基于智能汽车的实时图像处理系统设计
嵌入式系统中的实时图像处理算法设计与实现
嵌入式系统中的实时图像处理算法设计与实现随着科技的发展，嵌入式系统在我们的生活中扮演着越来越重要的角色。
从智能手机到智能家居，从汽车到医疗设备，嵌入式系统无处不在。
而嵌入式系统中的实时图像处理更是被广泛应用于许多领域，如机器视觉、无人驾驶、安防监控等。
本文将介绍嵌入式系统中实时图像处理算法的设计与实现方法。
一、实时图像处理算法概述实时图像处理算法是指在有限的时间内对输入图像进行处理和分析，得到输出结果。
实时性是指算法能够在预定的时间窗口内完成处理任务。
在嵌入式系统中，由于系统资源的有限性和对实时性的严格要求，实时图像处理算法的设计和实现变得尤为重要。
二、实时图像处理算法设计步骤1. 问题定义和目标确定：首先，需要明确图像处理的问题定义和所需达到的目标。
例如，人脸识别算法的目标是识别图像中的人脸并进行身份验证。
2. 图像采集和预处理：接下来，需要获取图像数据，并进行预处理，以减少噪声和改善图像的质量。
图像采集可以通过摄像头、传感器等方式实现，预处理可以包括去除图像背景、增强对比度等操作。
3. 特征提取：在实时图像处理中，需要从原始图像中提取特征以进行后续处理。
常用的特征提取方法包括边缘检测、色彩特征提取、纹理特征提取等。
4. 特征匹配和分类：根据目标确定的特征，进行特征匹配和分类。
特征匹配可以通过比对图像中的特征与预先存储的特征进行匹配，以确定目标是否存在或进行识别。
5. 结果输出和反馈控制：最后，根据处理结果输出相应的控制信号或反馈信息，用于控制实时系统的运行。
例如，在无人驾驶中，根据图像处理的结果，自动控制车辆的行驶方向和速度。
三、实时图像处理算法实现方法1. 硬件选择和优化：嵌入式系统中的实时图像处理算法需要选择适合的硬件平台，并进行相应的优化。
例如，选择高性能的处理器和图像处理单元，并对算法进行针对性的优化，以提高处理速度和效率。
2. 并行和并发处理：在实时图像处理中，往往需要处理大量的图像数据。
无人驾驶汽车中的图像处理与目标检测技术研究
无人驾驶汽车中的图像处理与目标检测技术研究随着科技的不断进步和人们对智能交通系统需求的增加，无人驾驶汽车成为了汽车行业的新热点。
而无人驾驶汽车的核心技术之一就是图像处理与目标检测。
本文将科普无人驾驶汽车中的图像处理与目标检测技术，揭示其重要性及应用。
一、图像处理1. 图像传感器图像传感器是无人驾驶汽车中图像处理的起点。
无人驾驶汽车通常配备了多种传感器，如摄像头、激光雷达等。
其中，摄像头是最常用的图像传感器之一，它可以感知车辆周围的环境，采集图像数据。
2. 图像采集与预处理图像采集是指摄像头获取实时图像的过程。
得到的图像数据需要进行预处理，包括去噪、调整图像亮度、对比度等，以提高图像质量和准确性。
此外，还需要进行图像校准，消除摄像头畸变等。
3. 特征提取与图像识别特征提取是图像处理的核心环节。
通过提取图像中的关键特征，如边缘、纹理、颜色等信息，可以帮助识别和跟踪目标。
图像识别算法能够将图像中的内容与已有的数据进行匹配，从而识别出不同的目标，如路标、行人、车辆等。
4. 图像分割与分类图像分割是将图像中不同的区域划分出来，以便更好地理解和处理。
通过图像分割技术，可以将车辆、行人等目标从背景中分离出来，为目标检测奠定基础。
图像分类是将图像划分为不同的类别，如道路、交通标志等，以进一步分析和理解图像。
二、目标检测1. 目标检测算法目标检测是指在图像中准确地定位和识别出不同的目标。
无人驾驶汽车需要通过目标检测算法来检测和识别道路、行人、车辆等。
传统的目标检测算法包括基于模板匹配、基于滑动窗口和分类器、基于特征提取等方法。
而随着深度学习的发展，现代目标检测算法如卷积神经网络(CNN)、区域卷积神经网络(R-CNN)等也得到了广泛应用。
2. 目标跟踪与预测目标跟踪是无人驾驶汽车中的重要任务之一。
通过目标跟踪技术，无人驾驶汽车可以实时地跟踪和预测行人、车辆等目标的位置和运动轨迹。
这对于实现智能行驶、避免碰撞等至关重要。
基于图像处理的视觉定位与导航系统设计
基于图像处理的视觉定位与导航系统设计视觉定位与导航技术是无人驾驶、无人机及机器人等智能系统中重要的核心技术之一。
它可以通过实时处理图像数据，对周围环境进行识别、定位和导航，使机器能够在没有人的干预下完成特定任务。
本文将重点介绍基于图像处理的视觉定位与导航系统的设计。
视觉定位与导航系统的设计主要包括三个方面：图像数据采集、定位与建图、路径规划与导航。
下面将依次介绍这三个方面的设计内容。
首先是图像数据采集。
视觉定位与导航系统需要通过摄像头等设备采集周围环境的图像数据，以获取有关环境特征的信息。
为了提高系统的鲁棒性和精确性，应选择视野广阔、分辨率高的摄像头，并合理安装在合适的位置上。
同时，还需要考虑图像数据的实时性，以保证系统能够对环境的变化作出及时响应。
其次是定位与建图。
定位是指系统能够准确地确定自身在环境中的位置信息，建图是指系统能够生成环境的地图以供导航使用。
在基于图像处理的视觉定位与导航系统中，常用的定位方法包括特征点匹配、激光雷达测距和深度学习等。
特征点匹配方法通过比对摄像头采集的图像与预先存储的地图特征点进行匹配，从而实现定位。
激光雷达测距则利用激光传感器扫描环境，测量自身与周围物体的距离，实现定位和建图。
深度学习方法则通过训练神经网络，使其能够从图像中提取特征，并进行定位和建图。
最后是路径规划与导航。
路径规划是指系统能够根据定位和建图结果，找到从出发点到目标点的最佳路径。
导航是指系统根据规划出的路径，自主控制车辆或机器人完成导航任务。
在基于图像处理的视觉定位与导航系统中，常用的路径规划方法包括图搜索算法、A*算法和遗传算法等。
这些算法可以根据地图的特性，找到最优的路径。
导航方法则涉及到自主导航控制、障碍物避障和路径跟踪等技术，通过精确控制车辆或机器人的动作来完成导航任务。
除了以上的基本设计内容，基于图像处理的视觉定位与导航系统还可以进一步优化与完善。
例如，可以考虑引入多传感器融合技术，将图像处理与激光雷达、惯性测量单元等其他传感器的数据进行融合，提高系统的定位精度和鲁棒性。
基于人工智能的无人驾驶车辆图像识别系统
基于人工智能的无人驾驶车辆图像识别系统无人驾驶车辆是当今科技领域的一项重要研究课题，它将人工智能技术与汽车工程相结合，旨在实现汽车的自主驾驶。
其中，图像识别系统是无人驾驶车辆实现自主导航和安全行驶的关键技术之一。
本文将重点探讨基于人工智能的无人驾驶车辆图像识别系统，并分析其在实际应用中所面临的挑战和前景。
一、无人驾驶车辆图像识别系统概述无人驾驶车辆图像识别系统是指通过分析和处理汽车周围环境中的图像信息，实现对道路、交通标志、行人和障碍物等物体进行准确、快速地识别。
该系统通常由摄像头、传感器、计算机视觉算法以及机器学习模型等组成。
摄像头是无人自动导航技术中最常用的传感器之一。
它通过捕捉周围环境中物体的视觉信息，并将其转化为数字信号进行处理。
传感器则负责采集其他环境信息，如雷达测距仪、激光雷达、超声波传感器等，这些传感器可以提供车辆周围环境的深度、距离和速度等信息。
计算机视觉算法是无人驾驶车辆图像识别系统的核心部分。
它通过对图像进行分析和处理，提取图像中的特征信息，并将其与预先训练好的模型进行比对，从而实现对不同物体的识别和分类。
常用的计算机视觉算法包括卷积神经网络（CNN）、支持向量机（SVM）和深度学习等。
机器学习模型是基于人工智能技术实现无人驾驶车辆图像识别系统的关键组成部分。
通过训练大量标注好的图像数据集，模型可以学习到不同物体之间的特征关系，并能够在新数据中进行准确分类。
常用的机器学习模型包括卷积神经网络、支持向量机和随机森林等。
二、无人驾驶车辆图像识别系统应用与挑战无人驾驶车辆图像识别系统在实际应用中有着广泛而重要的应用价值。
首先，它可以实现对道路和交通标志的识别，从而帮助车辆实现自主导航和遵守交通规则。
其次，该系统可以识别和跟踪行人和障碍物，从而提高车辆的安全性能。
此外，无人驾驶车辆图像识别系统还可以应用于智能停车、智能交通管理等领域。
然而，无人驾驶车辆图像识别系统在实际应用中仍然面临着一些挑战。
汽车智能驾驶系统中基于卷积神经网络的图像处理研究
汽车智能驾驶系统中基于卷积神经网络的图像处理研究随着人工智能和机器学习的快速发展，汽车智能驾驶系统正逐渐成为现实。
其中，图像处理是实现智能驾驶的重要环节之一。
近年来，基于卷积神经网络（CNN）的图像处理技术在汽车智能驾驶系统中的应用得到了广泛关注和研究。
本文就汽车智能驾驶系统中基于卷积神经网络的图像处理研究进行探讨。
首先，我们需要了解什么是卷积神经网络。
卷积神经网络是一种深度学习模型，它模拟了人类视觉系统的工作原理，能够自动从输入图像中提取特征。
在汽车智能驾驶系统中，卷积神经网络可以通过训练学习到道路、车辆、行人等关键目标的特征，从而实现自动驾驶。
在汽车智能驾驶系统中，图像处理主要包括图像识别、目标检测和场景理解等任务。
卷积神经网络通过多个卷积层和池化层构成，能够对输入的图像进行特征提取和图像分类。
在图像识别任务中，卷积神经网络可以识别道路标志、交通信号灯和行人等物体。
通过训练网络，我们可以使用卷积神经网络来实现准确的图像识别。
在目标检测任务中，卷积神经网络可以定位和识别图像中的多个目标。
这对于汽车智能驾驶系统来说至关重要，它能够帮助车辆准确地识别和跟踪周围的车辆、行人和障碍物，从而实现安全驾驶。
卷积神经网络通过引入特定的网络结构，如R-CNN、FastR-CNN和YOLO等，能够高效地进行目标检测。
除了图像识别和目标检测，卷积神经网络还可以用于场景理解。
场景理解是指对整个图像进行分析和理解，从而为智能驾驶系统提供更多的上下文信息和环境认知能力。
通过深层网络结构和多尺度图像处理，卷积神经网络能够对复杂的驾驶场景进行理解和分析，帮助车辆做出更准确的决策。
在实际应用中，汽车智能驾驶系统所需的图像处理速度和准确性都是非常关键的。
因此，针对卷积神经网络的图像处理研究主要包括网络结构设计和训练优化两个方面。
网络结构设计是指根据特定的任务和硬件设备来设计合适的卷积神经网络结构。
根据目标检测和图像识别的需求，研究人员提出了各种各样的网络结构，如AlexNet、VGGNet、GoogLeNet和ResNet等。
基于图像识别技术的智能小车跟随系统
基于图像识别技术的智能小车跟随系统作者：王清嘉来源：《品牌与标准化》2022年第03期【摘要】本文将对智能小车跟随系统进行研究和说明，并对运用二值化方法作为智能图像识别技术进行智能跟随的图像处理模式进行解释，探讨人工智能图像识别技术及其具体应用，并分析了智能控制算法对图像色素识别的不同模式及其优缺点，此外还对智能小车跟随系统的应用场景进行了说明，最后对智能小车跟随系统的标准化发展进行了展望。
【关键词】图像识别;智能小车;跟随系统;二值化【DOI编码】10.3969/j.issn.1674-4977.2022.03.025Smart Car Following System Based on Image RecognitionWANG Qing-jia（Liaoning Rail Transit Vocational College，Shenyang 110023，China）Abstract：This paper will study and explain the intelligent car following system，explain an image processing mode that uses the binary method as the intelligent image recognition technology for intelligent following，discuss the artificial intelligence image recognition technology and its specific application，analyze the different modes of image pigment recognition by the intelligent control algorithm and their advantages and disadvantages，and explain the application scenario of the intelligent car following system. Finally，the standardization development of intelligent car following system was prospected.Key words：image recognition;smart car;follow system;binarization如今各领域对智能化运输工具或移动工具的需求越来越大，因此促进了智能小车的不断发展。
基于计算机视觉的智能车辆安全监控系统研究
基于计算机视觉的智能车辆安全监控系统研究随着科技的不断更新，人工智能技术也越发普及。
计算机视觉作为人工智能技术的一个重要分支，正在为许多行业带来创新的突破。
其中，自动驾驶领域的发展也在不断加速。
然而，在自动驾驶中，安全性问题一直是一个非常关键的问题，如此高度依赖视觉感知的自动驾驶技术必须能够及时准确地识别道路上的危险情况，才能保证车辆安全行驶。
因此，基于计算机视觉的智能车辆安全监控系统研究也变得越来越重要。
一、计算机视觉技术在汽车领域的应用基于计算机视觉技术的汽车智能安全监控系统，可以帮助自动驾驶汽车实现自动化的交通场景监测，在行驶过程中监测前方道路障碍物、行人等物体，实现自动避障和紧急制动等安全措施。
此外，还可以基于图像识别技术进行车牌识别、交通信号灯识别等，准确判断交通信号灯的颜色，并进行智能识别、判断与应对交通事故风险，提前采取预防措施，提高道路行驶安全性。
二、智能车辆安全监控系统的设计1.图像采集智能车辆安全监控系统要求能够实时获取车辆行驶过程中拍摄到的图像信息，在这个过程中，摄像头的品质和摆放位置尤为重要。
常见的位置有：车前方摄像头、车后方倒车摄像头、侧面摄像头等。
此外，为了提高图像采集的效果，可以采用多摄像头联合拍摄的方法，提高图像的准确性和全面性。
2.图像处理图像处理是智能车辆安全监控系统的核心。
在进行图像处理时，需要先进行图像分割，将道路、天空、交通标志、行人等不同的区域分开，然后进行图像特征提取、目标检测、分类等处理。
常用的方法有深度学习、卷积神经网络等等。
深度学习技术能够自动学习并提取图像的特征，这样能够更加准确的识别目标物体，为后续的处理提供更好的准确性和稳定性。
3.风险预警通过实时检测图像信息，在出现危险情况之前，智能车辆安全监控系统可以实现语音提醒、强制刹车、开启防撞气囊等智能应对机制，提高安全性。
三、未来展望目前，计算机视觉技术在智能车辆领域的应用还有很大的提升空间，未来发展方向将会更加高效、更加人性化。
基于图像识别的智能小车系统设计
第1章绪论1.1 课题背景目前，在企业生产技术不断提高、对自动化技术要求不断加深的环境下，智能车辆以及在智能车辆基础上开发出来的产品已成为自动化物流运输、柔性生产组织等系统的关键设备。
世界上许多国家都在积极进行智能车辆的研究和开发设计。
智能车辆也叫无人车辆，是一个集环境感知、规划决策和多等级辅助驾驶等功能于一体的综合系统。
它具有道路障碍自动识别、自动报警、自动制动、自动保持安全距离、车速和巡航控制等功能。
智能车辆的主要特点是在复杂的道路情况下，能自动地操纵和驾驶车辆绕开障碍物并沿着预定的道路(轨迹)行进。
智能车辆在原有车辆系统的基础上增加了一些智能化技术设备:1)计算机处理系统，主要完成对来自摄像机所获取的图像的预处理、增强、分析、识别等工作。
2)摄像机，用来获得道路图像信息。
3)传感器设备，车速传感器用来获得当前车速，障碍物传感器用来获得前方、侧方、后方障碍物等信息。
智能车辆作为移动机器人的一个重要分支正得到越来越多的关注。
1.2 国内外发展现状及趋势智能化作为现代社会的新产物，是以后的发展方向，他可以按照预先设定的模式在一个特定的环境里自动的运作，无需人为管理，便可以完成预期所要达到的或是更高的目标。
同遥控小车不同，遥控小车需要人为控制转向、启停和进退，比较先进的遥控车还能控制其速度，而智能小车，则可以通过计算机编程来实现其对行驶方向、启停以及速度的控制，无需人工干预，是一个集环境感知、规划决策，自动行驶等功能于一体的综合系统，它集中地运用了计算机、传感、信息、通信、导航、人工智能及自动控制等技术，是典型的高新技术综合体。
国外智能车辆的研究历史较长。
它的发展历程大体可以分成三个阶段：第一阶段 20世纪50年代是智能车辆研究的初始阶段。
1954年美国Barrett Electronics 公司研究开发了世界上第一台自主引导车系统AGVS（Automated Guided Vehicle System）。
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串行接口ｌ
相容双工系统
频率响应控制
列偏移ｌ刭白平衡Ｉ划总增益ｌ＞Ｊ总偏移ｌ× 列偏移ｌ习白平衡ｉ习总增益ｌ习总偏移Ｉ又１０ＢｉｔＡＤＣ
图２ ＭＣＭ２００１４结构图
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ＭＣＭ２００ １ ４ ｃｏｎｆｉｇｕｒａｔｉｏｎ ｄｉａｇｒａｍ
１．３系统控制信号的设置 高速摄像机接口电路ＭＰＣ５２００与系统的连 接较为简单，理想的ＸＬＢ释放目标频率为
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眦ｍⅨ儿一
’砖
ｃｏｍｐａｒｉｓｏｎ ｄｉａｇｒａｍ
图５逻辑关系比较图
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中断
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７
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Ｈｅ噍’ ＰＣＩｃｌｋ ＃ｒ曩ｍｔ ｂ Ｒｅ．墟ｄｙ
在２：１的情况中，当ＨＣＬＫ低时，传感器数 据有效，并随ＨＣＬＫ的再次出现而作为下一个数 据拍，下一个出现的ＰＣＩｃｌｋ边缘就会捕捉数据； ＰＣＩ处理必须在ＬｉｎｅＶａｌ ｉｄ判断之前进行。ＰＣＩ 处理在ＬｉｎｅＶａｌｉｄ变高时，一直由Ｔｒｄｙ ｂ保持 等待状态。由于ｂＩＰＣ５２００的使能信号要求拒绝几 次循环，在ＰＣＩ处理结束时还需要额外的电路来 关闭此电路；由于ＨＣＬＫ源自ＭＰＣ５２００ ＰＷＭ，ＨＣＬＫ 处理发生在ＰＣＩｃｌｋ边缘后（根据设计，ＰＣＩｃｌｋ 应提前到达总线）；当ＨＣＬＫ下降时，Ｔｒｄｙ—ｂ的 判断要延迟一个ＰＣＩｃｌＭ当ＨＣＬＫ升高时，Ｔｒｄｙ ｂ 也立刻升高；在ＰＣＩｃｌｋ边缘创建了ＰＣＩ数据拍 捕捉，然后，ＰＣＩｃｌｋ边缘再创建不断上升的 ＨＣＬＫ，因为像素在不断增加。控制传感器数据读 取的ＢｅｓｔＣｏｍｍ任务非常灵活，能根据传感器的 大小进行调节。 本文使用的传感器分辨率为６４０ Ｘ ４８０像 素，每像素ｌＯｂｉｔ。在每一行后面，脉冲停止， ＢｅｓｔＣｏｍｍ任务会自动开始下一行的读取，直到 完成整幅图片。这种方法具有很高的帧速率，每 行的占用时钟为１５个。传输６４０像素数据的占 用时钟为６４０个，因此，传输一行像素的总占用 时钟为６５５个。每帧画面有４８０行，则所需的时 钟为６５５ ｘ ４８０＝３１４４００。如果采用３３删Ｚ的ＰＣＩ 时钟，则传输每帧画面需要９．５２ｍｓ，即每秒可 传输１０５帧。从这里可以看出，帧速率取决于时
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中国农业机械学会２００８年学术年会论文集
１３２删Ｚ；ＩＰＢｕｓ为６６Ｍｌ－［ｚ：ＰＣＩｃｌｋ（外部总线时钟）
为６６ＭＨｚ；ＸＴＡＬ的预期输入频率为３３删Ｚ。对于
本应用，最大的ＰＣＩ频率为３３ＭＨｚ。ＸＬＢ与ＩＰＢｕｓ、 ＩＰＢｕｓ与ＰＣＩｃｌｋ间的时钟比可为４：ｌ、２：ｌ或 ｌ：１。在ＸＬＢ为１３２ＭＨＺ时，ＩＰＢｕｓ必须设置为４：ｌ 或２：ｌ（分别适用于３３ＭＨｚ或６６ＭＨＺ的ＩＰＢｕｓ）。 根据ＩＰＢｕｓ的情况（３３ＭＨｚ、１６．５ＭＨｚ与３３ＭＨｚ ＩＰＢｕｓ一起工作；或３３删Ｚ与６６删Ｚ ＩＰＢｕｓ一起 工作），ＰＣＩｃｌｋ可能支持ｌ：１的比率，也可能支 持２：１的比率。在处理器端，可使用一个６６ＭＨｚ 的ＰＣＩｃｌｋ，但市场上的图像传感器还未达到该 速度。理想的时钟关系是ＸＴＡＬ：３３ ｌ，娃Ｉｚ，ＫＬＢ：
蹦嗽
到ＭＰＣ５２００，帧传输需要由渖Ｃ５２００ＰｃＩ控制器
驱动，信号时序如图４所示，具体步骤如下。 ＠ＭＰＣＳ２００ＰＣＩ使Ｆｒａｍｅ—ｂ输出低电平，以 开始进行处理，ＡＤ线由ＭＰＣ５２００通过地址信息 进行驱动，接口逻辑可以忽略这一阶段。② ＭＰＣ５２００ＰＣＩ使Ｉｒｄｙ—ｂ输出低电平，以启动
ＭＰＣ５２００ ＭＣＭ２００１４
ａｕｔｏｍｏｂｉｌｅ ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ． Ｋｅｙ
ｗｏｒｄｓ：Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ
ａｕｔｏｍｏｂｉｌｅ；Ｈｉ【ｇｈ
ｆｒａｍｅ
ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ；Ｒｅａｌ
ｔｉｍｅ
ｉｍａｇｅ
ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ；
Ａｕｔｏ－ａｄａｐｔｅｄ ｓｅａｒｃｈ
引言
随着电子信息技术的飞速发展，汽车智能技 术正在迅速推广应用，充分体现出其安全、可靠、 舒适、方便及快捷的优越性能…。理想中的智能 汽车由导航信息资料系统、道路图像识别系统、 微型计算机系统、ＧＰＳ定位系统、车辆防碰撞系 统、紧急报警系统、自动驾驶系统和辅助智能系 统等组成。这些系统相当于汽车的“眼睛”、“大 脑”、“皮肤”和“脚”，每个系统都受复杂的电 脑程序控制，所以这种汽车能和人一样会“思 考”、“判断”、“行走”，在复杂多变的情况下， 它的“大脑”能随机应变，并根据道路交通信息 管理系统传来的交通信息，代替人的人脑发出指 令，指挥执行系统操作汽车。道路图像识别系统 就是智能汽车的“眼睛”，用来识别复杂的路况， 自动选择最佳 方案，指挥汽车正常、顺利地行驶。这双“眼睛” 是装在汽车前方的两台视频摄像机，摄像机内有 ～个发光装置，可同时发出一条光束，交汇于一
螺鳎 懈硼
ｌ
舶 旺 剧
理单元、Ｃｒｉｔｉｃａｌ中断、ＭＭＵ额外带有１６个寄 存器和１ＫＢ的页面管理；Ｂｅｓｔｃｏｍｍ输入／输出 子系统：包括可编程串行控制器、１０／１００Ｍ以太 网控制器、通用串行总线、１２Ｃ接口、串行外围 接口、ＭＳＣＡＮ接口。ＢｅｓｔＣｏｍｍ智能ＤＭＡ控制器 ｌｌＪＪｌ快摄像机数据传输到内存中进行处理的速 度，从而最大程度地减轻ＭＰＣ６０３ｅ主处理器核心 的负荷，继而加速总体吞吐量。集成的ＣＡＮ和 Ｊ１８５０控制器，再加上外置ＭＯＳＴ（面向媒体的系 统传输）的支持，降低了与网络通信的延迟；系 统接口单元（ＳＩＬＴ）：集成了最常见的系统接口和 信号，即片选信号、中断控制器、计数器、常用 输入／输出口、 实时时钟；ＳＤＲＡＭ控制器和ＬｏｃａｌＰｌｕｓ总线， 有一个高速的ＳＤＲＡＭ控制器，支持单数据速 率、双数据速率的ＳＤＲＡＭ器件，工作频率最大 可到１３２ＭＨｚ，３２位数据线；ＬｏｃａｌＰｌｕｓ总线用 来连接ＢＯＯＴ ＲｏＭ、ＳＲＡＭ、Ｆｌａｓｈ、外围器件、 ＡＴＡ和ＰＣＩ设备，并有两种操作模式：非复用 数据接入模式和复用数据接入模式。 １．２视频信号处理单元 视频信号处理单元接收可见光ＣＣＤ摄像机 或红外摄像机输出的全视频信号，并对视频信号 首先经过预处理程控放大，保证视频信号有满意 的幅度后进入Ａ／Ｄ采集单元，确保Ａ／Ｄ全量程工 作。同时，视频信号也送到图像混合电路与参考 信号混合供图像监视和记录。视频信号处理单元 拟采用ＣＭＯＳ ＶＧＡ图像传感器ＭＣＭ２００１４，其结构 如图２所示它是完全集成的高性能侧ｏｓ图像传 感器，具有数字成像应用的积分定时、控制和模 拟信号处理性能及高解析度宽带视频放大等功 能。
数据掐捕捉
１３２ＭＨＺ，ＩＰＢ．．６６删Ｚ，ＰＣＩ：３３删Ｚ，ＨＣＬＫ：
８．２５删Ｚ（来自ＩＰＢｕｓ时钟的８／１比率的ＰｗＭ）， 连接的方法是在传感器数据总线和ＰＣＩ数据总 线之间提供接口逻辑。图３是ＭＰＣ５２００与接口 芯片和ＣＭＯＳ传感器的连接图，图中的粗线表 示三态的情形。总线需要外部上拉电阻。 传感器在其帧有效时段中显示：传感器上有 一帧正准备进行传输。该信号将通过ＩＲＱ线连接
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中国农业机械学会２００８年学术年会论文集
基于智能汽车的实时图像处理系统设计宰
龚永坚 盛法生 陈得仙
【摘要】应用ＭＰＣ５２００为核心的高性能运算处理器，设计了一种高帧频、大视场的实时图像处理系统。重 点介绍了实时图像处理系统的硬件组成，工作原理和图像处理算法的应用。在对目标检测识别算法的实验分析 基础上，开发了实时图像处理软件，实现了视频图像的采集和图像目标的实时处理。使得该系统对目标的检测、 识别能力达到了智能汽车的实时性需求。 关键词：智能汽车；高帧频；实时图像处理；自适应搜索 中图分类号：ＴＮ９１１．７３，Ｖ５５６文献标识码：Ａ
数据阶段，ＡＤ线仍然由ＭＰＣ５２００推动，直到目 标（接口逻辑）判断，
ＭＰＣ５２００ＰＣＩ就能使ＡＤ总线处于三态之一 （ｔｒｉ－ｓｔａｔｅ） ，并保持在等待状态。④在任何刚出现的ＰＣＩｃｌｋ 边缘，其中Ｔｒｄｙ—ｂ被探测为低，ＰＣＩ就会捕捉 到数据并认为要传输一个数据拍。⑤在完成了下 一个到最后一个数据拍后，ＭＰＣ５２００ ＰＣＩ使 Ｆｒａｍｅ＿ｂ输出低电平，这表示正在请求最后一个