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基于Cortex 的车流量检测系统设计
| 论文题名： | 基于Cortex 的车流量检测系统设计 |
| 关键词： | 车流量检测;Cortex处理器;背景差分法;连续自适应均值漂移算法 |
| 摘要： | 随着经济的发展，私家车早已走进了千家万户，成为人们出行必备交通工具，再加上工农业发展必须的卡车，公交车等，使得很多城市道路更加拥挤。对于交通管理部门来讲，如何获取道路车流量信息，为道路管理提供第一手资料；对于车主来讲，如何获取路段路况，避开拥堵路段，更安全快速地到达目的地，变得愈发重要。 本文以Cortex多核处理器为核心的X3399为检测平台，在平台上通过移植OpenCV，以背景差分法为车辆目标检测算法，以CAM shift算法跟踪目标，实现道路车流量的检测。该检测系统在道路现场用USB摄像头采集视频，对车流量进行实时检测，并将显示结果以QT界面的形式显示在LCD屏上。此外，该检测系统也可以直接对采集好的道路车辆视频进行检测。为了充分发挥RK3399多核处理器的优势，提高运算速度，检测系统采用OpenMP编程，实现多核并行化加速。本文完成的主要工作如下： （1）搭建编译环境并完成系统编译移植。包括Uboot、linux内核裁剪编译以及文件系统的搭建等。 （2）检测算法移植。移植OpenCV与QT库，移植背景差分法结合CAMshift算法的车流量检测算法实现车流量检测。 （3）采用OpenMP编程实现多核并行化加速。图像灰度化、利用GMM模型进行背景建模、背景更新以及降噪和抑制阴影等后处理的过程中均使用OpenMP并行化优化，在传统嵌入式单核处理模式的基础上使系统运算速度变得更快。 （4）通过在道路现场对检测系统的测试，分析检测效果与系统性能，检测结果表明该检测系统基本达到了设计目标。 |
| 作者： | 段瑞国 |
| 专业： | 电子与通信工程 |
| 导师： | 马永杰 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 西北师范大学 |
| 学位年度： | 2020 |
| 正文语种： | 中文 |
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