摘要：  智能交通系統(tǒng)中需要的關鍵數(shù)據(jù)為道路的占有率、車流量、行車速度等。本文介紹了基于TMS320DM642的數(shù)字圖像車流量檢測系統(tǒng)，闡明了該嵌入式視覺系統(tǒng)的硬件組成原理及軟件結構和車流量檢測算法。系統(tǒng)與現(xiàn)有的信號機聯(lián)調測試，證明其穩(wěn)定可靠、識別率高、體積小、成本低、實時性好，能實時檢測十字路口道路的車流量信息。
關鍵詞：TMS320DM642；數(shù)字視頻處理；車流量檢測；智能交通系統(tǒng)；虛擬線圈

引言

　　隨著人口數(shù)量的增長，給交通帶來的壓力越來越大，智能交通系統(tǒng)成為近些年研究的熱點。車流量檢測是智能交通的基礎部分，在系統(tǒng)中占有重要地位。目前有多種方法檢測車流量，例如:電磁感應裝置法和車流信息的超聲波檢測法。而實際上，前進中的車輛速度、種類始終變化，所以普遍存在反射信號不穩(wěn)定，測量誤差大的問題。與以上方法相比，基于視頻的車流量檢測方法具有許多優(yōu)點：從視頻圖像中提取可靠信息，完成道路交通的監(jiān)視工作，可提高道路、車輛的自動化程度；交通監(jiān)視控制系統(tǒng)中安裝的視頻攝像機比安裝其它傳感器更經(jīng)濟、且破壞性低；實際道路交通系統(tǒng)中已經(jīng)安裝了許多攝像機用于道路交通監(jiān)視和控制，可一舉兩得。

　　現(xiàn)有的傳統(tǒng)視頻檢測方法基于工控機，其算法成熟，且已形成相關產(chǎn)品。但其也有缺點：一是由于通用CPU沒有專用的硬件乘法器，故很難實現(xiàn)圖像的時實性處理。二是采用通用工控機，運行Windows系統(tǒng)，成本高，要時刻關心機器有沒死機，系統(tǒng)有沒感染病毒，操作系統(tǒng)的補丁升級等問題。基于以上兩點，本文提出了基于TMS320DM642(下簡稱DM642 )的嵌入式圖像識別方案，解決了存在的問題。
　　
車流量檢測系統(tǒng)的原理與組成

車流量檢測系統(tǒng)的工作原理

　　車流量檢測系統(tǒng)是由視頻采集、車流量數(shù)字視頻信號處理、不同環(huán)境下車流量檢測算法、以及車流量檢測結果輸出等幾部分組成。數(shù)字圖像采集部分的核心芯片是TVP5150，它可將模擬視頻信號轉換為數(shù)字視頻信號。DM642運行圖像算法對采集進來的圖像進行數(shù)字圖像處理。車流量數(shù)字視頻檢測算法白天主要是使用改進后的幀差法進行運動檢測，夜間使用車燈檢測法。按照車道將采集到的公路圖像化分為四部分，每部分對應一條車道。在每條車道中開設一個虛擬線圈(指圖像中一個矩形檢測區(qū)域，統(tǒng)稱為虛擬線圈)，當有車壓過虛擬線圈時會引起虛擬線圈內像素值發(fā)生變化。根據(jù)此變化控制I/O口產(chǎn)生每條車道的相應脈沖，處理后發(fā)出脈沖給公路交通信號機，控制交通燈，從而達到實現(xiàn)智能交通的目的。同時，可以通過網(wǎng)絡將車流量信息傳到監(jiān)控中心。
車流量檢測系統(tǒng)硬件

　　DM642是德州儀器公司專門為多路視頻輸入輸出設計的數(shù)字信號處理芯片。其運算功能強大，建立在第二代高性能超長指令字結構上，可以8條指令并行執(zhí)行，使這款芯片非常適用于數(shù)字圖像處理?？紤]到實際工作的要求和系統(tǒng)的穩(wěn)定性，將DM642的主頻設置為600MHz。根據(jù)實際應用環(huán)境和嵌入式系統(tǒng)的需要，系統(tǒng)除了擴展了系統(tǒng)必須的存儲器部分和視頻采集回放部分外，主要擴展了多路數(shù)字I/O和異步串口以及網(wǎng)絡接口功能，方便系統(tǒng)與外部通信。具體硬件實物如圖1所示。說明如下：外擴SDRAM，容量為4M×64位；外擴Flash，容量為4M×8位；2路PAL/NTSC標準模擬視頻輸入(CVBS或S端子)，1路PAL/NTSC標準模擬視頻輸出；通過CPLD擴展8路數(shù)字I/O口，用于輸出車道上車流的信息；2路UART接口，接口標準RS232/RS422/RS485可配置；實時時鐘RTC+看門狗電路；10M/100Mbase-TX標準以太網(wǎng)接口。

　
  圖1 硬件實物圖

　　系統(tǒng)組成如圖2所示，在圖中TMS320DM642通過64位寬的EMIF(External Memory Interface)總線擴展外部存儲器部分，包括32Mbytes的Synchronous DRAM，用于存放實際運行時用戶代碼和圖像數(shù)據(jù)。4Mbytes的Flash用于存放bootloader，以及用戶的應用程序，啟動時將FLASH中的代碼和數(shù)據(jù)加載到內存中(SDRAM中)，用戶對與虛擬線圈的配置參數(shù)也可以存放在FLASH中。SDRAM的數(shù)據(jù)寬度為64位，F(xiàn)LASH的數(shù)據(jù)寬度為8位，分別對應TMS320DM642的CE0和CE1空間。同樣地，通用異步收發(fā)器UART(Universal Asynchronous Receiver)和CPLD(Complex Programmable Logic Device)也是通過EMIF總線與DM642相連。UART用來擴展串口，本系統(tǒng)中可用其擴展了RS232接口。CPLD用來實現(xiàn)FLASH和UART的粘合邏輯及擴展通用數(shù)字I/O。為了方便軟件的實現(xiàn)，本系統(tǒng)中將這兩部分也連接到了DM642的CE1空間，其內部寄存器作為CE1存儲空間的一部分。

　
  圖2系統(tǒng)組成圖

視頻采集輸出部分

　　為了統(tǒng)計十字路口車流量的信息，本系統(tǒng)設計了兩路模擬視頻輸入。系統(tǒng)將攝像頭采集的模擬視頻信號由TVP5150按ITU-R BT.656轉化為數(shù)字視頻流，內嵌同步信號發(fā)送到DM642的VP1口和VP2口上。圖像的行同步、場同步信號均內嵌在視頻數(shù)據(jù)流中的EAV和SAV時基信號中，視頻口只需要視頻采樣時鐘和采樣使能信號即可。DM642可通過FIFO實現(xiàn)數(shù)字視頻圖像三幀連續(xù)采集,當有一幀圖像正在處理時，其它兩個緩沖區(qū)還可以實現(xiàn)圖像的循環(huán)采集，從而解決了恒速的視頻采集與變速的圖像處理之間的矛盾。本系統(tǒng)擴展了一路視頻輸出，用于本地回放，當系統(tǒng)調試完畢后此部分功能可以不使用。視頻輸出由Phillips公司(現(xiàn)更名為NXP)的SAA7121芯片實現(xiàn)。SAA7121將DM642的VP0口傳出的數(shù)字視頻信號轉化為PAL(50Hz)制式或者NTSC(60Hz)制式模擬信號送外接視頻口輸出。

軟件部分

車流量統(tǒng)計算法

　　由于白天和晚上路面光強變化非常大，這對算法的適應性提出了更高的要求，為了能全天得到車流量的信息，所以整個算法將白天和晚上分別開來處理。程序結合當時光線的不同情況，對兩種算法進行自動的切換，從而保障整個算法的運行環(huán)境。

　
  圖3夜間算法流程圖

　　·虛擬線圈的選取

　　虛擬線圈的選取關系到檢測算法的精度和速度，并且受到攝像頭安裝的高度和傾角，以及攝像頭景深的影響。一般情況下，虛擬線圈靠近圖像底部的位置，車輛的間距較大，便于檢測。虛擬線圈越大，相對檢測精度就越高，相應的算法執(zhí)行的時間也會越長。由于整個系統(tǒng)要適應各種路口、路面，所以虛擬線圈的選取交給了用戶。我們用VC6.0開發(fā)了PC機軟件，用戶使用此軟件，通過串口，對各個車道的虛擬線圈的大小和位置進行設置。

　　·相鄰檢測幀的時間間隔
由于整個系統(tǒng)要與信號機通信，所以要求我們處理每條道路上圖像的總時間不能超過0.25秒。這里選取每幀相隔0.125秒。

　　·車流量檢測算法

　　由于白天使用改進后的幀差法已經(jīng)在PC上有很成熟的應用。如公式1所示：

　
i=1,2,3,......80, j=1,2,3,......10

　　在公式1中，E保存幀差后的檢測窗平均值，R是當前幀檢測窗灰度值，R'是前一幀檢測窗灰度值，m,n為虛擬線圈的長寬，在此就不再贅述。

　　晚上的路面能見度比較低，算法主要是對車燈的識別。在晚上，車燈有很強的亮度，所以只要能正確的檢測到車燈就可以進行車輛的測量。算法的干擾來自路面對車燈發(fā)出來的光線的反射。通過使用Matlab仿真試驗后發(fā)現(xiàn)，二值化去噪以后，車燈的亮斑基本上是車燈的形狀，而路面反光區(qū)向前發(fā)散，據(jù)此可以通過檢測窗上亮斑的形狀特征來識別車燈和路面反光區(qū)。夜間的算法如圖2夜間算法流程圖所示。對虛擬線圈二值化的閾值選取是通過大津法得到的，與經(jīng)驗法相比，大津法是通過計算方差得到閾值，環(huán)境適應能力比較強，但這也增加了算法的時間和空間復雜度。圖像去噪是使用3×3的中值濾波器，我們對其進行了快速算法的改進，并且只對虛擬線圈進行。

　　采集到路面原始灰度圖像如圖4，圖5為其二值化處理后的圖像，圖中矩形區(qū)域為虛擬線圈，線圈中有兩個白色區(qū)域。以像素為單位，根據(jù)白色區(qū)域的最大長寬比確定是否為車燈。車燈對應的白色區(qū)域長一般長小于等于寬，如圖6所示。路面反光對應的白色區(qū)域長大于寬如圖9所示，虛擬線圈內的白色區(qū)域為路面反光。

　
  圖4夜間路面灰度圖
　
  圖5路面二值化后圖
　
  圖6虛擬線圈
　
  圖7夜間路面灰度圖
　
  圖8路面二值化后圖
　
  圖9虛擬線圈

系統(tǒng)基于DSP/BIOS的軟件框架

　　系統(tǒng)軟件開發(fā)環(huán)境為CCS，使用了TI提供的DSP/BIOS內核以及TI倡導的RF5軟件參考框架。通過DSP/BIOS,配置了輸入、處理、輸出等線程，這些線程之間的同步通過旗語進行。使用DSP/BIOS內核，配置DSP/BIOS方便易行，便于更改，比傳統(tǒng)方法有許多優(yōu)勢。使用DSP軟件架構RF5(Reference Framework 5)，大大縮短了開發(fā)時間，同時也最大限度的保證了代碼的可移植性和健壯性。軟件架構從下往上依次為CSL(芯片支持庫)、DSP/BIOS以及Driver層，信號處理庫層，算法標準層，這三層構成RF5，最上面一層是用戶應用程序層。用戶修改維護代碼方便，只需要上層改動即可。

　　輸入驅動采用TI公司提供的FVID類驅動，如圖10所示，此驅動通過對結構體配置參數(shù)，實現(xiàn)DM642的IIC模塊對視頻采集口，以及對A/D轉換芯片TVP5150的配置，使TVP5150輸出PAL制式的數(shù)字視頻流，并將采集到的圖像通過視頻口的FIFO寫入到指定內存區(qū)。當圖像采集完成后，通過旗語發(fā)送消息給處理模塊，消息結構存儲了圖像數(shù)據(jù)所在內存的空間的首地址。隨后輸入模塊等待輸出模塊的回復，以繼續(xù)處理下一幀的圖像。處理模塊負責執(zhí)行車流量統(tǒng)計算法。從輸入模塊發(fā)送的消息結構中提取圖像數(shù)據(jù)地址，以進行圖像算法處理，運算結果通過CPLD擴展的I/O口輸出，將車流量的監(jiān)測信息傳給信號機。

代碼優(yōu)化

　　程序主要用C語言編寫，一些核心的代碼要滿足實時性的要求進行了匯編優(yōu)化。C語言程序優(yōu)化的好壞直接影響程序的效率。程序中廣泛運用以空間換時間的方法來提高代碼的運行效率。代碼優(yōu)化的方法比較多，主要的方法有：編譯器優(yōu)化，在編譯時選擇不同的編譯優(yōu)化選項，如-pm-oe選項；優(yōu)化C語言編寫的代碼，加入常用的指示性信息如#Pragma MUST_ITERATE等；編寫線性匯編程序，提高程序運行速度；編寫匯編程序，實現(xiàn)軟件流水。排流水線可以使用多種技術手段，如依賴圖和迭代間隔時序表。在TI提供的技術文檔中有詳細描述，這里不再重復。

　
  圖10 視頻采集驅動程序結構

實驗結果與分析

　　為驗證車流量檢測系統(tǒng)的可靠性，將算法移植入檢測系統(tǒng)，在多處公路天橋上使用三角架安裝攝像頭進行了實際檢測試驗。由于天橋上有一定數(shù)量的行人，導致天橋輕微晃動，對攝像頭的穩(wěn)定性有一定影響。另外車輛騎線現(xiàn)象等造成檢測結果有一定誤差，但是檢測效果依然良好。一組測試如表1車流量檢測結果所示，在自然環(huán)境下，采集圖像大小為720×576。其中白天的測量時間為下午3點27分，晚上的時間為下午6點50分，天氣晴朗，測試地點為北京市海淀區(qū)學院路的兩條車道。采用CCD大小為1/3英寸。鏡頭焦距為3.5~8mm, 最大孔徑比為1:1.4。

　
  表1車流量檢測結果

　　從表1車流量檢測結果中得知，白天視頻檢測的結果略好，夜間車燈的形狀和亮度有較大差異，有一定誤差，但系統(tǒng)識別準確率都在80%以上。試驗證明了該方法檢測精度高，實現(xiàn)成本低，系統(tǒng)運行可靠。

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