亮度有較大差異，有一定誤差，但系統(tǒng)識別準(zhǔn)確率都在80%以上。試驗(yàn)證明了該方法檢測精度高，實(shí)現(xiàn)成本低，系統(tǒng)運(yùn)行可靠。 本文作者的創(chuàng)新點(diǎn)：1、以往的基于視覺的車流量檢測硬件是工控機(jī)，本文提出了新的解決方案，介紹了基于TMS320DM642的嵌入式車流量檢測系統(tǒng)。通過試驗(yàn)證明了該系統(tǒng)體積小、成本低、穩(wěn)定可靠。2、文中介紹了夜間車流量的檢測算法，算法復(fù)雜度低，處理速度快，既能保證車流量檢測的實(shí)時(shí)性，又能滿足精度要求。