本论文针对公共汽车客流量统计不准确、速度存在延迟的现状,结合图像识别和DSP(Digital Signal Processor)技术,提出了一种识别率高、统计速度快的数字图像识别系统,并申报国家发明专利《基于图像的公共汽车人数自动统计仪》。
图像预处理和客流统计是本论文算法研究的重点。在预处理方面,结合数学形态学理论,提出了一种新的基于数学形态学的小波阈值降噪方法;在对模糊增强方法深入研究的基础上,实现了改进的基于直方图的模糊增强算法;利用灰度规一化算法对图像进行光线补偿,消除了光线的变化给图像的识别带来的不利影响;利用改进的背景消除算法,为下一步的特征提取奠定了基础。人数识别方面,在对图像内容详细分析的基础上,提出了基于人脸的图像外形特征提取算法,以目标区域的中心坐标作为特征点;利用基于统计识别的方法对客流量进行准确的统计。以上算法经实验验证,取得了良好的效果。
本论文根据嵌入式系统的设计准则、设计思路和系统的功能需求,对整个硬件系统进行了合理的模块划分,并提出系统的总体设计方案;根据系统的硬件组成,依次详细叙述了视频源处理电路和DSP外部接口电路的设计原理及具体实现思路;在...
【英文摘要】
As it cannot counts accurate and real-time of passenger flow at present, this paper proposes a Digital Image Recognition System combing image recognition and DSP (Digital Signal Processor) technology, which has the quick statistical speed and high recognition rate. The method is applying for the nation invention patent a instrument for passenger flow statistics based on image processing automatically.
Image preprocessing and passenger flow statistics algorithm are the focus of this paper. In pre...
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