论文部分内容阅读
伴随着交通运输行业的快速发展,智能交通系统在交通管理中发挥着越来越重要的作用。视频车辆跟踪技术成为了智能交通系统的一个重要研究方向,是世界各国的研究热点。本文利用嵌入式技术、视频检测与跟踪技术设计了嵌入式车辆跟踪系统的解决方案,该系统可应用于运动车辆跟踪。本文首先给出了该系统的总体架构,包括硬件平台、Bootloader、嵌入式Linux系统、应用程序。硬件平台以三星S3C6410X微处理器为核心,并扩展了一块基于TVP5150A的CCD模拟视频采集卡；在PC机中搭建了Linux开发环境,将Linux内核进行裁剪,交叉编译之后下载到开发板的Nand Flash中；同时开发应用程序,编译下载以执行。在嵌入式系统上实现了车辆跟踪算法的移植,针对实际系统的应用设计了视频车辆跟踪终端平台。论文的软件部分运行在Linux操作系统之中,给出了本文车辆跟踪算法的框架并参考OpenCV使用C++语言编程实现,采用混合高斯模型背景差分法和形态学梯度纹理提取法相结合得到车辆前景,利用Camshift方法进行车辆跟踪,加入Kalman滤波算法对目标模型在当前帧中的位置进行预测。按照Linux的V4L2规范编写了视频采集程序、LCD显示程序,并通过交叉编译和移植,调试应用程序。将在PC机中开发的跟踪程序通过交叉编译移植到S3C6410上运行,对通过CCD摄像头所采集的视频动态目标进行跟踪与显示。使用Linux的Oprofile性能分析工具,对软件运行过程中函数的耗时情况进行分析进而查找出程序的热点函数,并据此对车辆检测和跟踪算法进行程序优化工作,提升系统对视频的处理速度。