薛雅麗

摘要：客流檢測(cè)是公共交通智能化的數(shù)據(jù)來(lái)源，準(zhǔn)確性實(shí)時(shí)性至關(guān)重要，本文應(yīng)用嵌入式硬件TMS320DM6437芯片豐富的片上資源，以及強(qiáng)大的系統(tǒng)支持，通過(guò)對(duì)檢測(cè)跟蹤算法的改進(jìn)，在硬件平臺(tái)移植簡(jiǎn)化了算法，實(shí)現(xiàn)了一種行人檢測(cè)的應(yīng)用系統(tǒng)。

關(guān)鍵詞：TMS320DM6437;Viber;客流檢測(cè)

中圖分類(lèi)號(hào)：TB文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：Adoi：10.19311/j.cnki.16723198.2020.23.078

對(duì)于公共交通智能化，基礎(chǔ)客流檢測(cè)技術(shù)至關(guān)重要，檢測(cè)的精確性和實(shí)時(shí)性直接影響公共交通的客流吸引率和運(yùn)行效率。客流檢測(cè)技術(shù)一方面是檢測(cè)算法，另一方面是檢測(cè)算法的實(shí)現(xiàn)。隨著微控制器，電子、計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展，使客流檢測(cè)算法在嵌入式系統(tǒng)上實(shí)現(xiàn)成為可能并廣泛流行，本文將介紹在TMS320DM6437芯片基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)的客流檢測(cè)方法。通過(guò)對(duì)傳統(tǒng)算法的改進(jìn)實(shí)現(xiàn)適用于硬件的算法，并通過(guò)基于TMS320DM6437的硬件平臺(tái)實(shí)現(xiàn)。

1硬件平臺(tái)介紹

TMS320DM6437是德州儀器公司TI發(fā)布的一款基于達(dá)芬奇技術(shù)的面向數(shù)字多媒體應(yīng)用的DSP，核心元件DSP的主頻為700MHz，處理器性能可達(dá)5600MIPS，系統(tǒng)的計(jì)算能力非常強(qiáng)大，且具有高性能的定點(diǎn)處理器。它可以對(duì)DDR2類(lèi)型內(nèi)存進(jìn)行訪(fǎng)問(wèn)，訪(fǎng)問(wèn)數(shù)據(jù)的吞吐量可以達(dá)到1GByte/s以上。DSP內(nèi)核有個(gè)邏輯單元，最多可以同時(shí)運(yùn)行8條指令。有助于視頻信號(hào)的處理，方便產(chǎn)品的開(kāi)發(fā)。TI公司擁有強(qiáng)大的相關(guān)支持，提供強(qiáng)大的圖像/視頻開(kāi)發(fā)工具包，直接支持適合于硬件開(kāi)發(fā)的基礎(chǔ)圖像處理功能，因此可以加快開(kāi)發(fā)速度，研究者可以專(zhuān)注于研究實(shí)現(xiàn)相應(yīng)的功能。其具有兩路模擬視頻輸入接口及一路數(shù)字視頻接口，一路模擬視頻輸出及VGA端子輸出。

本次設(shè)計(jì)采用一路模擬視頻輸入以及VGA輸出，應(yīng)用其視頻處理子系統(tǒng)，用硬件方式初步完成視頻圖像數(shù)據(jù)的采集和一些圖像預(yù)處理操作。視頻處理子系統(tǒng)主要為視頻處理前端和視頻處理后端兩部分。視頻處理前端提供多種標(biāo)準(zhǔn)的數(shù)字視頻輸入，并對(duì)輸入的視頻進(jìn)行預(yù)處理。視頻處理后端主要為OSD部分和VENC部分。其中CCD控制器負(fù)責(zé)接收外部輸入的視頻信號(hào)，預(yù)覽器負(fù)責(zé)實(shí)現(xiàn)RGB格式到Y(jié)CbCr格式的轉(zhuǎn)換。CCD控制器首先進(jìn)行數(shù)據(jù)采集和數(shù)據(jù)移位，然后經(jīng)過(guò)光黑鉗位模塊去掉圖像中的噪聲。經(jīng)過(guò)黑像素補(bǔ)償調(diào)整各個(gè)顏色通道的信號(hào)電平。最后經(jīng)數(shù)據(jù)格式化和視頻端像素選擇模塊確定傳感器讀出幀的格式。之后進(jìn)入Preview模塊，先經(jīng)預(yù)覽器接口確定視頻源方向和幀尺寸，再經(jīng)中值濾波和噪聲濾波，然后經(jīng)過(guò)CFA插值，進(jìn)行數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換，得到格式為YCbCr4：2：2圖像數(shù)據(jù)，再進(jìn)入緩沖器接口，最后經(jīng)視頻編解碼模塊供輸出使用，系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)框圖如圖1。

2軟件算法設(shè)計(jì)

由于硬件資源有限，本設(shè)計(jì)對(duì)傳統(tǒng)檢測(cè)跟蹤算法進(jìn)行了改進(jìn)。目標(biāo)檢測(cè)部分，建立背景模型，用一幀數(shù)據(jù)，隨后逐幀導(dǎo)入檢測(cè)。第二幀輸入開(kāi)始，更新背景模型，檢測(cè)出動(dòng)態(tài)前景。動(dòng)態(tài)跟蹤部分，根據(jù)前景信息獲取動(dòng)態(tài)目標(biāo)的中心坐標(biāo)，并在屏幕上顯示位置。然后導(dǎo)入下一幀實(shí)現(xiàn)循環(huán)動(dòng)態(tài)跟蹤。

首先，建立背景模型。對(duì)傳統(tǒng)的ViBe算法進(jìn)行改進(jìn)。原算法需要對(duì)第一幀當(dāng)中每個(gè)像素建立樣本集。此處在建立樣本集時(shí)，采用每個(gè)像素20個(gè)樣本的數(shù)量。樣本的選擇為當(dāng)前樣本的8鄰域隨機(jī)選擇。隨機(jī)選擇采用借助于隨機(jī)表進(jìn)行，這里采用將預(yù)先生成好的隨機(jī)數(shù)以數(shù)組形式存儲(chǔ)于處理器中，當(dāng)需要隨機(jī)取樣時(shí)，順序選擇隨機(jī)數(shù)表中的元素作為圖像矩陣樣本集中的下標(biāo)，從而達(dá)到隨機(jī)選擇的目的。

其次，背景模型更新階段。分為檢測(cè)模型匹配狀況和對(duì)匹配模型的次數(shù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)兩個(gè)步驟。初始化之后，從第二幀開(kāi)始，對(duì)每個(gè)像素逐個(gè)掃描，將其和同一位置像素的背景模型中的像素對(duì)比。采用對(duì)其像素灰度值作差求絕對(duì)值，將所得結(jié)果同預(yù)先設(shè)定的匹配閾值R進(jìn)行比較。如果小于閾值，表示該像素存在一個(gè)匹配，同時(shí)匹配數(shù)增加。之后對(duì)匹配像素?cái)?shù)目進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，再將結(jié)果與預(yù)先設(shè)定的最少匹配數(shù)目閾值進(jìn)行比較。如果最終匹配數(shù)目之和小于該最少匹配數(shù)，則表示該像素是前景點(diǎn)，若大于其最少匹配數(shù)，則認(rèn)為是背景點(diǎn)。

最后，進(jìn)行動(dòng)態(tài)跟蹤。檢測(cè)出動(dòng)態(tài)目標(biāo)之后，計(jì)算所有前景點(diǎn)質(zhì)心，得到其位置。通過(guò)求取所有前景點(diǎn)的橫坐標(biāo)及縱坐標(biāo)的算數(shù)平均值得到。

3總結(jié)

本文采用TMSDM6437芯片進(jìn)行了行人計(jì)數(shù)系統(tǒng)設(shè)計(jì)，應(yīng)用平臺(tái)豐富的資源，節(jié)省了大量硬件設(shè)計(jì)成本，且提高了系統(tǒng)的可靠性便攜性，縮短了開(kāi)發(fā)周期。對(duì)于檢測(cè)以及跟蹤算法方面進(jìn)行了改進(jìn)，得到更適應(yīng)于硬件平臺(tái)的算法，實(shí)驗(yàn)結(jié)果能夠較好的滿(mǎn)足檢測(cè)精度。

參考文獻(xiàn)

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