近年來,我國城市中的汽車數(shù)量急劇增加,給城市的交通狀況帶來了巨大的壓力,交通擁堵的現(xiàn)象越來越嚴(yán)重。交通擁堵帶來了很多問題,比如出行效率底下,造成環(huán)境污染,浪費(fèi)石油資源等等。雖然國家在道路修建方面增加了巨大的投入,但是交通擁堵的狀況沒有的到根本性的緩解。為了解決交通擁堵的問題,提高城市中交通管理的效率,世界各國都在構(gòu)建智能交通系統(tǒng)。隨著城市中監(jiān)控?cái)z像頭的增加,基于視頻的方法去構(gòu)建智能交通系統(tǒng)應(yīng)用的越來越廣泛�；谝曨l的智能交通系統(tǒng)中,通過道路監(jiān)控視頻對(duì)車輛目標(biāo)進(jìn)行準(zhǔn)確的檢測(cè)和識(shí)別是實(shí)現(xiàn)其他交通管理功能的基礎(chǔ)。以往的車輛目標(biāo)檢測(cè)系統(tǒng)都是構(gòu)建在PC機(jī)上,通常有著成本高昂,體積大,功耗高的弊端。而且使用的車輛檢測(cè)算法一般都是通過運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)的方法,無法精準(zhǔn)判斷運(yùn)動(dòng)目標(biāo)中哪些是車輛,也無法對(duì)靜止的車輛進(jìn)行檢測(cè)。本文主要研究了利用Haar+Adaboost目標(biāo)檢測(cè)框架在CPU+FPGA異構(gòu)計(jì)算平臺(tái)上實(shí)現(xiàn)車輛檢測(cè)系統(tǒng)。Haar+Adaboost可以精確的識(shí)別視頻畫面中的車輛目標(biāo),無論是靜止還是運(yùn)動(dòng)。FPGA可以對(duì)檢測(cè)算法提供硬件加速性能,使檢測(cè)算法的速度大大提升,達(dá)到實(shí)時(shí)性的要求。通過針對(duì)FPGA計(jì)... 

【文章來源】：大連理工大學(xué)遼寧省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：61 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
1 緒論
    1.1 課題研究背景及意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
    1.3 車輛檢測(cè)中的技術(shù)難點(diǎn)
    1.4 論文主要研究內(nèi)容及結(jié)構(gòu)
        1.4.1 論文的主要研究內(nèi)容
        1.4.2 論文章節(jié)安排
2 實(shí)驗(yàn)平臺(tái)
    2.1 高性能異構(gòu)計(jì)算平臺(tái)
        2.1.1 異構(gòu)計(jì)算介紹
        2.1.2 CPU+FPGA計(jì)算平臺(tái)的優(yōu)勢(shì)
    2.2 PCIe高速擴(kuò)展
        2.2.1 PCIe簡介
        2.2.2 PCIe總線基本概念
        2.2.3 PCIe總線體系結(jié)構(gòu)
        2.2.4 PCIe總線的事務(wù)層
        2.2.5 PCIe總線的數(shù)據(jù)鏈路層
        2.2.6 PCIe總線的物理層
    2.3 本章小結(jié)
3 基于Haar+Adaboost的車輛檢測(cè)系統(tǒng)
    3.1 圖像預(yù)處理
        3.1.1 光照對(duì)圖像檢測(cè)的影響
        3.1.2 參考白亮度提升算法
    3.2 Haar特征
        3.2.1 Haar特征介紹
        3.2.2 Haar特征值的計(jì)算
    3.3 積分圖
    3.4 Adaboost算法
        3.4.1 Adaboost的級(jí)聯(lián)分類器模型
        3.4.2 弱分類器
        3.4.3 強(qiáng)分類器
        3.4.4 級(jí)聯(lián)分類器
    3.5 多尺度滑動(dòng)窗口檢測(cè)
        3.5.1 不同尺度下的目標(biāo)檢測(cè)
        3.5.2 滑動(dòng)窗口檢測(cè)
        3.5.3 檢測(cè)窗口合并
    3.6 本章小結(jié)
4 檢測(cè)系統(tǒng)加速設(shè)計(jì)
    4.1 Vivado_HLS設(shè)計(jì)方法
    4.2 積分圖硬件加速模塊設(shè)計(jì)
        4.2.1 積分圖算法分析
        4.2.2 硬件加速設(shè)計(jì)
    4.3 對(duì)變尺度滑動(dòng)窗口的改進(jìn)
    4.4 本章小結(jié)
5 基于異構(gòu)計(jì)算平臺(tái)的設(shè)計(jì)與驗(yàn)證
    5.1 異構(gòu)計(jì)算平臺(tái)介紹
        5.1.1 Virtex-7 系列FPGA
        5.1.2 硬件平臺(tái)
    5.2 分類模型訓(xùn)練過程
        5.2.1 準(zhǔn)備訓(xùn)練樣本
        5.2.2 設(shè)定訓(xùn)練參數(shù)
        5.2.3 分類器模型分析
    5.3 檢測(cè)系統(tǒng)構(gòu)成
        5.3.1 系統(tǒng)構(gòu)架
        5.3.2 Vivado設(shè)計(jì)
    5.4 實(shí)驗(yàn)和結(jié)論
        5.4.1 性能測(cè)評(píng)指標(biāo)
        5.4.2 實(shí)驗(yàn)過程
    5.5 本章小結(jié)
結(jié)論
參考文獻(xiàn)
致謝


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于參考白和小波重構(gòu)的船舶圖像光照增強(qiáng)[J]. 楊梅,邱剛.  電腦知識(shí)與技術(shù). 2016(20)
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[3]基于ARM+FPGA的影像交互與顯示系統(tǒng)設(shè)計(jì)[J]. 吳迪,李丙玉,王曉東.  液晶與顯示. 2015(06)
[4]基于Vivado HLS的FPGA開發(fā)與應(yīng)用研究[J]. 黨宏社,王黎,王曉倩.  陜西科技大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2015(01)
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碩士論文
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[2]基于混合可重構(gòu)平臺(tái)的光流法硬件加速研究[D]. 戚烜.哈爾濱工程大學(xué) 2014
[3]基于AXI總線的SoC架構(gòu)設(shè)計(jì)與分析[D]. 胡景華.上海交通大學(xué) 2013
[4]基于FPGA的視頻移動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)系統(tǒng)的研究與實(shí)現(xiàn)[D]. 王磊.濟(jì)南大學(xué) 2010



本文編號(hào)：3542316