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基于运动图像识别的车辆检测系统设计与实现
作者：刘杰 谢小槟 黄廷磊
来源：《中国新通信》2013年第15期
【摘要】在行车过程中，控制好本车与前方车辆的距离是一个重要课题，车距太大影响交通流量，车距太小不利安全。结合FPGA的特点，通过选择和改进图像处理算法，设计了一款基于动态图像识别的高速公路车辆检测系统。系统使用了一种快速中值滤波算法；通过提取路面数据，再在图中排除与路面数据相似的图像数据实现二值图片；利用Sobel算子对图像进行边缘增强处理；采用一种快速Hough变换实现道路的检测。经过模拟测试，系统功能与反应速度都达到了预期效果。
【关键词】FPGASobel边缘增强快速Hough变换道路识别 一、引言
随着经济的不断发展，人民生活水平的不断提高，汽车渐渐成为了人们的生活中所必需的交通工具。目前，全球汽车保有量约10亿，而且这个数据还在不断增加。如此庞大的汽车数量也使得交通事故频繁发生。据世界卫生组织统计，每年世界有120万人死在道路上，2000万到5000万人遭受非致命伤害[1]。
据统计，汽车驾驶员只要在有碰撞危险的0.5秒前得到预警，就可以避免至少60%的追尾撞车事故、30%的迎面撞车事故和50%的路面相关事故，若有1秒钟的“预警”时间，则可避免90%的事故[2]。而为了弥补驾驶员感官能力的不足，帮助驾驶员避免可能产生的交通事故，提高车辆行驶的安全性。本文开发了一款基于FPGA的车辆检测系统，它通过摄像头对汽车前方的道路情况进行检测，识别车道和前方车辆，当检测到与前方车辆有异常动作，包括车距与运动方向的快速变化，达到危险阈值时，进行预警，提醒驾驶员注意可能存在危险情况。 二、系统设计 2.1系统总体结构设计
FPGA内部由几大功能模块组成[3]，如图1所示。
采集模块负责配置解码芯片并将采集的数据存储于缓存中，因为本系统只需要灰度数据，因此在数据采集的时候，只采集YCrCb中的Y值即可；有效区域确定模块负责屏蔽掉无效区域以节省处理时间；中值滤波模块负责图像的平滑处理；路面数据提取与二值化模块负责统计路面数据信息并以此为依据进行二值化处理；sobel边缘检测模块负责将二值化后的图像边缘
基于运动图像识别的车辆检测系统设计与实现
