基于Linux平台的智能监控和运动检测系统

采用ARM9和DSP双核CPU,以ARM9为控制器,通过TCP中的socket机制来建立网络通信,将摄像头采集的视频图像信息,传送给DSP处理器,处理后的数据在客户端进行解码显示.分析了一些热门的运动目标检测技术,并利用MATLAB进行了相应的实验验证,然后将核心算法代码移植到DaVinci嵌入式系统中.为实现运动目标检测算法在DaVinci嵌入式平台的运行,将嵌入式视觉库EMCV移植到DM6446平台,并在此基础上完成检测算法的集成工作,为了进行视频信息的远程显示,在系统软件的基础上还增加了视频编码及网络传输任务,实验结果表明,改进的VIBE算法在智能监控和运动目标检测具有良好的检测效果.     

嵌入式系统多线程设计与实现

多任务模式在系统设计中具有重要意义，本文主要讨论了在嵌入式Linux平台下，基于LonWorks现场总线网络的智能控制器如何进行系统多线程设计和实现。     

基于DM355的闯红灯违章抓拍系统的设计

采用达芬奇平台的TMS320DM355芯片为抓拍系统的主控芯片,设计了一种闯红灯违章车辆图像抓拍系统.该系统采用基于地感线圈的车辆检测模块采集车辆行驶状态信息,根据交通信号控制机的红灯信号检测红灯的亮、灭状态信息,抓拍相机实时抓拍违章车辆图像,最后将违章车辆图像存储在SD卡中或通过网络传输至交通管理中心.     

基于DM642高速异纤图像检测处理系统的硬件设计

待加工原棉中往往混有难以分辨的异性纤维,能否有效地的去除这些杂质关系到棉纺产品的质量和企业的生存。本文设计了一种以FPGA为数据采集逻辑控制单元,以DSP为高端图像处理单元的数字图像处理。介绍了该系统的硬件组成、工作原理。从视频编码单元、图像处理单元和视频输出单元对整个系统的构成和设计进行了描述,分析了系统设计时的各个关键技术环节。     

基于DM642的人脸图像边缘检测改进方法

人脸图像的边缘提取是人脸检测和识别的重要基础之一。本文介绍了图像边缘检测的基本方法及Sobel算子和Canny算子的基本原理,从实际应用角度出发,在TMS320DM642EVM平台上实现改进的Sobel算法与Canny算法的融合,并优化程序以达到实时性目的。实验证明,本方案在抑制噪声同时,能快速完整地检测出人脸边缘,实用性好,为日后人脸自动识别等DSP系统的开发打下良好的基础。     

基于DM6446的多目标运动检测与跟踪系统

针对视频监控领域面对的运箅量大,实时性要求高的情况,依靠达芬奇双核( ARM+ DSP)处理芯片的高性能,设计了1个多目标的运动检测与跟踪系统.硬件系统围绕TMS320DM6446进行设计与实现,软件部分在Linux系统下实现了视频的采集,播放,运动目标的检测与跟踪.ARM端采用多线程处理方式,DSP端运行核心算法.算...     

嵌入式DRM+接收机的设计与实现

针对欧洲电信联盟( ETSI)最新提出的模拟广播数字化标准DRM+,介绍了一种接收DRM+数字广播的软件接收机方案,并详细叙述了软件接收机的关键技术环节.该接收机的硬件工作平台以DM3730处理器为核心,采用DSPLink技术,实现DRM+广播信号的实时接收;接收机系统平台为Windows Embedded CE 6....     

基于嵌入式Linux的视频网络实时监控系统的实现

介绍了一种基于嵌入式Linux的视频网络实时监控系统。其采用客户／服务器结构,使用嵌入式系统技术,通过定制嵌入式Linux操作系统,实现了客户端的嵌入式监控机,在其内采用TCP／IP协议通过Internet进行网络通信,速度快、成本低、稳定性强、可扩展性好。它既能对目标进行现场实时监控,又能通过Internet与服务器端组成网络,实现服务器端的集中监控。     

基于DM6446的智能视频监控系统的设计

达芬奇技术是一款集成DSP处理器、软件、开发工具和技术支持的综合型解决方案系列。以达芬奇技术为支持,针对视频监控中的运动目标,引入自主跟踪思想,提出了一种基于双核TMS320DM6446的运动目标跟踪智能监控系统方案,完成了相应的软硬件设计。系统采用相邻帧差法进行运动检测,并通过运动目标形心偏移量控制云台实现运动目标跟踪。该方案作为单片系统,设计简单,具有良好的扩展性和灵活性,运行算法具有可重构性。     

基于TMS320DM642的运动目标跟踪系统

针对实时图像处理中数据量大、运算速度快的实际需要,提出了一种基于TMS320DM642实时运动目标跟踪平台,并介绍了视频跟踪处理中的典型算法。该系统运用差分法来检测运动目标,并采用形心跟踪法来自动跟踪目标。实验结果表明在对比度较高时,无人为干预情况下,系统取得了较好的跟踪效果。     

停车场远程视频监控系统的设计与开发

提出和实现了一种基于嵌入式设备的停车场视频监控和车位检测方案。在嵌入式Linux操作系统下,通过调用计算机视觉库OpenCV中的图像处理函数,实现多车位的检测,检测结果保存到嵌入式数据库中。通过嵌入式设备将车位信息发送给PC或手持设备,并以图像的形式显示,达到远程车位检测的目的。本系统还移植了Mjpgstreamer实现停车场的远程视频监控。车位状态的检测采用2种判据:一是车位范围内差影的均值;二是车位区域内的边缘点数。测试结果表明,该方案可以很好地运行在嵌入式平台,为停车诱导提供支持。     

多工况下自动泊车系统停车位识别方法研究

针对自动泊车系统需要对多工况下的停车位进行正确识别的问题,提出了一种基于摄像头和超声波传感器进行距离和 视觉信息融合的停车位识别方法。 该方法首先通过摄像头和超声波传感器对停车位进行识别,识别成功则输出停车位类型,否 则融合摄像头、超声波传感器和车轮速传感器的信息得出车辆的车身姿态特征参数,通过模糊推理方法输出相应的停车位类 型。 然后,多工况下停车位识别仿真模型在 MATLAB 上被搭建,并针对不同的停车位场景进行了仿真分析,仿真结果表明了该 方法的合理性和可靠性。 最后,在多工况下对该方法进行了实车实验,停车位识别正确率超过了 90%,表明了该方法具有实际 应用的可行性。     

基于全景视频下标记点特征的停车位检测技术研究

在车载全景系统中,如何准确地检测停车位的位置和车位的方向仍然是一个待解决的问题。针对这一问题,设计了一个双路并行多尺度标记点检测网络,双路网络分别用于检测标记点的位置和角度。对全景图像提取多尺度的特征,并行维护一高一低两个分辨率的分支网络,两个分支互相融合,高分辨率特征以高斯热图的形式表述标记点的位置。提出了一种新的停车位方向计算方法,使用两个标记点的方向以及两个标记点的相对位置计算停车位的方向。为验证所提方法的可行性,使用公共数据集PS2.0的训练集训练所设计的网络,在公共数据集PS2.0和自行采集的数据集PSS上分别测试的停车位检测精确度为99.4%、95.27%,召回率为99.88%、80.89%,在PS2.0上标记点位置平均误差为0.84 pixel,车位方向的误差为0.71°。实验结果表明,与现有方法相比,所提出的车位检测网络降低了标记点定位和车位方向的误差,且在PSS数据集上有较强的泛化能力。     

融合停车线方向的端到端停车位检测网络

智能汽车自动泊车功能的基本要求之一是能够快速准确地检测出未被占用的停车位。针对这一问题,设计了一种融合停车线方向与全局特征的端到端可训练的停车位检测网络。首先提取出车位关键点的坐标以及关键点对应停车线的方向,并从图像全局特征中使用关键点的坐标提取出局部特征。将关键点信息、局部特征、全局特征使用交叉注意力机制融合,利用入口线鉴别器推断出关键点的停车位构成关系。根据关键点的停车位构成关系以及停车线方向,裁剪出停车位的区域图像并送入定制的车位占用分类网络进行分类,得到车位的占用信息。本文提出的方法在公共基准数据集PS2.0上进行了实验,其中该方法对矩形停车位的检测精度为99.65%,对倾斜停车位的检测精度为99.04%,在单块GPU上能够达到80 fps的检测速率。经验证,所提出的方法可以实时高精度的检测停车位位置、方向以及占用情况。     

基于DSP的人脸检测系统

从实际应用角度出发,以TMS320DM642芯片为核心构建基于DSP的人脸检测系统,先选用运算量小快速稳定的肤色检测法进行图像分割,再通过数学形态学运算改善分割图质量,之后为保证误检率尽量小进行了多重验证。实验结果表明,该系统能在一定的复杂环境下较为准确、速度地检测出人脸。本文具有一定的实用价值。     

Edge detection based on directional space

A new method for edge detection based on directional space is proposed. The principle is that: firstly, the directional differential space is set up in which the ridge edge pixels and valley edge pixels are abstracted with the help of the method of logical judgments along the direction of differential function, forming a directional roof edge map; secondly, step edge pixels are abstracted between the neighboring directional ridge edge and directional valley edge along the direction of differential function; finally, the ridge edge map, valley edge map and step edge map gained along different directions are combined into corresponding ridge edge map, valley edge map and step edge map. This method is different from classical algorithms in which the gray differential values of the mutual vertical direction are combined into one gradient value. The experiment of edge detection is made for the images of nature scenery, human body and accumulative raw material, whose result is compared with the one of classical algorithms and showing the robustness of the proposed method. __________ Translated from Journal of Harbin Institute of Technology, 2004, 36(1): 43–47 (in Chinese)     

基于巴克豪森效应的钢轨应力检测系统设计

无缝钢轨的温度应力检测对于保证铁路运输安全、避免事故具有重要的意义.在分析现有钢轨检测技术的基础上,根据磁巴克豪森效应的特性,对钢轨温度应力检测系统进行了研究,提出了一套完整的设计方案.该方案采用ARM9处理器以及嵌入式Linux操作系统、以Qt/E作为GUI提供人机界面,能够对钢轨内部的温度应力进行实时在线测量.根据对实际钢轨温度应力检测的结果可以得出该设计的检测系统具有精度高(测量误差在0.5 MPa)、响应速度快、可视化效果好以及支持在线测量等优点,具有较高的实用价值.