基于TMS320DM6437的行人計數系統設計

薛雅麗

摘要：客流檢測是公共交通智能化的數據來源，準確性實時性至關重要，本文應用嵌入式硬件TMS320DM6437芯片豐富的片上資源，以及強大的系統支持，通過對檢測跟蹤算法的改進，在硬件平臺移植簡化了算法，實現了一種行人檢測的應用系統。

關鍵詞：TMS320DM6437;Viber;客流檢測

中圖分類號：TB文獻標識碼：Adoi：10.19311/j.cnki.16723198.2020.23.078

對于公共交通智能化，基礎客流檢測技術至關重要，檢測的精確性和實時性直接影響公共交通的客流吸引率和運行效率。客流檢測技術一方面是檢測算法，另一方面是檢測算法的實現。隨著微控制器，電子、計算機技術的發展，使客流檢測算法在嵌入式系統上實現成為可能并廣泛流行，本文將介紹在TMS320DM6437芯片基礎上實現的客流檢測方法。通過對傳統算法的改進實現適用于硬件的算法，并通過基于TMS320DM6437的硬件平臺實現。

1硬件平臺介紹

TMS320DM6437是德州儀器公司TI發布的一款基于達芬奇技術的面向數字多媒體應用的DSP，核心元件DSP的主頻為700MHz，處理器性能可達5600MIPS，系統的計算能力非常強大，且具有高性能的定點處理器。它可以對DDR2類型內存進行訪問，訪問數據的吞吐量可以達到1GByte/s以上。DSP內核有個邏輯單元，最多可以同時運行8條指令。有助于視頻信號的處理，方便產品的開發。TI公司擁有強大的相關支持，提供強大的圖像/視頻開發工具包，直接支持適合于硬件開發的基礎圖像處理功能，因此可以加快開發速度，研究者可以專注于研究實現相應的功能。其具有兩路模擬視頻輸入接口及一路數字視頻接口，一路模擬視頻輸出及VGA端子輸出。

本次設計采用一路模擬視頻輸入以及VGA輸出，應用其視頻處理子系統，用硬件方式初步完成視頻圖像數據的采集和一些圖像預處理操作。視頻處理子系統主要為視頻處理前端和視頻處理后端兩部分。視頻處理前端提供多種標準的數字視頻輸入，并對輸入的視頻進行預處理。視頻處理后端主要為OSD部分和VENC部分。其中CCD控制器負責接收外部輸入的視頻信號，預覽器負責實現RGB格式到YCbCr格式的轉換。CCD控制器首先進行數據采集和數據移位，然后經過光黑鉗位模塊去掉圖像中的噪聲。經過黑像素補償調整各個顏色通道的信號電平。最后經數據格式化和視頻端像素選擇模塊確定傳感器讀出幀的格式。之后進入Preview模塊，先經預覽器接口確定視頻源方向和幀尺寸，再經中值濾波和噪聲濾波，然后經過CFA插值，進行數據格式轉換，得到格式為YCbCr4：2：2圖像數據，再進入緩沖器接口，最后經視頻編解碼模塊供輸出使用，系統的結構框圖如圖1。

2軟件算法設計

由于硬件資源有限，本設計對傳統檢測跟蹤算法進行了改進。目標檢測部分，建立背景模型，用一幀數據，隨后逐幀導入檢測。第二幀輸入開始，更新背景模型，檢測出動態前景。動態跟蹤部分，根據前景信息獲取動態目標的中心坐標，并在屏幕上顯示位置。然后導入下一幀實現循環動態跟蹤。

首先，建立背景模型。對傳統的ViBe算法進行改進。原算法需要對第一幀當中每個像素建立樣本集。此處在建立樣本集時，采用每個像素20個樣本的數量。樣本的選擇為當前樣本的8鄰域隨機選擇。隨機選擇采用借助于隨機表進行，這里采用將預先生成好的隨機數以數組形式存儲于處理器中，當需要隨機取樣時，順序選擇隨機數表中的元素作為圖像矩陣樣本集中的下標，從而達到隨機選擇的目的。

其次，背景模型更新階段。分為檢測模型匹配狀況和對匹配模型的次數進行統計兩個步驟。初始化之后，從第二幀開始，對每個像素逐個掃描，將其和同一位置像素的背景模型中的像素對比。采用對其像素灰度值作差求絕對值，將所得結果同預先設定的匹配閾值R進行比較。如果小于閾值，表示該像素存在一個匹配，同時匹配數增加。之后對匹配像素數目進行統計，再將結果與預先設定的最少匹配數目閾值進行比較。如果最終匹配數目之和小于該最少匹配數，則表示該像素是前景點，若大于其最少匹配數，則認為是背景點。

最后，進行動態跟蹤。檢測出動態目標之后，計算所有前景點質心，得到其位置。通過求取所有前景點的橫坐標及縱坐標的算數平均值得到。

3總結

本文采用TMSDM6437芯片進行了行人計數系統設計，應用平臺豐富的資源，節省了大量硬件設計成本，且提高了系統的可靠性便攜性，縮短了開發周期。對于檢測以及跟蹤算法方面進行了改進，得到更適應于硬件平臺的算法，實驗結果能夠較好的滿足檢測精度。

參考文獻

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