基于FPGA的公交专用车道检测系统的设计与实现

论文摘要

视频车辆检测技术是当今交通领域的研究和应用热点。融合了图像处理、计算机技术、人工智能等多学科先进技术,在信息处理方面优势明显,未来的发展潜力巨大。基于视频的车辆检测技术与传统的车辆检测方法相比,有着无可比拟的优点。计算机视觉为交通系统提供了更为直观方便的分析手段,交通环境中大量的信息来源于视觉,用计算机视觉技术来处理是一种自然的选择。它对于缓解交通阻塞,提高道路通过率,减少事故的发生具有重要的现实意义。基于FPGA(Field Programmable Gate Array,现场可编程门阵列)的系统,可以充分利用硬件上的并行性,从本质上改善图像处理的速度,使得对大数据量的图像处理达到实时性。同时使用SOPC(System On a Programmable Chip)技术可以使设计灵活、可裁减、可扩充、可升级。本文设计了一个基于FPGA的公交专用车道检测系统,采用Altera公司的DE2开发板作为硬件平台,配合以CMOS(Complementary Metal Oxide Semiconductor,互补氧化金属半导体)图像传感器对环境进行实时监控,VGA(Video Graphic Array,显示绘图阵列)显示器对监控环境进行显示,当有社会车辆进入到监控道路时,则在显示器上以红色矩形框标示非法入侵车辆,以提示监控人员进行处理。整个系统采用软件和硬件协同方式实现的。硬件方面：首先系统在总体需求分析基础上,设计和实现了各个模块,包括图像采集模块,SDRAM(Synchronous Dynamic RAM,同步动态随机存取存储器)模块,图像显示模块和车辆检测模块。通过在QuartusⅡ软件中编写Verilog HDL实现硬件系统,然后利用QuartusⅡ中的SOPC Builder搭建车辆检测模块,最后用Quartus Ⅱ构建整个硬件系统。算法方面：首先采用霍夫变换对车道进行识别,确定识别区域,然后采用帧间差分算法和腐蚀膨胀算法对车辆进行检测、线段编码分割算法进行车辆区域分割,最后提取各分割区域车辆的特征与模板进行匹配输出结果。软件方面：在Nios Ⅱ IDE环境下采用C语言对算法进行了编程并调试。经过一段时间的调试和运行,系统达到了较好的效果。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第1章 绪论
• 1.1 课题研究背景与提出
• 1.2 课题国内外研究现状
• 1.3 课题研究意义及设计方法
• 1.4 本文章节安排
• 第2章 系统软硬件开发平台及相关知识介绍
• 2.1 系统硬件开发平台
• 2.1.1 DE2开发平台
• 2.1.2 CMOS图像传感器
• 2.2 系统软件开发平台
• 2.2.1 Quartus Ⅱ软件平台
• 2.2.2 SOPC Builder软件平台
• 2.2.3 Nios Ⅱ IDE软件平台
• 2.3 车道检测和车辆检测算法
• 2.3.1 边缘点检测
• 2.3.2 Hough变换
• 2.3.3 帧间差分法
• 2.4 图像预处理
• 2.4.1 形态滤波
• 2.4.2 阴影消除
• 2.5 常用车辆分割算法
• 2.5.1 区域分割概述
• 2.5.2 获取区域几何特征
• 2.6 本系统采用的算法
• 2.7 小结
• 第3章 系统总体设计
• 3.1 系统需求分析
• 3.2 系统功能模块构建
• 3.3 系统总体设计
• 3.4 小结
• 第4章 系统硬件设计及实现
• 4.1 图像采集模块
• 2C传感器配置模块'>4.1.1 I²C传感器配置模块
• 4.1.2 CMOS传感器数据采集模块
• 4.1.3 格式转换模块
• 4.2 SDRAM模块
• 4.3 图像显示模块
• 4.4 车辆检测模块
• 4.4.1 帧差分模块
• 4.4.2 车道检测模块
• 4.4.3 预处理中的腐蚀膨胀模块
• 4.4.4 SOPC模块
• 4.5 小结
• 第5章 算法研究及系统软件设计实现
• 5.1 Nios Ⅱ系统介绍
• 5.2 Nios Ⅱ系统中算法实现
• 5.2.1 降低分辨率程序的设计
• 5.2.2 车辆阴影消除
• 5.2.3 区域分割算法
• 5.2.4 阈值确定
• 5.3 小结
• 第6章 系统调试及运行结果
• 6.1 系统调试
• 6.1.1 硬件调试
• 6.1.2 软件调试
• 6.2 遇到的问题及解决方法
• 6.3 系统运行结果
• 6.4 检测正确率
• 6.5 系统主要性能参数
• 6.6 小结
• 第7章 总结与展望
• 7.1 论文工作总结
• 7.2 进一步工作展望
• 参考文献
• 致谢