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基于SOPC的雾天交通图像边缘实时检测研究
| 论文题名： | 基于SOPC的雾天交通图像边缘实时检测研究 |
| 关键词： | 雾天交通图像;物联网边缘计算;Sobel边缘检测;形态学运算 |
| 摘要： | 边缘计算通过在终端设备和云之间引入边缘设备，将云服务扩展到网络边缘。对于交通领域来说，雾霾天气下，户外交通成像设备采集的图像严重降质，并且随着设备的增多，数据量也急剧上升，亟需引入“边缘设备”来处理数据以减轻网络负担和减少存储空间。在此基础上，本文以雾霾天气下的交通图像为目标，基于SOPC开发平台，将滤波去噪、图像去雾、边缘检测及形态学运算有效整合集成到一个IP核中，实现雾天交通图像边缘的实时检测。 本文以Zynq-7000开发平台为“边缘设备”，采用Xilinx公司推出的高层次综合工具VivadoHLS设计雾天交通图像边缘实时检测IP核，实现雾天交通图像边缘检测的硬件加速，并利用软硬件协同处理优势，结合现有IP核搭建雾天交通图像边缘实时检测系统。本文主要研究以下几个内容： （1）对图像滤波、图像去雾算法、图像的边缘检测算子、形态学运算进行分析，寻找这几类图像处理算法的共性进行集成，将输入彩色图像分割为三通道分量，分别进行相关的图像处理，结合HLS设计特点及实际需求对三通道融合进行修正。 （2）研究雾天图像及其直方图的特征以及HLS设计的特点，经过分析设计，利用HLS高层次综合工具，将滤波去噪、直方图均衡化、Sobel边缘检测和形态学运算有效集成在一个IP核中，实现对雾天交通图像边缘检测IP核的设计。 （3）以“实时”为目标，研究HLS综合工具的优化措施和策略，对比分析不同的优化方案，从资源占用和时间效率上考虑选择最适合的方案，导出IP核。 （4）利用Vivado工具，结合现有的IP核和自定义IP核，搭建雾天交通图像边缘实时检测系统，并通过VivadoSDK在开发板进行驱动调试。 最后，在Zedboard开发板上进行验证，并根据综合报告进行系统性能分析。通过FOM品质因子对包括雾天交通图像边缘实时检测IP核边缘检测结果性能分析；从功耗、资源及时序对整个系统的性能分析。实验结果表明，基于SOPC实现的雾天交通图像边缘检测系统，达到了实时的处理要求。 |
| 作者： | 王小丽 |
| 专业： | 计算机科学与技术 |
| 导师： | 李兵 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 西华大学 |
| 学位年度： | 2021 |
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