PL EN


Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników
Tytuł artykułu

Akceleracja sprzętowa transformaty falkowej w systemie widzenia maszynowego do monitoringu ruchu drogowego

Autorzy
Identyfikatory
Warianty tytułu
EN
Hardware accelerated implementation of wavelet transform for machine vision in traffic monitoring system
Języki publikacji
PL
Abstrakty
PL
W artykule opisano system monitorowania ruchu drogowego oparty na tanich kamerach i przetwarzaniu obrazu realizowanym w układzie FPGA wyposażonym dodatkowo w bezprzewodowy interfejs sieciowy. System ma być zasilany za pomocą ogniw słonecznych i dlatego został zoptymalizowany pod kątem zużycia energii. Szczegółowo opisano moduł detekcji i pomiaru długości zatorów powstałych na skrzyżowaniach. Do analizy wykorzystano dyskretną transformatę falkową, która w tym zastosowaniu sprawdza się lepiej niż algorytmy bazujące na odejmowaniu tła. Przedstawiona została implementacja sprzętowa dyskretnej transformaty falkowej za pomocą układu FPGA. Jako dodatkowe zastosowanie tej akceleracji podano kompresję obrazu z kamery w celu wysłania go za pośrednictwem sieci bezprzewodowej do centrum zarządzania. Na zakończenie podano przykładowe wyniki działania systemu.
EN
A system for road traffic monitoring bas been described. This machine vision system is using small and cheap camera and FPGA postprocessor with wireless network interface. rower for the system will be delivered from solar panels and therefore the system is optimized to be power efficient. In this paper the machine vision traffic jam detection module based on wavelet trans form is described. This module correctly detects and measures traffic jams or very slow traffic conditions when background subtraction algorithms (used for vehicle counting) are not suitable. Optical flow algorithms can also be used but they are computationally expensive. Sample discrete wavelet transform based algorithm and its hardware implementation in FPGA are examined in the paper. Hardware accelerated discrete wavelet transform can be also applied to image compression when image bas to be transferred to the traffic control center (picture quality and frame rate depends on wireless network quality). Results of sample traffic classification are presented and compared.
Twórcy
  • Politechnika Gdańska, Katedra Systemów Mikroelektronicznych, Gdańsk ul. Narutowicza 11/12
Bibliografia
  • [1] Zhou J., Gao D., Zhang D., Moving Vehicle Detection for Automatic Traffic Monitoring, IEEE Transactions on Vehicular Technology, Volume 56, Issue I, Str.:51-59, 2007.
  • [2] Fathy M., Siyal M.Y, Real-time image processing approach to measure traffic queue parameters, IEEE Proc.-Vis. Image Signal Process., Vol. 142, No. 5, 1995.
  • [3] Piccardi M., Background subtraction techniques: a review, IEEE International Conference on Systems, Man and Cybernetics, Volume 4, Str: 3099 - 3104, 2004.
  • [4] Barron J.L, Fleet D.J., Beauchemin S.S., Performance of optical flow techniques, International Journal of Computer Vision, 12(1), Str: 43-77, 1994.
  • [5] Daubechies I., Wavelets, Philadelphia, SIAM, 1992.
  • [6] Walker S.L, Foo S.Y., Petrone J., On the Performance of a Hardware Implementation of the Wavelet Transform, Proc. of the 35th Southeastern Symposium on System Theory, IEEE, 2003.
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.baztech-article-BPG5-0031-0036
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.