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      基于DSP車輛視頻檢測背景更新算法

      2012-06-23 06:42:38鄭嘉豪王金寶
      電子科技 2012年5期
      關(guān)鍵詞:平均法實(shí)時性像素點(diǎn)

      王 敏,鄭嘉豪,王金寶

      (1.西安電子科技大學(xué)電子工程學(xué)院,陜西 西安 710071;2.西安電子科技大學(xué)機(jī)電工程學(xué)院,陜西 西安 710126)

      車輛視頻檢測技術(shù)是當(dāng)今研究的熱門課題,有著廣泛的應(yīng)用前景。在智能交通系統(tǒng)中,利用視頻處理技術(shù)對交通信息,如車流量、違章車輛、車牌號等的檢測和識別,與傳統(tǒng)電磁線圈檢測、紅外檢測、雷達(dá)檢測[1]等方法相比有著成本低、安裝方便、信息量大的特點(diǎn)。而將這些信息從視頻圖像中提取出來,需要使用光流法、幀差法、背景差法、邊緣檢測法[2]等方法,其中背景差法具有速度快,準(zhǔn)確性高的特點(diǎn),適用于資源有限,對實(shí)時性要求較高的嵌入式檢測設(shè)備。背景差法關(guān)鍵在于找到一種背景更新算法實(shí)時獲得與實(shí)際背景相同或接近的道路背景,常用的背景更新算法有平均法、自適應(yīng)更新法以及高斯模型法等。首先簡單介紹多幀平均法和自適應(yīng)更新法兩種背景更新算法,其次將兩種算法在ADSP-BF561平臺上實(shí)現(xiàn),并對兩者的實(shí)時性做出比較和分析。

      1 背景更新算法

      在車輛視頻檢測背景差法中采用當(dāng)前幀與背景幀相減的方法提取運(yùn)動車輛,導(dǎo)出諸如車速等其他交通信息。為保證檢測的準(zhǔn)確性,獲取一個與實(shí)際交通道路相同或貼近的背景至關(guān)重要,本節(jié)簡單介紹多幀平均法和自適應(yīng)法兩種背景獲取與更新算法。

      1.1 多幀平均法

      多幀平均法是連續(xù)采集多幀圖像,將各圖像對應(yīng)像素點(diǎn)的值相加后求平均值,各均值像素構(gòu)成新的圖像即為背景圖像。對于只有亮度信息的黑白圖像,只需對各像素點(diǎn)的亮度作平均即可;對于有色度和飽和度的YUV圖像或RGB圖像,則需要分別對亮度、色度和飽和度或R,G,B這3個參數(shù)作平均運(yùn)算。設(shè)連續(xù)采集N幀圖像,第n,n=0,1,…,N-1幀圖像的某個像素為In(x,y),采用多幀平均法后,背景圖像中對應(yīng)的像素為 Bn(x,y),則

      對于多幀平均算法,背景每N幀更新一次,N太小會影響背景的真實(shí)性,太大則會使背景相對滯后,具體可根據(jù)道路交通流疏密情況和系統(tǒng)對實(shí)時性要求而定。圖1是一幀原始圖像以及取各種值時所獲的背景圖像。

      1.2 自適應(yīng)背景更新方法

      自適應(yīng)背景更新算法[3]是先取1幀圖像作為原始背景,然后利用當(dāng)前幀對其不斷更新。具體做法是:以亮度信息的變化量為依據(jù),判斷出當(dāng)前幀相對于前一幀的運(yùn)動像素點(diǎn)和靜止像素點(diǎn);運(yùn)動像素點(diǎn)所對應(yīng)的背景點(diǎn)不更新,保持不變;而靜止像素點(diǎn)所對應(yīng)的背景點(diǎn)則更新為當(dāng)前幀像素點(diǎn)與背景點(diǎn)的加權(quán)值,即

      圖1 一幀原始圖像及N取各種值情況下所獲得的背景圖像

      設(shè)某像素點(diǎn)在當(dāng)前幀中的值為In(x,y),對應(yīng)的前一幀和背景中的值分別為 In-1(x,y) 和 Bn-1(x,y),Bn(x,y)為更新后的背景值,Sn(x,y)為當(dāng)前幀與前一幀之差的絕對值

      求出 Sn(x,y)的均值 μn和方差 σn,按式(3)對Sn(x,y)作二值化處理,其中k的值可根據(jù)實(shí)驗(yàn)結(jié)果而定,文中取1,獲得了較理想效果,如圖2(b)所示。

      至此可以找出An(x,y)中為255的點(diǎn)即為運(yùn)動像素點(diǎn),其他則是靜止像素點(diǎn),背景更新為舊背景Bn-1(x,y)與當(dāng)前幀 In(x,y)的線性加權(quán)[3],經(jīng)多次更新后得到如圖2(c)所示的背景圖像。

      其中,?為背景更新速率,它等于當(dāng)前幀中運(yùn)動像素點(diǎn)數(shù)除以總像素點(diǎn)數(shù)。

      圖2 更新后背景圖像

      2 DSP實(shí)現(xiàn)

      文中將多幀平均和自適應(yīng)兩種背景更新方法在ADSP-BF561處理器上實(shí)現(xiàn),這里先介紹BF561硬件平臺和軟件實(shí)現(xiàn)流程,然后通過測試數(shù)據(jù)對兩種算法的實(shí)時性進(jìn)行比較和分析。

      2.1 硬件平臺

      硬件采用ADI公司ADSP-BF561 EZ-KIT開發(fā)平臺[4],從攝頭輸出的模擬視頻信號經(jīng)開發(fā)平臺上的視頻解碼器ADV7183,轉(zhuǎn)換成YUV格式的數(shù)字視頻信號,數(shù)字視頻信號通過BF561芯片上的PPI接口存入外部SDRAM中,一幀數(shù)據(jù)傳輸完成繼續(xù)下一幀數(shù)據(jù)傳輸,與此同時BF561對上一幀數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,如圖3所示。

      圖3 信號處理流圖

      ADV7183是ADI公司一款視頻解碼器,支持混合和分量視頻輸入,采樣率27 MHz,數(shù)字視頻以Cb Y Cr Y 4∶2∶2的格式并行輸出,其輸出接口可與BF561的PPI口無縫相連。

      BF561是一款雙核32位DSP處理器[5],每個內(nèi)核時鐘最高可達(dá)600 MHz。片內(nèi)共含有328 kB的SRAM,分為L1和L2兩級,每個內(nèi)核含有100 kB的L1SRAM,可用于指令和數(shù)據(jù)存儲,工作在核時鐘速率,L2為兩個內(nèi)核共享的存儲區(qū),共128 kB,工作在1/2核時鐘頻率。BF561有2個DMA(Direct Memory Access)控制器,每個DMA支持12通道的DMA傳輸,共24通道,此外還有2個存儲器DMA(MDMA)控制器,每個支持2通道存儲器到存儲器的DMA訪問,BF561片上外設(shè)PPI接口(Parallel Peripheral Interface)為數(shù)字視頻信號的輸入提供無縫接口。

      ADSP-BF561 EZ-KIT開發(fā)平臺上有兩片、共64 MB、可32位訪問的SDRAM,作為BF561的外部存儲器,時鐘速率可達(dá)120 MHz。

      2.2 算法實(shí)現(xiàn)

      模擬視頻信號通過ADC轉(zhuǎn)換后,輸出數(shù)字視頻信號,每幀含有576行,每行720個像素點(diǎn),數(shù)據(jù)量為810 kB,在DSP內(nèi)存中放不下,只能通過PPI口DMA存入到外部SDRAM中,當(dāng)要進(jìn)行數(shù)據(jù)處理時再從SDRAM中調(diào)入到內(nèi)存中運(yùn)行。SDRAM的時鐘速率相對于DSP內(nèi)核時鐘來說較慢,因此在內(nèi)存中開辟出2倍于一次需要處理的數(shù)據(jù)容量的空間,然后通過MDMA的方式,進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸,當(dāng)一個在進(jìn)行數(shù)據(jù)處理時,另一個可以傳輸數(shù)據(jù),這樣可以減少數(shù)據(jù)傳輸對時間的浪費(fèi),從而提高處理速度。另外BF561有兩個內(nèi)核,每個內(nèi)核有2個MDMA通道,可同時獨(dú)立運(yùn)行,因此可使雙核同時工作,進(jìn)一步提高處理速度。

      背景更新算法在BF561上的實(shí)現(xiàn),主要是要將一幀圖像分成若干部分,分先后輸入到內(nèi)部存儲器中再作處理。文中將一幀圖像分成64部分,按順序以32位MDMA的方式輸入到L2存儲器中,L2存儲器分成A,B兩部分,當(dāng)A在作1/64幀數(shù)據(jù)處理時,B則進(jìn)行1/64幀數(shù)據(jù)傳輸,數(shù)據(jù)處理和傳輸交替進(jìn)行,保證內(nèi)核以全速率處理數(shù)據(jù)而不用停下等待數(shù)據(jù)傳輸。圖4是A,B兩區(qū)交替進(jìn)行MDMA數(shù)據(jù)傳輸和數(shù)據(jù)處理完成一幀視頻數(shù)據(jù)處理的流程圖。

      圖4 一幀視頻數(shù)據(jù)處理流程圖

      2.3 結(jié)果分析

      道路交通狀況以及通過兩種方法獲得的背景分別如圖1(a),圖1(f)和圖2(c)所示,由圖可知兩種方法都能獲得較理想的背景幀。下面從實(shí)時性方面比較兩者的區(qū)別。

      對于多幀平均法,每64幀更新一次,分別在10 s,20 s,40 s內(nèi)測試,測得實(shí)際更新次數(shù)與理論更新次數(shù)一致,可見多幀平均法實(shí)時性較好,若只對感興趣的區(qū)域進(jìn)行更新,也就是在一幀視頻中繪出若干個虛擬檢測線圈,線圈內(nèi)部作為感興趣的區(qū)域,只對此部分進(jìn)行更新和處理,運(yùn)算量會減少很多,在背景更新的同時就有足夠的時間進(jìn)行車輛檢測等其他運(yùn)算。

      對于自適應(yīng)更新法,用10 s,250幀作測試,分別以每1幀更新一次、每2幀更新一次和每4幀更新一次測試自適應(yīng)更新法實(shí)際更新次數(shù),得表1數(shù)據(jù)。從表中可知,對于分辨率為720×576的YUV 4∶2∶2圖像,采用自適應(yīng)背景更新方法,10 s內(nèi)250幀視頻最多只能更新100次,若數(shù)據(jù)量為原來的1/2.5,則可以滿足1幀更新一次的實(shí)時性要求,可以在下一幀數(shù)據(jù)到來之前完成一次背景更新。對于車輛視頻檢測,除背景更新外,還有車輛的檢測和速度測量等處理,假設(shè)車輛檢測等其他處理所占的時間與背景更新時間相同,則當(dāng)數(shù)據(jù)量為原來的1/5時,可滿足背景實(shí)時更新和車輛實(shí)時檢測要求。同多幀平均法一樣,為減少數(shù)據(jù)處理量,在一幀圖像上畫出幾個虛擬檢測線圈,使線圈包圍的像素點(diǎn)的總數(shù)不大于整幅圖像的1/5,就可以在一幀之內(nèi)完成背景更新和其他檢測處理運(yùn)算,因?yàn)槲覀冎魂P(guān)心線圈內(nèi)的部分,背景更新和檢測運(yùn)算也只針對這部分。

      表1 自適應(yīng)法10 s內(nèi)理論與實(shí)際更新次數(shù)

      3 結(jié)束語

      文中在ADSP-BF561處理器平臺上實(shí)現(xiàn)了多幀平均法和自適應(yīng)法兩種背景更新方法,實(shí)驗(yàn)證明兩種方法均能較好地獲取背景圖像并有辦法滿足實(shí)時性要求。兩種算法不僅可以很好地應(yīng)用于后續(xù)的基于背景差法的車輛視頻檢測中,也可用于其他基于視頻的動目標(biāo)檢測場合。

      [1]劉相瑩.智能交通中的車輛檢測技術(shù)及其發(fā)展[J].科技信息,2007(28):263-264.

      [2]張暉,董育寧.基于視頻的車輛檢測算法綜述[J].南京郵電大學(xué)學(xué)報,2007,27(3):88 -94.

      [3]LEI MANCHUN,DAMIEN L,PIERRE G,et al.A video -based real-time vehicle counting system using adaptive background method[C].IEEE International Conference on Signal Image Technology and Internet Based Systems,2008:523-528.

      [4]Analog Devices,Inc.ADSP - BF561 EZ - KIT lite?evaluation system manual[M].USA:Analog Devices,Inc,2008.

      [5]Analog Devices,Inc.ADSP - BF61 blackfin?processor hardware reference[M].USA:Analog Devices,Inc,2010.

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