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        基于運(yùn)動(dòng)圖像識(shí)別的車輛檢測(cè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

        2013-04-29 00:00:00劉杰謝小檳黃廷磊
        中國(guó)新通信 2013年15期

        【摘要】在行車過程中,控制好本車與前方車輛的距離是一個(gè)重要課題,車距太大影響交通流量,車距太小不利安全。結(jié)合FPGA的特點(diǎn),通過選擇和改進(jìn)圖像處理算法,設(shè)計(jì)了一款基于動(dòng)態(tài)圖像識(shí)別的高速公路車輛檢測(cè)系統(tǒng)。系統(tǒng)使用了一種快速中值濾波算法;通過提取路面數(shù)據(jù),再在圖中排除與路面數(shù)據(jù)相似的圖像數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)二值圖片;利用Sobel算子對(duì)圖像進(jìn)行邊緣增強(qiáng)處理;采用一種快速Hough變換實(shí)現(xiàn)道路的檢測(cè)。經(jīng)過模擬測(cè)試,系統(tǒng)功能與反應(yīng)速度都達(dá)到了預(yù)期效果。

        【關(guān)鍵詞】FPGASobel邊緣增強(qiáng)快速Hough變換道路識(shí)別

        一、引言

        隨著經(jīng)濟(jì)的不斷發(fā)展,人民生活水平的不斷提高,汽車漸漸成為了人們的生活中所必需的交通工具。目前,全球汽車保有量約10億,而且這個(gè)數(shù)據(jù)還在不斷增加。如此龐大的汽車數(shù)量也使得交通事故頻繁發(fā)生。據(jù)世界衛(wèi)生組織統(tǒng)計(jì),每年世界有120萬(wàn)人死在道路上,2000萬(wàn)到5000萬(wàn)人遭受非致命傷害[1]。

        據(jù)統(tǒng)計(jì),汽車駕駛員只要在有碰撞危險(xiǎn)的0.5秒前得到預(yù)警,就可以避免至少60%的追尾撞車事故、30%的迎面撞車事故和50%的路面相關(guān)事故,若有1秒鐘的“預(yù)警”時(shí)間,則可避免90%的事故[2]。而為了彌補(bǔ)駕駛員感官能力的不足,幫助駕駛員避免可能產(chǎn)生的交通事故,提高車輛行駛的安全性。本文開發(fā)了一款基于FPGA的車輛檢測(cè)系統(tǒng),它通過攝像頭對(duì)汽車前方的道路情況進(jìn)行檢測(cè),識(shí)別車道和前方車輛,當(dāng)檢測(cè)到與前方車輛有異常動(dòng)作,包括車距與運(yùn)動(dòng)方向的快速變化,達(dá)到危險(xiǎn)閾值時(shí),進(jìn)行預(yù)警,提醒駕駛員注意可能存在危險(xiǎn)情況。

        二、系統(tǒng)設(shè)計(jì)

        2.1系統(tǒng)總體結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)

        FPGA內(nèi)部由幾大功能模塊組成[3],如圖1所示。

        采集模塊負(fù)責(zé)配置解碼芯片并將采集的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)于緩存中,因?yàn)楸鞠到y(tǒng)只需要灰度數(shù)據(jù),因此在數(shù)據(jù)采集的時(shí)候,只采集YCrCb中的Y值即可;有效區(qū)域確定模塊負(fù)責(zé)屏蔽掉無(wú)效區(qū)域以節(jié)省處理時(shí)間;中值濾波模塊負(fù)責(zé)圖像的平滑處理;路面數(shù)據(jù)提取與二值化模塊負(fù)責(zé)統(tǒng)計(jì)路面數(shù)據(jù)信息并以此為依據(jù)進(jìn)行二值化處理;sobel邊緣檢測(cè)模塊負(fù)責(zé)將二值化后的圖像邊緣顯現(xiàn)出來(lái);車輛檢測(cè)模塊負(fù)責(zé)車道檢測(cè)與車輛檢測(cè);數(shù)據(jù)處理與報(bào)警模塊負(fù)責(zé)確定是否報(bào)警并發(fā)出報(bào)警信號(hào)。

        2.2圖像處理功能實(shí)現(xiàn)

        這些功能模塊用硬件描述語(yǔ)言在FPGA內(nèi)得以實(shí)現(xiàn)。

        2.2.1中值濾波模塊

        中值濾波的思想是將像素鄰域內(nèi)灰度的中值代替該像素的值。這個(gè)中值的實(shí)現(xiàn)方法有很多種,本系統(tǒng)中選用一種三級(jí)排序[4][5]的方法,共使用七個(gè)排序器。其實(shí)現(xiàn)過程如下:濾波窗口選用的是一3*3矩陣如圖2(a)所示;先對(duì)其每一行進(jìn)行排序,得到每行的序列為從左到右依次從大到小如圖2(b)所示;如圖2(c)所示;最后將圖2(c)的amax_min、amid_mid、amin_max進(jìn)行排序,所得到的中間值即為矩陣中九個(gè)數(shù)據(jù)的中間值。

        2.2.2路面數(shù)據(jù)提取與二值化模塊

        本模塊分為路面數(shù)據(jù)提取、二值化兩部分。

        路面數(shù)據(jù)提取是對(duì)路面數(shù)據(jù)進(jìn)行采樣,計(jì)算出路面數(shù)據(jù)的平均值和方差。取路面樣本的方法主要是在圖片中取出七個(gè)64*32的小矩形。計(jì)算每一個(gè)矩形的灰度平均值和灰度方差,去掉一個(gè)最大值和一個(gè)最小值,再計(jì)算剩下的五個(gè)的灰度值的平均值m和方差δ的平均值,如圖3。

        (1)Hough變換。因?yàn)镠ough變換查找左、右車道的方法類似,所以本文以左車道為例進(jìn)行說(shuō)明。為了適用FPGA的實(shí)現(xiàn)和提高效率,本系統(tǒng)選用一種快速的Hough變換實(shí)現(xiàn)方法[7][8]。在數(shù)據(jù)處理前,先進(jìn)行濾波處理,減少一些不必要的干擾數(shù)據(jù),再把數(shù)據(jù)輸入到一多步長(zhǎng)偽隨機(jī)特征點(diǎn)生成器,由其抽取隨機(jī)點(diǎn)數(shù)據(jù)。再利用Hough變換公式進(jìn)行計(jì)算,得到參數(shù),進(jìn)行二次統(tǒng)計(jì)得到一組極大值,即為當(dāng)前的車道線。(2)車道外干擾線濾波。在經(jīng)過Hough變換得到車道線的直線數(shù)據(jù)后,再利用此車道線,進(jìn)行排除車道外的數(shù)據(jù),即清零兩車道線外的數(shù)據(jù)。(3)車道陰影查找。經(jīng)清零車道線外數(shù)據(jù)后的圖像,只剩下當(dāng)前車道的數(shù)據(jù)。統(tǒng)計(jì)每一行的連續(xù)數(shù)據(jù)點(diǎn)的個(gè)數(shù),即為每行橫線和長(zhǎng)度,將它與當(dāng)行車道線的寬度進(jìn)行比較,大于1/3則保留。(4)車輛確認(rèn)。在得到的N條可能為當(dāng)前汽車障礙物的橫線后,以此線寬為高確定一小區(qū)域。統(tǒng)計(jì)這小區(qū)域內(nèi)垂直方向的像素和,得到一個(gè)數(shù)列。若能在左右兩邊找到兩個(gè)大于高度的2/3的值,并兩值相差不大,則認(rèn)為此小區(qū)域內(nèi)為一汽車。

        因此,對(duì)于一款攝像頭,按水平方面安裝,我們只需要測(cè)量其盲區(qū)(上圖BC‘)的長(zhǎng)度取可知道圖中任意行映射到地面時(shí),此點(diǎn)到攝像頭的水平距離。

        而對(duì)于同一行的圖像數(shù)據(jù),其每一點(diǎn)像素點(diǎn)換算成實(shí)際距離受到攝像頭本身視覺廣度的影響,測(cè)量攝像頭視覺廣度可以讀取攝像頭參數(shù),也可以用以下方法進(jìn)行計(jì)算,圖7為攝像頭頂視光結(jié)構(gòu)示意圖。找一墻壁,讓攝像頭正對(duì)著墻壁,記錄墻壁在圖像中的兩邊緣A、B,同時(shí)測(cè)量攝像頭到墻壁的距離l和AB的長(zhǎng)度H。此時(shí),對(duì)于已知與圖像中某一行所對(duì)應(yīng)的地面距離攝像頭的距離為l‘,則設(shè)此一行的圖像數(shù)據(jù)的對(duì)應(yīng)的實(shí)際寬度為H’。

        前車異常檢測(cè)分為車距驟變的檢測(cè),以及前車左右搖擺的檢測(cè)。

        車距驟變的檢測(cè)可以根據(jù)公式(5)計(jì)算出來(lái)的距離,對(duì)本幀前車的車距數(shù)據(jù)與上一幀的車距數(shù)據(jù)進(jìn)行比較,并與一閾值α作比較,如果小于閾值則忽略,如果大于則發(fā)出報(bào)警信號(hào)。

        前車搖擺的檢測(cè),比較本幀車輛輪廓左側(cè)線與車陰影線相交的點(diǎn)所在的位置相距多少像素,再利用公式(6)計(jì)算出每個(gè)像素點(diǎn)所代表的實(shí)際距離的值,并與一閾值β作比較,如果小于閾值則忽略,如果大于則發(fā)出報(bào)警信號(hào)。

        2.2.5數(shù)據(jù)處理與報(bào)警模塊

        在查找到車輛后,確定車輛的位置,查表得到當(dāng)前車輛與本車的距離,若此距離小于某一個(gè)閾值,則輸出報(bào)警信號(hào)-LED閃爍、蜂鳴器發(fā)出報(bào)警聲響。

        三、結(jié)論

        本文設(shè)計(jì)研制的基于FPGA的高速公路前方車輛檢測(cè)系統(tǒng),通過攝像頭采集前方路況數(shù)據(jù),將圖像數(shù)據(jù)傳送到FPGA進(jìn)行數(shù)據(jù)處理,從而分析當(dāng)前車道與前方車輛的位置及運(yùn)動(dòng)情況,對(duì)可能發(fā)生的危險(xiǎn)情況發(fā)出警告信號(hào),提醒司機(jī)注意行車安全。整個(gè)系統(tǒng)的設(shè)計(jì),充分利用FPGA的資源,改進(jìn)了數(shù)據(jù)處理算法,達(dá)到了提高效率和處理精度這兩個(gè)目標(biāo)。

        系統(tǒng)設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)后,通過預(yù)先采集高速公路行車數(shù)據(jù),在實(shí)驗(yàn)室進(jìn)行測(cè)試,結(jié)果表明在車道線較明顯且直路正常行駛過程,報(bào)警有很高的準(zhǔn)確性。后續(xù)的工作可以在現(xiàn)有的系統(tǒng)基礎(chǔ)上,進(jìn)一步完成圖像處理能力以及添加道路預(yù)測(cè)模塊,使系統(tǒng)在道路車道不明顯的路面也能正常檢測(cè)報(bào)警。

        參考文獻(xiàn)

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