吳忻生，何銀強(qiáng)，戚其豐，徐凱春

(華南理工大學(xué)，a.自動(dòng)化科學(xué)與工程學(xué)院;b.精密電子制造裝備教育部工程研究中心，廣東 廣州 510640)

隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展，汽車數(shù)量急劇增加，為了提高道路通行能力和行車安全性，減少堵塞和污染，以加強(qiáng)車輛、道路、使用者之間聯(lián)系，使交通運(yùn)輸服務(wù)和管理智能化，交通流運(yùn)行于最佳狀態(tài)的智能交通(ITS)成為發(fā)展的重點(diǎn)，而由視頻圖像中獲取車輛和道路信息的車輛檢測(cè)系統(tǒng)是智能交通的重要組成部分和基礎(chǔ)［1］。通過架設(shè)分布式智能監(jiān)控設(shè)備，將視頻信號(hào)在前端自動(dòng)分析處理，將有價(jià)值的信息(如車速、車流量、車種類、道路密度、交通事故)通過網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)浇还苤行挠糜谡{(diào)度和決策。因此，基于視頻圖像的車輛檢測(cè)跟蹤嵌入式系統(tǒng)具有重要的研究意義和實(shí)際價(jià)值。

本文在TI推出的雙核TMS320DM6446(簡(jiǎn)稱DM6446)達(dá)芬奇嵌入式平臺(tái)上，設(shè)計(jì)了道路車輛檢測(cè)跟蹤系統(tǒng)，首先最優(yōu)雙閾值對(duì)圖像進(jìn)行閾值分割，同時(shí)與邊緣檢測(cè)結(jié)果融合。針對(duì)車窗進(jìn)行快速填充并提取圖像Blob信息，進(jìn)行跟蹤。對(duì)算法進(jìn)行移植、優(yōu)化，最終實(shí)現(xiàn)道路交通信息的分布式采集。

1 系統(tǒng)總體結(jié)構(gòu)

1.1 硬件結(jié)構(gòu)

DM6446［2］是一款利用DaVinci技術(shù)面向視頻和圖像處理的高性能芯片，采用雙核心架構(gòu)，提供了高性能的TMS320C64x+DSP內(nèi)核和精簡(jiǎn)指令集(RISC)技術(shù)的32位ARM926EJ－S核心。除此之外，還擁有視頻/矩陣協(xié)處理器，視頻處理子系統(tǒng)，以及其他豐富的設(shè)備和接口等［1］。

DM6446提供了VPSS視頻處理子系統(tǒng)，包括視頻處理前段(VPFE)和視頻處理后端(VPBE)，前者由CCD控制器、預(yù)覽器、縮放、自動(dòng)曝光白平衡、柱狀圖等模塊組成，后者由OSD模塊和視頻編碼器組成，分別用于外部圖像輸入設(shè)備和視頻輸出設(shè)備。

1.2 軟件結(jié)構(gòu)

TI的達(dá)芬奇參考軟件框架［2］分為應(yīng)用層、信號(hào)處理層和I/O層。應(yīng)用層屬于ARM一側(cè)，提供了定制的Montavista Linux，應(yīng)用工程師在該層可以利用所有Linux資源針對(duì)客戶所需構(gòu)建和開發(fā)各種應(yīng)用軟件。信號(hào)處理層通常都運(yùn)行在DSP一側(cè)負(fù)責(zé)信號(hào)處理，包括音視頻編解碼等codec算法庫(kù)、Engine Server、實(shí)時(shí)操作系統(tǒng)DSP/BIOS以及和ARM通信的模塊，算法工程師在該層創(chuàng)建各種符合xDM標(biāo)準(zhǔn)的Codec算法、構(gòu)建Engine Server、對(duì)內(nèi)存和DSP/BIOS進(jìn)行管理配置。I/O層是針對(duì)DaVinci外設(shè)模塊的驅(qū)動(dòng)程序集合，驅(qū)動(dòng)開發(fā)者在該層可根據(jù)用戶需求重新構(gòu)建內(nèi)核或者更新驅(qū)動(dòng)程序。應(yīng)用層通過Codec Engine的VISA接口來(lái)調(diào)用DSP側(cè)的算法，通過EPSI接口來(lái)訪問和操作DaVinci的外設(shè)。

2 車輛檢測(cè)、跟蹤算法

DSP端負(fù)責(zé)圖像處理算法實(shí)現(xiàn)，考慮到硬件性能有限，在最大限度提高準(zhǔn)確率前提下設(shè)計(jì)了一套簡(jiǎn)單有效的車輛檢測(cè)跟蹤算法。由DSP端從共享內(nèi)存中讀取圖像幀，首先進(jìn)行格式轉(zhuǎn)換，提取Y分量，即獲取視頻灰度圖。對(duì)圖像前50幀用疊加法獲得幾乎沒有車的初始背景，利用背景幀和新進(jìn)前景幀進(jìn)行邊緣檢測(cè)和最優(yōu)雙閾值，然后進(jìn)行圖像融合和二值化得到車輛初步的Blob圖像，再經(jīng)過形態(tài)學(xué)處理，用改進(jìn)的快速Floodfill算法，得到各個(gè)Blob的信息，如位置、大小、顏色等，根據(jù)Blob信息對(duì)于粘連和半遮擋的情況進(jìn)行識(shí)別，然后進(jìn)行跟蹤，最后參考跟蹤結(jié)果進(jìn)行背景更新。算法流程圖見圖1。

圖1 車輛檢測(cè)跟蹤算法流程圖

2.1 最優(yōu)雙閾值分割和邊緣檢測(cè)融合的運(yùn)動(dòng)區(qū)域檢測(cè)

針對(duì)前景圖像與背景圖像相減可能出現(xiàn)正負(fù)的情況，本文根據(jù)文獻(xiàn)［3］，采用雙閾值分割，精簡(jiǎn)了文獻(xiàn)［3］的中最優(yōu)評(píng)價(jià)函數(shù)，由于該步驟只需得到大概的運(yùn)動(dòng)區(qū)域即可，文獻(xiàn)［3］的細(xì)分割也是沒有必要的。設(shè)定雙閾值閾值－=γ為定值。當(dāng)γ為定值時(shí)，上下移動(dòng)如果能夠盡可能消除背景像素，也就是分割出的前景像素最少，則和為最優(yōu)閾值，得到的分割圖像二值化，由下式確定

式中:Mt(ω)，It(ω)，Bt(ω)分別表示閾值分割后圖像、新進(jìn)圖像、背景圖像的ω像素點(diǎn)。

同時(shí)，由于閾值總是在一定范圍變化，只需針對(duì)閾值中心兩邊迭代計(jì)算評(píng)價(jià)函數(shù)，求得評(píng)價(jià)函數(shù)最小時(shí)的閾值即為最優(yōu)閾值，極大地減少了運(yùn)算量。

考慮到圖像中邊緣信息，尤其是車輛的邊緣信息不容易受閾值分割等其他因素的影響，對(duì)新進(jìn)圖像同時(shí)用Sobel/Canny算子進(jìn)行邊緣檢測(cè)，膨脹之后與上面的閾值分割圖像進(jìn)行融合，能得到更多的車輛信息。最后對(duì)融合后的圖像進(jìn)行腐蝕和膨脹，消除干擾點(diǎn)，填充較小的孔洞。

2.2 快速區(qū)域填充算法

當(dāng)車體某些部分與地面顏色接近時(shí)，閾值分割方法難以將兩者分割，表現(xiàn)在Blob圖中為孔洞，尤其車窗部分，孔洞較大，難以用膨脹腐蝕有效解決，本文采用改進(jìn)的Floodfill即漫水填充算法來(lái)對(duì)孔洞進(jìn)行填充。

Floodfill用來(lái)從上面得到的運(yùn)動(dòng)區(qū)域圖像中獲取Blob的四頂點(diǎn)坐標(biāo)，從而獲得Blob的大小，位置等信息。Floodfill是區(qū)域填充［4］的一種。其實(shí)質(zhì)是掃描線種子填充，在指定顏色(灰度值)的連通區(qū)域放置種子，通過線掃描的方式，首先填充當(dāng)前掃描線上的位于給定區(qū)域內(nèi)的一區(qū)段，然后確定與這一區(qū)段相鄰的上下兩條掃描線上位于該區(qū)段內(nèi)是否存在需要填充的新區(qū)段，如果存在，則依次把它們保存起來(lái)。反復(fù)這個(gè)過程，直到所保存的各區(qū)段都填上指定的顏色(灰度值)。

掃描線種子填充算法的基本思想是建立一個(gè)存放每條掃描線各填充區(qū)段右端點(diǎn)的堆棧，最初把種子像素壓入堆棧，然后重復(fù)以下4步操作直到棧空為止。

1)從堆棧頂部彈出種子像素。

2)如果種子像素尚未填充，則:

(1)掃描并填充種子所在區(qū)段，找出左右邊界端點(diǎn)xleft和xright;

(2)檢查相鄰的上掃描線區(qū)間［xleft，xright］內(nèi)，是否存在需要填充的新區(qū)段，如果存在，則把每個(gè)新區(qū)段在［xleft，xright］內(nèi)的最右邊的像素作為新的種子像素依次壓入堆棧;

(3)檢查相鄰的下掃描線區(qū)間［xleft，xright］內(nèi)，是否存在需要填充的新區(qū)段，如果存在的話，則把每個(gè)新區(qū)段在［xleft，xright］內(nèi)的最右邊的像素作為新的種子像素依次壓入堆棧。

本文對(duì)經(jīng)典的Floodfill進(jìn)行了如下改進(jìn):

1)傳統(tǒng)的Floodfill對(duì)每行掃描存在重復(fù)，有時(shí)甚至為3次。通過建立新的結(jié)構(gòu)體，記錄當(dāng)前種子(記為子種子)的坐標(biāo)，當(dāng)前種子所在掃描線的左右端點(diǎn)坐標(biāo)，搜索進(jìn)行的方向(如向上搜索或向下搜索)，先于當(dāng)前的掃描線左右端點(diǎn)坐標(biāo)，以及種子坐標(biāo)(記為父種子)。通過判斷當(dāng)前子掃描線與父掃描線間的位置關(guān)系以及區(qū)間端點(diǎn)的坐標(biāo)大小關(guān)系，減少了不必要的重復(fù)掃描。

2)在搜索的同時(shí)進(jìn)行填充并返回左右端點(diǎn)坐標(biāo)，減少對(duì)像素點(diǎn)的顏色(灰度值)的重復(fù)判斷。

3)通過鏈表來(lái)代替堆棧數(shù)組。

總之，能最大程度地減少掃描回溯次數(shù)，減少對(duì)像素點(diǎn)顏色(灰度值)的重復(fù)判斷，減少對(duì)棧的訪問和遞歸時(shí)間。

2.3 車輛跟蹤

跟蹤問題實(shí)質(zhì)是特征匹配和尋優(yōu)的過程［5］，車輛跟蹤較其他多目標(biāo)跟蹤又有了一定的約束，如檢測(cè)單向多車道時(shí)，只考慮車輛沿一個(gè)方向運(yùn)動(dòng)，出現(xiàn)車輛軌跡交叉的幾率較小，但又增加了遮擋和粘連的情況，需要重點(diǎn)考慮。

1)特征點(diǎn)的確立

首先通過Blob的大小以及在圖像中所處的位置(與攝像頭的遠(yuǎn)近)，將一部分不符合該約束的Blob剔除。再將Blob的中心點(diǎn)、面積、長(zhǎng)寬作為該Blob的特征點(diǎn)。同時(shí)，將Blob與新進(jìn)的彩色圖像進(jìn)行模板運(yùn)算，獲取Blob中關(guān)鍵幾點(diǎn)的顏色值，作為該Blob的特征點(diǎn)。用某一幀圖像檢測(cè)結(jié)果作為初始值，將Blob特征點(diǎn)、幀號(hào)存入數(shù)組，具體記錄表格見表1。

表1 記錄車輛Blob特征的表格

2)匹配和尋優(yōu)

首先，通過Blob的的長(zhǎng)寬比，Blob面積/外接矩形面積，判斷車輛的粘連/遮擋情況，并對(duì)粘連/遮擋Blob進(jìn)行跟蹤，在視線范圍內(nèi)若一直存在粘連/遮擋則視為兩輛車或多輛;若分離，則將Blob特征庫(kù)中該Blob信息拆分成2個(gè)Blob，并進(jìn)行跟蹤。車輛跟蹤的特征匹配流程圖如圖2所示。

圖2 車輛跟蹤的特征匹配流程圖

對(duì)于新進(jìn)的車輛Blob，通過特征點(diǎn)匹配，若匹配值低于一定閾值則視為新車。在視野內(nèi)針對(duì)每幀圖像內(nèi)的車輛Blob與Blob特征庫(kù)進(jìn)行特征搜索匹配，概率最大者為跟蹤到的車輛，否則概率低于一定閾值視為新車，當(dāng)車輛中心點(diǎn)坐標(biāo)超過一定范圍視為車輛開出監(jiān)控視野。

同時(shí)，將Blob特征庫(kù)中每個(gè)Blob特征賦予一定的權(quán)重，針對(duì)車輛Blob是由遠(yuǎn)及近，對(duì)于跟蹤到的車輛，不斷加強(qiáng)該特征的權(quán)證。

2.4 背景更新

背景更新有很多種方法，如相鄰幀差法、平均幀法、背景建模等方法。本文的背景更新是建立在初始背景和車輛跟蹤結(jié)果的基礎(chǔ)之上，采用可變更新因子的加權(quán)平均幀法。首先，對(duì)于跟蹤到的車輛，其所在Blob區(qū)域不作更新，即α=0。除此之外，其他區(qū)域采用可變更新因子的平均幀法，更新因子由t時(shí)刻進(jìn)來(lái)的圖像與t－1時(shí)刻的背景的相似度確定，相似度越高，更新因子越大，更新速度越快?？紤]到系統(tǒng)的計(jì)算能力，相似度簡(jiǎn)化定義為t時(shí)刻進(jìn)來(lái)的圖像與t－1時(shí)刻的背景的灰度值之差

3 DM6446移植及代碼優(yōu)化策略

受DSP性能的影響，將基于X86平臺(tái)的VC++程序移植到DM6446嵌入式系統(tǒng)，需要重新建立算法驗(yàn)證的程序框架和測(cè)試環(huán)境，以此來(lái)適應(yīng)新平臺(tái)。

首先是建立DM6446的開發(fā)運(yùn)行環(huán)境，安裝DVSDK工具鏈;建立視頻處理框架，如視頻圖像采集、圖像處理算法后顯示。然后，提取原算法相關(guān)的代碼，配置好圖像處理庫(kù)的調(diào)用，修改數(shù)據(jù)類型、內(nèi)存分配方式等。最后，通過共享內(nèi)存的方式，ARM和DSP端之間的數(shù)據(jù)通信，將DSP端處理結(jié)構(gòu)傳遞至ARM端［6］。

由于DM6446平臺(tái)在性能和架構(gòu)方面稍異于X86平臺(tái)，尤其是DSP端，為了發(fā)揮DSP的性能，需要有針對(duì)性地對(duì)代碼進(jìn)行優(yōu)化，下面主要從編譯器選項(xiàng)、C語(yǔ)言代碼以及庫(kù)函數(shù)等使用方面進(jìn)行介紹。

1)C代碼級(jí)優(yōu)化

主要是從C語(yǔ)言的編寫風(fēng)格上進(jìn)行優(yōu)化，主要有減少乘法/除法的出現(xiàn)、函數(shù)參數(shù)傳遞優(yōu)化、經(jīng)常使用的小函數(shù)用內(nèi)聯(lián)/宏方式、查表優(yōu)化(空間與時(shí)間權(quán)衡)、條件判斷的優(yōu)化、循環(huán)體展開優(yōu)化等。

2)圖像處理庫(kù)函數(shù)

TI C64x+IMGLIB圖像庫(kù)［7］提供了優(yōu)化過的圖像處理函數(shù)，主要四大類，分別是圖像分析、圖像濾波、圖像壓縮/解壓、底層操作函數(shù)(如圖像的加減與或非等)。利用里面的腐蝕膨脹、中值濾波、閾值分割、邊緣檢測(cè)等函數(shù)能極大地加快系統(tǒng)速度。

3)內(nèi)聯(lián)函數(shù)的使用

C64x編譯器提供了許多專門的內(nèi)聯(lián)函數(shù)［8］，直接映射為相應(yīng)的嵌入式的匯編指令，其調(diào)用和一般的函數(shù)相同，名稱前用下劃線作標(biāo)識(shí)。內(nèi)聯(lián)函數(shù)主要包括運(yùn)算指令與數(shù)據(jù)打包指令，前者主要通過一條指令即可完成多路數(shù)據(jù)的并行計(jì)算，如_add4()，_avgu4()，_cmpeq4()等;后者主要快速地完成對(duì)內(nèi)存的讀寫，一條指令可以完成讀寫32 位的數(shù)據(jù)，如_mem8()，_packl4()等。

4)運(yùn)算庫(kù)的使用

The C62x/64x FastRTS Library:由于DM6446是定點(diǎn)DSP，通常情況下浮點(diǎn)運(yùn)算調(diào)用此浮點(diǎn)運(yùn)算庫(kù)中的函數(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)，該庫(kù)針對(duì)C語(yǔ)言編程者優(yōu)化，應(yīng)用于對(duì)速度要求很高的實(shí)時(shí)運(yùn)算，提供了單精度和雙精度的數(shù)學(xué)運(yùn)算函數(shù)，如_mpyf()和_mpy()分別表示單、雙精度的乘法運(yùn)算。

5)編譯器優(yōu)化選項(xiàng)

C64x編譯器提供了不同等級(jí)和種類的優(yōu)化選項(xiàng)，可以根據(jù)實(shí)際情況，合理搭配優(yōu)化選項(xiàng)，可以改善代碼循環(huán)性能，實(shí)現(xiàn)軟件流水操作，提高代碼的并行性。

6)其他優(yōu)化方法

主要有CACHE優(yōu)化、EDMA的使用、匯編(線性匯編)優(yōu)化等，在此不一一介紹。

4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

本文算法已成功移植到DM6446，實(shí)際運(yùn)行效果滿足車輛檢測(cè)跟蹤的實(shí)時(shí)性和穩(wěn)健性，同時(shí)具有很高的準(zhǔn)確性。實(shí)驗(yàn)分兩部分，包括在PC機(jī)上和DM6446平臺(tái)上運(yùn)行，兩者都是以平均25 f/s的速度，處理大小為320×240像素的視頻圖像。圖3為PC機(jī)上運(yùn)行效果圖。其中圖3a為實(shí)時(shí)背景更新圖;圖3b為運(yùn)動(dòng)區(qū)域檢測(cè)結(jié)果，通過本文的分割方法和快速Floodfill填充算法，能準(zhǔn)確完整地檢測(cè)出運(yùn)動(dòng)車輛;圖3c為檢測(cè)結(jié)果，對(duì)檢測(cè)出的車輛用色框圈出;圖3d為跟蹤結(jié)果，每個(gè)Blob塊上的數(shù)字表示其跟蹤號(hào)，同為車輛計(jì)數(shù)值;圖3e和圖3f為粘連車輛的檢測(cè)和跟蹤，系統(tǒng)自動(dòng)識(shí)別粘連車輛并進(jìn)行跟蹤，并計(jì)為兩輛。圖4為DM6446嵌入式平臺(tái)與性能效果圖，通過移植和優(yōu)化，全速運(yùn)行，滿足實(shí)時(shí)性要求。

5 小結(jié)

本文適應(yīng)智能交通對(duì)車輛檢測(cè)的需求，提出了一套簡(jiǎn)單有效的視頻檢測(cè)跟蹤方法，同時(shí)將算法移植到DM6446雙核的嵌入式平臺(tái)，對(duì)移植方法和優(yōu)化方法進(jìn)行了描述。實(shí)際運(yùn)行表明，本系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性、準(zhǔn)確性、穩(wěn)健性均能滿足實(shí)際需要，方便部署，有效地實(shí)現(xiàn)道路車輛的監(jiān)控和調(diào)度。同時(shí)，本系統(tǒng)所采用的方法和思路也可為其他的基于視頻的安防、公共安全、人流檢測(cè)等分布式智能監(jiān)控系統(tǒng)借鑒。由于篇幅和時(shí)間所限，本文暫未對(duì)雨雪、夜間等環(huán)境下車輛檢測(cè)問題進(jìn)行探討，暫未論述將檢測(cè)結(jié)果和圖像進(jìn)行遠(yuǎn)程傳輸?shù)膯栴}，這些也是下一步工作的重點(diǎn)。

［1］DICKMANNS E.The development of machine vision for road vehicles in the last decade［C］//Proc.IEEE Intelligent Vehicle Symposium，2002.［S.l.］:IEEE Press，2002:268－281.

［2］Texas Instruments.TMS320DM6446 digital media system on－chip［EB/OL］.［2011－06－20］.http://www.ti.com/cn/litv/pdf/sprs283h.

［3］吳忻生，鄧軍，戚其豐.基于最優(yōu)閾值和隨機(jī)標(biāo)號(hào)法的多車輛分割［J］.公路交通科技，2011，28(3):125－132.

［4］孫家廣，楊長(zhǎng)貴.計(jì)算機(jī)圖形學(xué)［M］.3版.北京:清華大學(xué)出版社，1999.

［5］王文龍，李清泉.基于蒙特卡羅算法的車輛跟蹤方法［J］.測(cè)繪學(xué)報(bào)，2011，40(2):200－203.

［6］魯達(dá).基于DM6446平臺(tái)的智能視頻監(jiān)控關(guān)鍵算法研究與實(shí)現(xiàn)［D］.上海:上海交通大學(xué)，2009.

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