张绍满[1]2004年在《基于DSP分布式处理的视频检测系统研究与设计》文中研究表明随着社会的发展和机动车辆的日益增多,智能化的交通管理成为一种需要。基于图像处理的计算机视觉技术通过摄像机获取外界景物图像,并利用计算机对图像进行处理,以模拟人的视觉功能,是进行交通检测最直观有效的方法之一,因此将计算机视觉应用于交通管理成为近年来的热点。本文提出了一种基于 DSP 分布式处理的视频检测方案在智能交通管理中的应用。系统由工控机和 DSP 板卡组成,通过图像采集、视频检测、JPEG 压缩与数据上载等模块,实现闯红灯违章车辆自动抓拍以及交通参数的采集。传统的视频检测系统由工控机和视频采集卡组成,采用以工控机为核心的集中式处理,图像采集、视频检测等工作都在主机上完成,受主机资源的限制,系统不容易进行扩展。与之相比,本文提出的分布式处理方案,由于主体算法分散在多个 DSP 上实现,主机仅完成辅助的事务性处理,因此系统的优越性体现在可靠性、扩展性、性能价格比叁个方面。作为一种基于 PCI 总线的 DSP 应用实例,该方案利用了成熟的 PC 架构及其操作环境,可以加快开发速度,同时又降低了成本,具有一般性意义。本文阐述了双缓冲区设计的原理及实现方法,视频检测卡的一个缓冲区在进行视频检测的同时,另一个进行图像数据的采集,通过乒乓处理的方式,增强了实时处理能力。视频检测采用基于虚拟线圈运动矢量的方法,从 CCD 摄像头采集图像,在图像的特定区域定义虚拟线圈,通过估算虚拟线圈的运动矢量,就可以检测经过车辆的运动状态。另外,本文研究了 DSP 编程中的几个关键技术,特别是其中的软件优化方法,不仅决定视频检测卡能否正常工作,而且影响系统的实时性。这些关键技术的调试过程及解决方法,为 DSP 的开发应用积累了可供参考的经验。
郭晓娴[2]2009年在《基于DSP的视频交通事件检测单元研究》文中指出随着视频监控系统的规模越来越大,视频监控内容由目视解释转变为自动解释,实现智能视频监控是视频监控技术发展的必然。基于图像处理的视频交通事件检测系统利用计算机视觉、神经网络、模糊逻辑等技术和先进的计算方法进行事件检测、车辆识别和公路监控,可以获得车流量、车速、道路的空间占有率等重要交通参数,从而可以预测和发现事故。而现有的基于中心处理的视频交通事件检测系统由于计算能力和通讯带宽等因素限制,无法应用于大规模视频监控系统中。本文从对现行交通事件检测体系的分析着手,提出了适用于大规模检测系统应用的分布式智能事件检测系统,并对分布式智能事件检测系统的重要组成部分——嵌入式视频交通事件检测单元(VTIDU Video Traffic Incident Detection Unit)进行了深入研究。VTIDU采用高速DSP处理器DM642作为硬件系统核心,集高速视频图像采集、智能视觉分析、视频压缩、网络化传输功能于一体,具有非接触式检测、设置方便、功能强大、性能可靠等优点。本文研究了VTIDU的软、硬件设计和嵌入式环境下的智能视觉分析算法。在硬件设计中给出了DSP与其外围各模块的硬件体系;在软件体系中分析了VTIDU的功能并给出了各功能模块的具体实现,其中包括设备的驱动,H264和视频交通事件检测系统的移植与优化,基于TCP/IP协议族的视频服务器以及系统的配置和控制;在算法分析部分,针对嵌入式这一特定的计算环境,对在VTIDU上如何实现运动目标检测和运动目标跟踪进行了相应的研究,提出了适用于嵌入式环境下的智能视觉分析算法。经测试,目前VTIDU可同时与多个客户端建立TCP连接,以TCP或UDP协议发送压缩视频流;H263的压缩速度可到30帧/秒,H264的压缩速度为8帧/秒;交通流参数量检测正确率达90%以上。利用VTIDU可对传统监控系统进行升级与革新,构建具有“道路全程检测、事件及时发现、主动报警、人工确认、视频自动切换、系统即时响应”的分布式智能监控体系,该系统运行稳定、安全、可靠,具有较高的应用价值。
王渊[3]2007年在《基于DSP的车牌识别系统研究与设计》文中研究说明智能交通系统(ITS)是未来交通发展的必然趋势,是目前电子信息技术在交通运输领域应用的前沿研究课题。车牌识别系统(License Plate Recognition System,LPRS)是智能交通系统的重要组成部分,在规范交通管理及减少交通事故等方面具有重要的现实意义。近年来,人们对车牌自动识别技术开展了广泛的研究,但由于算法的复杂性以及系统实现的困难性,目前仍存在一些急待解决的问题,有必要对这一技术进行深入的研究。本文对车牌识别过程中的一些难点进行了研究探讨,阐述了一套车牌识别的算法体系。在车牌定位以及倾斜校正、字符分割方面给出了自己的研究成果。提出了一种综合车牌纹理、形状、颜色特征的定位方法和基于Radon变换和模板匹配的字符分割方法,最后论述了一种基于改进BP算法的字符识别方法。在应用上以本研究室交通参数检测方面的研究成果为基础,以DSP处理器为核心,通过采用DSP/BIOS实时操作系统,利用基于图像处理的计算机视觉技术,设计出分布式处理车牌实时识别系统。系统通过交通流检测、车牌识别、图像压缩与数据上载等模块,实现车牌实时识别。在软件设计上采用了基于类/微驱动(class/mini-driver)模型的开发方式。类/微驱动是在DSP/BIOS上构建的一种分层驱动模型,由类驱动和微驱动两部分构成。本文对DSP图像采集模块和HPI接口模块开发出微驱动,将算法实现与硬件平台独立开来。有效的提高了开发效率和软件复用性。
王继胜[4]2007年在《小平台剖面声纳的信号处理技术研究》文中研究指明近年来,随着海洋资源开发和民用堤坝安全检测技术的发展,对高分辨率剖面声纳的需求越来越迫切,作为水下探测的重要手段,高分辨率剖面声纳在水库、航道测淤、堤坝管涌空洞检测、海底油气管线定位、海底浅地层分层、沉船等水下掩埋物体探测等领域发挥着重要作用。同时,当前浅地层剖面声纳多为大型拖曳式探测方式,为了使得剖面声纳能够近距离探测目标区域,减小剖面声纳系统体积、重量使其搭载水下机器人等小平台可以作为水下目标探测的重要手段。本文以国家“863计划”“堤坝安全检测水下机器人”与“海底石油管线外检测”项目中两型小平台高分辨率剖面声纳系统设计与实现为主要应用背景开展的。提出了一种基于IP互连的分布式并行声纳信号处理系统,并围绕系统的设计与实现展开了一系列信号处理技术的研究工作。主要研究内容包括:并行处理系统的性能分析研究,并行互连拓扑网络结构研究,基于交叉开关的二维环网结构研究;在上述并行处理互连网络研究的基础上,进行了多DSP节点的剖面声纳并行处理系统的设计与实现研究,提出适合该系统结构的任务并行处理策略;然后,在剖面声纳信号分析的基础上,针对线性调频脉冲压缩的影响因素、脉冲压缩的旁瓣影响问题进行了研究,提出了将组合窗与谱修正相结合的加权处理方法。最后,以所设计的两型小平台剖面声纳根据实际的验证和探测需求,分别进行了水池、水槽及外场海试等试验研究。本文在以上研究基础上,解决了小平台剖面声纳系统的以下几个方面问题:1.缩小剖面声纳系统的体积,使其能够搭载到小平台载体上进行堤坝、海底管线等目标的近距离探测与搜索。2.指出当前并行声纳信号处理系统的一些弊端,研究出新颖的适合多DSP并行处理系统的互连拓扑网络,建立一种新型声纳阵列信号并行处理系统,进而提出一种通用型声纳阵列信号处理平台结构—软件声纳。3.研究了并行处理系统中节点数据通信问题,提出了在剖面声纳并行处理系统中常用的多节点广播式数据通信协议,使其更适应于剖面声纳系统匹配滤波脉冲压缩时参考信号的统一分配。4.解决线性调频脉冲信号的脉冲压缩旁瓣对剖面声纳小目标探测的影响问题,综合各种旁瓣抑制方法进行工程实现,用已建立的剖面声纳系统进行分辨力验证试验。本文所提出的系统结构和处理算法方面的改进,只是解决了小平台剖面声纳的某些方面的问题,为了使小平台剖面声纳在水下探测、资源开发等领域广泛的应用,需要声纳硬件系统设计与软件算法开发各方面的共同努力。
曾凯[5]2014年在《大容量图像信息分布式处理卡的研究与开发》文中进行了进一步梳理嵌入式平台技术的发展为科学研发和工业生产带来很大的便利，在很多领域可以用来替代工业PC系统。例如在布匹疵点检测中，性能强大的图像处理嵌入式平台，其运行速率、实时性、数据采集和传输能力可以与传统的工业PC系统相媲美，但是生产成本会大大降低，所以对图像处理嵌入式系统的研究和开发就有了现实意义。本文根据在工业生产中布匹疵点检测采集的图像信息数据量大，图像处理实时性要求高等特点，设计了大容量图像信息分布式处理卡这一嵌入式处理平台。论文完成了处理平台的方案设计，芯片选型，处理平台的原理图电路设计，以及板级PCB布线。其中，处理平台设计由FPGA母板+多块DSP子板架构组成，所以硬件电路设计工作需对FPGA母板和DSP子板分开设计。为了FPGA母板与多块DSP子板连接通信后组成分布式图像处理系统，需要设计FPGA母板接口和DSP子板接口，本文讨论了多种接口设计，确定在FPGA母板上由排母引出FPGA芯片未被配置的I/O引脚，DSP子板上由排针引出DSP芯片的VPORT接口引脚，同时配置FPGA通信模块和DSP的VPORT接口，最终实现FPGA母板与DSP子板的通信。本文设计的图像处理平台通过AD9945转换CCD采集到的图像信号，转换后的图像经过FPGA预处理后可以传送到DSP子板做进一步的算法处理。由于FPGA和DSP内部存储空间有限，面对大容量的图像信息，必须通过外扩存储器作为载体实现图像数据流传输，其中，FPGA外扩DDR2SDRAM，DSP外扩SDRAM和FLASH。本文详细介绍了AD9945、DDR2SDRAM和FLASH的配置和仿真波形。论文中FPGA母板上的FPGA芯片内部配置功能模块对多块DSP子板进行调度，控制图像数据流的传输。论文最后通过在图像处理平台上设计布匹疵点算法，验证平台的可行性。布匹疵点检测的算法在DSP子板上实现，TI提供的VLIB（图像视频库）可以简化算法设计步骤，提高算法开发效率。处理结果可以经过FPGA母板调度发送至上层PC，由此完成整个系统的设计和调试工作。
佚名[6]2005年在《通信》文中指出TN91 2005020754 数据业务自相似特性研究/宋美娜,段云峰,宋俊德,王进(习晾邮电大 学)11通信学报一2004,25(8)一150一155 合适的业务源模型能够在建立理论分析模型或进行系统性能仿真时,使 网络系统性能评价更加准确.自相似特性
刘庆[7]2007年在《基于DSP的电子警察系统的研究》文中认为随着社会的发展和机动车的普及,交通运输问题日益严重,传统的交通管理模式已经不能够满足现代公路网的管理。在这种背景下,智能交通系统(Intelligent Transportation System,简称ITS)开始逐渐的在国内外发展起来。电子警察系统是ITS不可缺少的一部分。本文研究的电子警察系统主要是抓拍路口车辆闯红灯等违章行为。本系统利用先进的虚拟线圈技术,取代了传统电子警察采用的埋在地底的磁感应线圈,并且选择了高性能的数字信号处理器(DSP)TMS320C6711作为硬件平台的核心。经实验证明,本系统准确性高、实时性高,具有很好的可扩展性和高性价比。视频检测是本系统实现的核心,用来检测车辆是否有违章行为。整个检测算法中包括停车线检测、虚拟线圈的设置和缩减、基于道路方向的叁步搜索算法。当中利用了很多图像处理方面的技术,如边缘检测、块匹配搜索算法等。基于道路方向的叁步搜索算法是检测算法的核心,它利用了在视频编码得到广泛使用的块匹配搜索算法,得到虚拟线圈的运动矢量,估计车辆的运动估计,利用运动矢量的幅值与幅角均值和标准偏差来判断车辆是否违章。
张贺[8]2012年在《基于TMS320DM6467的流水线瓶盖缺陷检测系统设计》文中进行了进一步梳理基于机器视觉的缺陷检测系统,以其高度自动化、非接触性、高实时性、高精度的优点,成为一种可以替代人工肉眼来进行产品缺陷检测的新型技术。本课题以基于机器视觉检测系统的研究与应用为背景,提出了用于高速饮料生产线上瓶盖缺陷检测系统的设计方案。课题选用TI公司最新的双核多媒体处理器TMS320DM6467作为核心处理器,CCs编译环境作为算法仿真平台,Monta Vista Linux操作系统作为系统软件平台,采用Davinci软件框架和多线程技术,完成通用检测系统的搭建,饮料瓶缺陷检测算法的设计,以及流水线上饮料瓶缺陷检测系统的实现。课题的主要工作如下：1)针对一般的检测场景搭建了通用检测系统的硬件平台和软件架构,然后设计具体的瓶盖缺陷检测算法,最后将瓶盖缺陷检测算法装载到通用检测系统中,应用在高速流水线上。这种开发模式最大程度的提高了代码复用率,减少了重复开发。2)采用多线程并行处理技术进行系统软件的设计开发,使检测系统的图像采集、图像处理、缺陷检测及检测结果返回等几个单元能够并发执行,提高系统效率,降低硬件设备要求。3)针对高速流水线速度快、采集到的图像抖动大的特点,在缺陷检测之前设计了针对性的预处理和关键区域定位,结果显示缺陷检测系统能够很好的识别和检测快速运动的瓶盖。4)根据使用的硬件平台,提出了ping-pong双缓存、嵌入式C代码和流水线优化,叁种算法优化的方法。实现表明经过优化后的算法所需时间从437.14Mcycles减少到9.72Mcycles,性能提高了45倍,每秒能够处理75帧图像,达到了工业实时性要求。最后,通过对大量饮料瓶样本的检测数据进行对比分析,验证了该检测系统的可行性,并且在实时性和效率方面存在优势。
参考文献：
[1]. 基于DSP分布式处理的视频检测系统研究与设计[D]. 张绍满. 华中科技大学. 2004
[2]. 基于DSP的视频交通事件检测单元研究[D]. 郭晓娴. 长安大学. 2009
[3]. 基于DSP的车牌识别系统研究与设计[D]. 王渊. 华中科技大学. 2007
[4]. 小平台剖面声纳的信号处理技术研究[D]. 王继胜. 哈尔滨工程大学. 2007
[5]. 大容量图像信息分布式处理卡的研究与开发[D]. 曾凯. 华侨大学. 2014
[6]. 通信[J]. 佚名. 中国无线电电子学文摘. 2005
[7]. 基于DSP的电子警察系统的研究[D]. 刘庆. 吉林大学. 2007
[8]. 基于TMS320DM6467的流水线瓶盖缺陷检测系统设计[D]. 张贺. 杭州电子科技大学. 2012