基于TMS320DM6446的视频车检一体化设计*

郝建豹 桑林

（1.广东交通职业技术学院机电工程系 2.深圳市新创中天科技发展有限公司）

0 引言

运动车辆视频检测在智能交通系统中起着人眼的作用。基于车辆视频处理分析的视频检测系统，是在获取道路实时监控视频的基础上，对交通场景视频进行车辆检测、车辆跟踪，以获得视频场景中有用的交通信息。视频检测系统和其它传统的检测方法如线圈、微波雷达相比，具有诸多优点，如设备维护方便；无须将路面破坏，不会影响道路正常交通；视频检测范围大，可同时监控检测多条车道；通过视频检测提供更全面的交通管理和事故信息，可得到包括车流量、车速、车流密度、车型、是否堵塞等交通信息；可以为交通管理部门提供可视化监控，方便管理，同时进行录像，方便日后进行事故录像提取查询[1]。

现有的视频车检器一般使用模拟摄像机+嵌入式处理器的模式构成，作为交通监管控制领域最前端的构成设备，必须满足系统长时间、高可靠稳定运行和高准确的车辆检测性能。虽然部分视频车检器在应用LINUX系统后，提高了系统运行的稳定性，但笨重的体积、线路的繁琐和明显的功耗，限制了此类视频检测器的应用[2-3]。

图像传感器得到的原始图像数据需经过图像处理 DSP芯片优化处理后，再行进行压缩，然后通过通信线路传输给嵌入式处理器的 DSP芯片做图像识别运算，增加了系统处理时间[4]。

基于达芬奇技术的一体化视频车检器，采用一体化方案，将图像处理DSP芯片和图像识别分析DSP芯片合二为一，体积小巧，结构简单可靠，功能针对性强。全功能状态下功耗会降低40%左右，可使用风、光发电机等再生能源供电装置。采用达芬奇架构的双核数字多媒体处理器，处理速度大大提高。车检器中包含了视频采集、算法处理、数据通讯模块。车检器安装在前端路口，视频无需往中心传送，直接实现了交通信息的检测，为交通流诱导系统提供真实可靠的数据。

1 一体化视频车检器硬件设计

一体化视频车检器以TMS320DM6446为算法处理的核心芯片，其采用达芬奇技术架构，基于ARM926和TMS32064x+DSP的高度集成的双核数字多媒体处理器，适合数字信号的处理、视频处理[5-6]。该车检器的硬件设计是在 TMS320DM6446的基础上，扩展了一些外设电路实现的，视频采集系统的框架图如图1所示，系统框架分为2个部分：

1) 以ARM为中心的系统管理层部分

以ARM 为中心的系统管理层部分包含 FLASH存储模块、有线网络通讯模块和串口通讯模块。FLASH存储模块包含FLASH存储器，主要用来存储ARM程序、DSP的程序和系统配置信息；有线网络通讯模块包含局域网控制芯片，通过该网络通讯模块，视频采集系统可以通过本地局域网的网关接入到外部Internet网，实现与远程控制中心的有线通讯；为配合信号机进行自适应控制，系统提供了一个 UART口。

图1 视频采集系统框架图

2) 以DSP为中心的交通视频处理的算法层部分

以DSP为中心的交通视频处理的算法层部分主要作用是交通视频的算法处理，主要包含输入模块、算法处理部分和视频输出模块。视频输入模块由视频解码芯片和视频存储芯片VRAM构成，主要作用是把视频信号（CVBS）经过视频解码芯片解码，变成数字视频并存储到图像存储器（VRAM）上。算法模块是本系统最重要的模块，包含DSP、数据存储器DRAM和用于存储历史检测数据的 FLASH。其主要作用是进行数字视频信息并行算法处理，把产生的动态交通信息按不同用途进行解析并上传或存储或叠加处置。视频输出部分由 FPGA和视频编码芯片构成，其作用是把算法模块产生的当前动态交通信息叠加到视频图像上，提供给远程控制中心。

2 一体化视频车检器软件设计

该车检器选用LINUX作为视频采集系统的操作系统，并在此平台上运行算法任务、视频叠加任务、通讯任务和数据存储任务。为了提高本系统的研发效率、高可靠性与良好的可移植性，采用3层软件结构，由外到内分别是硬件层、任务层、操作系统层，软件系统结构图如图2所示。

图2 软件系统结构图

1) 视频处理算法任务从VRAM中提取当前帧数字视频图像，并对其进行预处理，提取车辆特征，连同前边若干帧处理结果计算出瞬时车速，得到车流量、平均速度、占有率、车型分类等动态交通信息，生成适合于实施、战略、历史3种用途的数据。算法模块是核心，为保证与视频同步，算法模块在系统中具有最高的优先级。

2) 视频叠加任务实现实时模式显示，其功能是把动态交通信息如车流量、瞬时速度和车长分类叠加到当前的视频图像上，再通过视频编码芯片转化为CVBS格式的视频输出。

3) 通讯任务负责与ARM通讯。通过HPI接口把动态检测数据、动态交通事件和设备状态上传到ARM。通过ARM把这些数据上传到控制中心，或者上传到信号控制机中为信号机提供控制依据。

4) 数据存储任务主要功能是把统计好的检测数据存入FLASH中。其任务运行流程如图3所示。

图3 视频处理运行流程图

3 实验结果

一体化视频车辆检测最大输出分辨率为720×576，考虑到系统的实时性和稳定性要求，采用FFMpeg输出视频的分辨率为320×240。图4为夜间高速公路上的车辆检测效果图。实验结果表明：该系统可清晰地识别被监控车辆，视频速率达到18帧/ s，满足车辆视频监控的要求。

图4 运动车辆检测图像

4 结语

将图像处理 DSP芯片和图像识别分析芯片合二为一，体积小巧，结构简单可靠，功能针对性强，全功能状态下功耗降低到5 W以下。可使用风、光发电机等再生能源供电装置，更具环保意识。直接将算法软件嵌入到图像处理 DSP中，提高了系统反应和处理的速度。

先进的达芬奇技术应用于视频车检，应用空间将十分广阔，达芬奇技术要想应用于复杂的交通环境当中，还应进行大量的测试及现场试验，这也是笔者下一步的努力方向。

[1]李志军,许万里,黄玉兰,等.基于达芬奇技术的视频监控系统研究[J].吉林大学学报:信息科学版,2010,28(6):625-631.

[2]郭波,樊丁,彭凯.基于 DaVinci技术的嵌入式视频监控系统设计[J].安防科技,2010(1):22-24.

[3]李长进.基于达芬奇平台的交通视频检测系统的研究[D].南京:南京邮电大学,2012.

[4]张晓民.复杂路况电子警察抓拍系统的设计与实现[J].电脑知识与技术,2008,21(11):45-47.

[5]王宏志,苏令华,王晓红,等.基于达芬奇平台的视频编码器实现[J].计算机测量与控制,2011,19(5):1158-1160.

[6]Texas Instruments TMS320DM644x DMsoc Video Processing Back End(VPBE)[M]. SPRUE37A April , 2007:43-115.