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文檔簡介
1、隨著人口數(shù)量的增多，城市交通越來越擁堵，智能交通系統(tǒng)成為近些年研究的熱點。在智能交通系統(tǒng)中，如何獲得車道占有率、車流量、行車速度等關(guān)鍵數(shù)據(jù)是實現(xiàn)智能交通系統(tǒng)的前提和保證。傳統(tǒng)的依靠在路面下埋電感線圈的車流量檢測技術(shù)由于檢測誤差大、對路面有損傷無法滿足目前智能交通系統(tǒng)的需要。 隨著DSP 處理能力的不斷增強以及圖像處理算法的日臻完善，開發(fā)出基于圖像處理技術(shù)和嵌入式硬件平臺的車流量檢測視覺系統(tǒng)已成為可能。為了提高車流量檢測的準(zhǔn)確率，
2、本課題開發(fā)了一種基于TMS320DM642的硬件平臺、應(yīng)用此硬件平臺對車流量進行檢測。 課題中根據(jù)光線明暗程度的不同，設(shè)計了白天和夜間的車流量檢測算法，并通過基于PC機的大量實驗驗證該算法的可行性和精準(zhǔn)性。在CCS2.2上開發(fā)了基于DSP/BIOS實時操作系統(tǒng)和車流量檢測硬件平臺的軟件框架，并成功將PC機上的圖像處理算法移植到該軟件框架中。使用代碼優(yōu)化技術(shù)，對程序進行了基于C語言的優(yōu)化，軟件測試結(jié)果表明優(yōu)化后算法執(zhí)行效率得到明顯
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