试议信号灯基于ARM嵌入式视觉智能交通诱导系统

论文导读：
摘要：在传统的图像处理系统中，PC机占据着主要地位，但是由于PC机自身体积较大，便携性较差，并且在户外长时间连续运转时稳定性较差，限制了其运用范围。目前，基于其他系统的图像处理平台也有很多，大多采取单片机、DSP、FPGA、ARM等作为处理器。在这些嵌入式平台中，基于ARM嵌入式平台系统由于其开发成本相对较低、稳定性好、运算速度快等特点被逐渐较多的运用于图像处理系统。本论文基于目前的近况，提出了一种基于ARM嵌入式平台的视觉交通诱导系统。该系统采取在三星公司的S3C2410开发板上移植Linux系统的设计案例，设计了用于车辆速度提示与交通拥堵检测的视觉处理算法。首先，在具体浅析了目前智能交通系统有着的不足的基础上，查阅了大量的相关资料，详细的阐述了本系统的运用价值。其次，根据系统的功能要求，比较系统的论述了系统的整体设计框架与硬件实现案例。并设计了基于ARM嵌入式平台的视觉诱导系统。具体设计包括：嵌入式系统硬件设计、嵌入式系统移植、OpenCV图像处理函数库的嵌入式系统移植、LED显示屏驱动程序开发、信号灯检测算法设计、车辆拥堵检测算法设计、交通诱导程序设计等。最后，通过实验手段对系统进行了整体调试，开发出了具体图像处理与嵌入式系统相结合的智能交通诱导系统。并详述了基于ARM嵌入式的图像处理系统开发历程中遇到的难点。对嵌入式系统在图像处理与智能交通领域的运用具有指导与借鉴作用。关键词：嵌入式系统论文信号灯检测论文车辆拥堵论文S3C2410处理器论文
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Abstract7-11
第1章 绪论11-17

1.1 本课题探讨的背景和作用11-12

1.2 国内外探讨近况12-15

1.2.1 国外探讨近况12-14

1.2.2 国内探讨近况14-15

1.3 本课题主要探讨内容15-17

第2章 ARM 嵌入式智能交通诱导系统功能及整体案例设计17-24

2.1 系统功能浅析17

2.2 系统总体设计17-19

2.1 系统结构框架17-19

2.2 交通诱导系统硬件设计19

2.3 处理器的选择19-20

2.4 操作系统的选择20-23

2.5 本章小结23-24

第3章 ARM 嵌入式视觉交通诱导系统硬件设计24-29

3.1 S3C2410 开发板24-25

3.2 存储制约器25-26

3.3 USB 摄像头26

3.4 LED 显示屏26-28

3.4.1 LED 单色显示屏26

3.4.2 LED 单色显示屏构造及系统原理26

3.4.3 LED 屏驱动电路26-28

3.5 本章小结28-29

第4章 嵌入式视觉智能交通诱导系统平台搭建29-41

4.1 嵌入式 Linux 操作系统组成29

4.2 BootLoader 移植29-32

4.

2.1 引导加载程序的移植30-32

4.3 移植 Linux 操作系统内核32-34
4.

3.1 Linux 的内核剪裁、配置与编译32-33

4.

3.2 裁减、编译33-34

4.4 构建根文件系统34-35

4.5 Linux 系统下 OpenCV 安装35-36

4.6 OpenCV 的 ARM 平台移植36-40

4.6.1 安装交叉编译链36

4.6.2 交叉编译 pbjpeg36-37

4.6.3 交叉编译 x264，xvid，ffmpeg37-39

4.6.4 交叉编译 OpenCV39-40

4.7 本章小结40-41

第5章 LED 显示屏驱动程序与运用程序设计41-49

5.1 LED 显示屏驱动程序与运用开发41-46

5.

1.1 模块加载函数41-43

5.

1.2 模块卸载函数43

5.

1.3 字符设备驱动结构体43-45

5.

1.4 LED 制约模块45-46

5.

1.5 模块声明与描述46

5.2 LED 显示屏的运用程序开发46-48

5.3 本章小结48-49

第6章 信号灯检测算法与车辆拥堵识别算法49-65

6.1 基于梯度方向码的信号灯检测算法49-57

6.

1.1 信号灯检测识别现有策略50-52

6.

1.2 颜色空间转换52-53

6.

1.3 信号灯检测算法设计53-54

6.1.4 基于梯度方向码的信号灯模板匹配策略5论文导读：4-576.2车辆拥堵检测算法57-626.2.1视频检测算法概述58-606.2.2检测区域设置606.2.3车辆拥堵算法设计60-626.3交通诱导信息生成62-636.3.1倡议车速生成626.3.2车辆拥堵提示信息生成62-636.4实验及结果浅析63-65结论65-67参考文献67-70致谢70-71攻读硕士期间发表（含录用）的学术论文71上一页12
4-57

6.2 车辆拥堵检测算法57-62

6.

2.1 视频检测算法概述58-60

6.

2.2 检测区域设置60

6.

2.3 车辆拥堵算法设计60-62

6.3 交通诱导信息生成62-63
6.

3.1 倡议车速生成62

6.

3.2 车辆拥堵提示信息生成62-63

6.4 实验及结果浅析63-65
结论65-67
参考文献67-70
致谢70-71
攻读硕士期间发表（含录用）的学术论文71