停车场车流量视频检测关键技术研究与应用

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在当前经济迅速发展的大形势下,汽车保有量与日俱增,这就需要更高效的利用现有的停车位满足车主的需求,而当前停车场车位检测设备和提示设备不仅硬件成本高,耗费的软件资源大,设备之间信息通信更是与传输距离和传输速率密切相关。本文基于上述背景对车流量视频检测的关键技术进行研究,并应用于停车场。该系统具有硬件设备便携、成本低廉、车位信息直观透明、设备维护方便快捷等优点。传统的视频检测算法大多采用计算机平台进行数据处理,而本系统硬件处理平台采用TMS320DM642芯片,配合摄像头作为数据采集设备、数据编解码芯片进行数模转换,扩展SDRAM进行视频数据存储外加扩展FLASH用来存储算法程序,最终通过GPIO口传输信号到外接LED显示系统完成停车场车流量的监控和车位情况的实时显示。系统采用传统的背景差分法和阈值判别法对图像中的运动车辆进行检测,并对传统的背景模型更新算法进行改进,不仅平滑了背景中的噪声点同时保证了系统的实时性,此外通过数学模型及实验分析确定虚拟检测带的位置和高度,并确定背景模型更新速度;同时提出邻帧二值归类算法进行车辆行驶方向判别,根据像素变化的规律识别车辆行驶方向,运算量相对较少,满足系统对实时性的要求,最终通过阈值分割进行车辆识别与计数,保证了系统的准确性。本论文最后通过实验室模拟小车测试以及实地测试方案,结果表明,该系统可以满足停车场车流量的实时监测与计数的要求。
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