0 introduction
pertes et dommages causés par un Covers énorme risque de sécurité à la conduite normale. Il couvre le système de détection a une valeur élevée pour l'aide à la conduite intelligente. Ces dernières années, pour la détection d'ellipse de recherche, à la maison et à l'étranger ont fait des réalisations remarquables et largement utilisé dans un certain nombre de statistiques en acier et le cadran identify scène. Tachygraphe angle de prise de vue entre le sol et la présence de couvercles circulaires différents degrés dans la direction verticale lorsque l'échelle de formation d'image, montrant la forme elliptique final. Ainsi, en théorie, peut être convertie en une couverture de surface de la route en tant que détection d'une ellipse, mais l'opération proprement dite, en partie parce que la particularité de l'image numérique de l'arête dentelée cible de formation d'image a tendance à en vrac d'exposition, plutôt qu'un arcs lisses, tels que . comme le montre la figure 1, l'unité d'extraction de pixels monté sur ovale, souvent difficile en raison du grand point de prendre, ce qui montage mal, d'autre part, une scène de route compliquée, l'arrière-plan change rapidement, il y a trop de perturbations , tels que le bruit causé par l'occlusion et la discontinuité des arcs d'objet, la simple utilisation d'un dispositif de bord, il ne peut pas être rapidement séparé de l'arrière-plan complexe .
Le programme commencera avec la fonction macro, tenir pleinement compte en temps réel et méthode précise pour atteindre, d'analogies règle de la cognition humaine, a proposé un nouveau couvre-cadre de détection.
Pour protéger le traitement en temps réel la vitesse, l'étude des algorithmes efficaces basés sur la nécessité de matériel de soutien. Comme le montre, le système 2 est principalement composé de trois parties: la caméra, carte mère écran LCD de 7 pouces.
Bien que les couvertures de différents temps de positionnement peuvent être réduits par une certaine quantité de calcul d'une piste cible, mais cette méthode seulement chaque recherche dans une région très étroite sur l'image, l'apparition de la situation d'urgence route difficile pré rapide condamné. Le procédé de détection de tous les détails peuvent être traitées pour chaque changement d'image de trame à écran sensible en temps réel.
2 structure du système matériel
TMS320DM6437 TI, série C6000 art DaVinci processeur multimédia numérique, la fréquence de fonctionnement jusqu'à 600 MHz, une vitesse de pointe de calcul peut atteindre 4800 MIPS, le sous-système de traitement vidéo intégré VPSS la feuille, fortement appuyé l'extrémité avant prétraitement avec l'extrémité arrière du spectacle, afin de réduire la charge sur le noyau DSP, le soutien à l'électronique de communication du réseau de la zone contrôleur sur la voiture (contrôleur de réseau régional, CAN) bus, idéal pour le développement d'applications embarquées équipement vidéo.
carte hôte comprend un module d'entrée vidéo, le module de mémoire externe, un module de sortie vidéo, une interface de communication et le module d'alimentation.
Entrée vidéo / modules de sortie: frontal puce décodeur vidéo TVP5146, l'image capturée par la caméra CCD est l'échantillonnage A / D et la compression de codage; arrière programmé pour réaliser une variété de sortie standard.
module de stockage périphérique: extension externe DDR2 et 2 Go 128 Mo - Flash, pour stocker des données et des programmes.
Interface de communication: déboguer la carte via l'interface JTAG, la réservation peut accéder au véhicule CAN interface de bus.
Réaliser trois algorithme de base
Cet algorithme partiel est illustré à la figure 3.
3.1 pour déterminer la région d'intérêt
La définition d'une région d'intérêt, peut grandement améliorer la vitesse de traitement du système , généralement défini comme une marque de voie de référence. À l'heure actuelle, la technologie de détection de ligne de voie après l'autre, mais en termes de vitesse et la précision est encore difficile d'atteindre l'équilibre. D'autre part, en dépassant ou en tournant, et même une zone de trafic non restreint, en raison de l'opération subjective du conducteur, le véhicule ne soit pas strictement limitée entre les lignes de voie. Par conséquent, la nécessité de se concentrer sur la façon dont le véhicule lui-même établir un modèle de référence unifié pour répondre aux différentes conditions de la route, la dépendance de dessalement sur les informations de ligne de couloir.
Haute définition limite: une plage d'image supérieure généralement un quart fond de ciel et les arbres, et sont loin du propre véhicule, la zone non-cible.
Définir les limites gauche et droite: dans le modèle en perspective, lorsque les lignes de voies restent parallèles, toute la ligne de couloir d'image fluoroscopique ligne étendue croisera à un moment donné. En supposant que la technique d'étalonnage de l'appareil pour obtenir la position réelle des coordonnées de l'image et les coordonnées du monde de la relation correspondante, alors le monde réel peut être désigné dans la zone d'étude en. La figure 4 (a) est une vue en plan .
R d est laissé dans le temps de la voie intérieure de décalage peut atteindre:
Enfin, par l'intersection de trois segments, une zone trapézoïdale d'intérêt désigné (b). La figure 4 en imagerie Fig. Pour les différents scénarios (voitures, routes, tachygraphe grand angle et la hauteur de montage), les restrictions régionales légèrement différentes, mais tous peuvent être corrigées par d'autres opérations.
3.2 Détermination du candidat cible
l'analyse des composants connectés en déplaçant le suivi visuel de segmentation et extraction d'objet d'avant-plan, l'extraction de la zone cible d'intérêt a une large gamme d'applications . Les objectifs sont souvent présents dans la texture dense, la couleur ou des mutations de gris, la zone de communication peut être divisée en conséquence. scène réelle de la route, la lumière du soleil et de l'ombre, pour extraire uniquement connecté par l'image binarisée obtenue en niveaux de gris, facilement provoquer l'adhérence entre les régions, afin d'obtenir de bons résultats, souvent en combinaison érosion et la dilatation des opérations d'extraction de région. Cependant, l'opération dans une certaine mesure, affaiblir les informations de bord pour les couvertures, pas trop préoccupé par les caractéristiques internes (texture recouvre la surface), mais préoccupé par les informations de bord plus important. Pendant ce temps, la connectivité de la zone marginale du substituant opération, peut effectivement éviter l'influence de l'éclairage inégal, plus un réglage de seuil raisonnable, vous pouvez exclure le bruit initial, dans l'ensemble plus robuste.
algorithme de marquage varient souvent traversal et le nombre, il y a une différence de temps ou d'efficacité. Traversal algorithme deux fois, une fois en parcourant l'image, et les groupes équivalents d'enregistrement paires consécutives, et en outre désignées par un deuxième paires d'images passe en équivalents, avec une efficacité relativement élevée (dans l'image binarisée, une cible, 0 comme arrière-plan). Les principales étapes sont les suivantes:
Définition de la structure
typedef struct Fx
{Int val;
laboratoire int;
drapeau int;
} F;
Pour faciliter la description, à F (x, y) représentant des coordonnées (x, y) à la liste d'attributs de pixels, Val valeur binarisée, la valeur de laboratoire pour l'étiquette utilisée pour indexer enregistrement région communiqué, en drapeau que le drapeau de la maison, adjacente à la relation de position entre le label.
(1) La première fois par
Lorsque F (x, y) == 1 .val:
Si la valeur de pixel F (x, y) sont dans le voisinage de 0, la assignée F (x, y) .lab une nouvelle valeur d'étiquette: étiquette label = + 1, f (x, y) = .lab étiquette ;
Si F (x, y) dans le voisinage du pixel 1 est réglé val A:
L'étiquette A est donnée à la valeur minimum F (x, y) .lab, à savoir F (x, y) = min .lab A.lab;
Appartiennent à une relation entre les enregistrements respectifs Une valeur de drapeau (label), à savoir labelSet = {Label_m, ..., l} abel_n, labelSet = Drapeau.
(2) la seconde passe
L'accès au courant F (x, y) .val de 1 pixel, pour trouver la valeur de l'étiquette minimale F (x, y) .lab appartiennent à la (même drapeau), donnant F (x, y) .lab;
Après achèvement de la valeur d'image de pixel de balayage ayant le même label appartiennent à la même zone de communication.
Bord (a), le procédé d'extraction de la scène réelle de la Fig. 1, la communication en utilisant la région de champ d'étiquette, le plus petit rectangle circonscrit obtenu, comme représenté sur la Fig.
Le cadre rectangulaire est en outre objet candidat de position verrouillée. Depuis l'image originale contient plus de détails, devrait être étudié plus caractéristiques à des positions correspondantes dans l'image en niveaux de gris d'origine.
Déterminer les caractéristiques de plus de 3,3
choix raisonnable de fonctionnalités, permet de distinguer efficacement les couvertures de fond, les opérations simplifier, réduire la complexité.
Dans lequel le bord: couvercles de bord présentent souvent un grand arc incurvé, et la longueur doit être supérieure à un certain seuil T, poissons contribuent à l'extraction totale du contour.
Caractéristiques granulométriques: la vision humaine est souvent facilement la couleur, échelle de gris, fonction de la texture d'une cible attrayante pour les mutations. Les plaques d'égout en fonte grise, couleur foncée que la chaussée environnante.
Symétrie dans lequel: présenter une forme elliptique en couvre le champ de vision, nous avons une symétrie stricte dans les directions horizontale et verticale. La détermination de la symétrie dans la direction horizontale, par exemple, pour mesurer la symétrie d'une certaine région de la cible par la formule (3).
Dans lequel, f (x, y) de (x, y) à la valeur de gradation; H et W sont la hauteur et la largeur de la zone sélectionnée; symétrie métrique Gs est Gs plus petit, plus évidente symétrie, typiquement seuil est fixé à 0,15.
taille de la zone et de la contrainte rapport d'aspect: couvertures de spécification d'une taille fixe, qui détermine la zone de son champ de vision ne peut pas présenté trop grand ou trop petit; En outre, étant donné que la distorsion de l'image provoquée par l'angle de la caméra, l'axe horizontal de l'ellipse plus la longueur axiale dans une direction verticale, la contrainte de rapport d'aspect est introduit dans le rapport vertical est une mesure du rapport entre la longueur axiale et, dans une certaine limite de consigne de seuil T à l'exclusion d'autres substances interférentes ronds, tels que les pneus de bicyclette. Par comparaison statistique de l'enregistreur lecteur vidéo multi-résolution, dans la gamme de 5 à 30 m, T est généralement dans la gamme de 1,8 à 4,2.
La plate-forme TMS320DM6437 de TI offre pour un simple DSP / BIOS en temps réel l'environnement du système d'exploitation. Dans ce système, préparé par le conducteur mini-conducteur pour réaliser le dispositif de commande de capture / affichage vidéo, comme représenté à la Fig. Pour optimiser le traitement du programme peut être réalisée au moyen d'un code d'écriture auxiliaire IMGLIB VLIB et les bibliothèques fournies par TI.
4 résultats et analyse expérimentale
33 longue période de test lors de l'analyse de tachygraphe de tir vidéo, un total de 823 images, une seule image avec une résolution de 720 × 480.
Avec notre méthode, dans la plate-forme de traitement DM6437, affichage vidéo sans Caton, répondre aux exigences de traitement de temps réel, mais dans certains scénarios, car les informations de bord est incomplète, l'affaiblissement de la connectivité se produit souvent non détectée, alors que fausse détection a eu lieu dans la classe ombre circulaire. zone macroscopique pour la méthode de communication, étant donné que l'objet recouvre les arbres d'ombre grise sous fermer la lumière du jour clair, quand il est difficile de séparer efficacement en utilisant une adhérence de seuil, il provoque un écart de position, et plus manqué. Montage d'une ellipse sur le bord, la section d'extraction de bord, et la détection de la ligne de voie consomme beaucoup de temps, alors que le processus par la complexité de la scène, une influence significative sur de grandes différences entre les différents délais de traitement. Les résultats des tests sont présentés dans le tableau 1.
Certains des résultats d'essai représentés sur les figures 7 et 8. Le procédé se traduit ici pour détecter une autre scène comme représenté sur la Fig. Dans la plupart des scénarios, la méthode peut rapidement et de localiser avec précision la position des couvertures.
5. Conclusion
Dans cet article, un procédé de multiple fusion caractéristique, couvre l'avant du véhicule est détectée, la connectivité du bord, afin d'obtenir la région candidate cible, criblés par la symétrie des couches, la taille de la zone, le rapport d'aspect et d'autres caractéristiques peuvent être de bons résultats recouvre la cible.
Le produit de la méthode de caractéristiques macroscopiques, les détails pour éviter processus chronophage, améliore efficacement le taux de détection, et a une grande précision de détection. Cependant, cette méthode est fortement dépendante de la détection de bord, la détection de bord peut être dû à un écart provoqué par l'effet de l'erreur cumulative. Alors, comment trouver une information caractéristique plus efficace, améliorer l'efficacité, il est au centre de la recherche future.
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Informations sur l'auteur:
Qiaorui Ping, Sun Ho, membre de Chen Dong, Wang Fang
(Xi'an Jiaotong University School of Electronic Engineering et de l'information, Xi'an 710049)
