果蝇是一种视觉和嗅觉均较为灵敏的昆虫,它能借助嗅觉确定食物的远近和利用视觉判断食物的大致方位,这种生物机理为果蝇优化算法的研究提供了重要生物资源。另一方面,果蝇对视域内运动目标的高度敏感性和具有避障行为的能力为计算机视觉的研究提供又一新途径,但研究工作较为匮乏。为此,本文基于果蝇视觉系统的行为特征设计改进型人工果蝇视觉碰撞预警计算模型,并借助TI公司的DSP芯片TMS320DM642,探讨果蝇视觉碰撞预警系统。研究成果有助于加快果蝇视觉系统的生物机理在计算智能中的应用,也有助于人工果蝇视觉计算模型与硬件的结合。主要工作和取得的研究成果如下:1、针对DSP开发平台和基于CCD采集的视频图像格式的特点,介绍开发碰撞预警系统所需的相关硬件知识,确定本文的硬件开发环境。介绍RGB彩色模型与YCrCb色彩空间的关系,分析阈值对图像二值化的影响。对图像处理中多种噪声处理和目标提取方法的原理进行介绍,并结合图像实例,分析各种方法的优缺点、适用范围以及各种方法间的区别与联系、各自的优势,获得适合于DSP硬件环境的去噪和目标提取方法。最后,对果蝇视觉碰撞预警系统所使用的模拟电视制式进行介绍,为后续研发奠定基础。2、对果蝇视觉系统的结构特性和生物学原理进行描述,概括和分析已有的人工果蝇视觉碰撞检测模型的原理、设计思想和存在的问题,改进模型中的Medulla层和碰撞检测方案,获得改进型碰撞预警模型。最后,借助玻璃小球运动视频图像序列,检测该模型是否能有效、合理地发送预警信号且不出现误报现象。数值实验结果表明,该模型是有效的。3、基于TMS320DM642芯片、CCD摄像机、视频图像输出设备及LED灯,搭建果蝇视觉碰撞预警系统的硬件平台;结合硬件设计的需要,通过目标所在区域标定的思想改进碰撞预警模型的执行效率,并将该模型移植入硬件平台,获得基于DSP的碰撞预警样机。最后,借助于实际场景的视频图像序列检测该样机的预警效果和实时性。结果表明,该样机在实时环境测试中已初步展现其有效性,能有效发送预警信号。