【word】 基于ARM的目标检测系统设计.doc

基于ARM的目标检测系统设计第l7卷第5期2010年1O月兰州工业高等专科学校JournalofLarmhouPolytechnicCollegeVo1.17.NO.50ct.,2O10文章编号:10092269(2O1O)O5-0029-03基于ARM的目标检测系统设计程跃森,李驰新(1.河南省电力公司三门峡供电公司,河南三门峡472000;2.兰州工业高等专科学校电子信息工程系,甘肃兰州730050)摘要:设计了一种基于ARM9的嵌入式目标识别系统.系统采用模块化设计方案,.以TI公司的TMS320DM642作为前端图像采集和预处理芯片,以三星公司的$3C2410作为图像处理芯片,对采集到的图像中的目标使用不同的算法识别,最后将结果上传至主控机.关键词:ARM;DSP;openCV中图分类号:TP391.41文献标志码:A随着嵌入式技术的快速发展,以ARM为代表的RISC指令处理器得到广泛的应用.在ARM处理器众多的系列中,以ARM9为核心的三星$3C2410又被使用的最为广泛,其低价格,高性能,低功耗的特点,使其格外适合移动运算.本文中设计的目标识别系统,与传统的图像处理系统相比较,采用分布式处理方式,将图像的处理和存储放在前端,中央主控机只负责信息的查询与命令的发送,因此减轻了主控机的负担,本文中只探讨前端图像处理部分的设计.1系统结构设计系统采用模块化设计方案,前端负责图像采集和JPEG编码任务的DSP采用DM642芯片,以SDRAM和双口RAM作为图像数据存储器件,构成了高速数字图像处理系统的前端,可以实时采集和处理动态图像,ARM处理器和网络接口芯片组成系统的网络模块,通过网络与远程的主机或是主控系统通信.具体原理框图如图1所示1.系统工作的原理是,通过CCD采集到的模拟交通视频信号,首先进入视频A/D转换芯片,这里选用Philips公司的SAA7115,这是一款增强型*收稿日期:20100830作者简介:程跃森(1968一),男,河南灵宝人,高级_T程师,硕士.的视频输人处理器,支持的输人格式有:4×CVBS,2×XY/C或是2×CVBS,l×Y/C,输出格式为YUV4:2:2.SAA7115支持I2C总线标准,主控DSP可以通过I2C对SAA71l5进行设置.为了提高系统的实时性,避免总线冲突,系统中采用了2路双口RAM,容量为64K×16bit,采用乒乓机制工作,即一片RAM存放数据时,DSP可以读取另一片RAM中的数据,FPGA以中断方式通知DSP读取数据.对于采集到的图像数据,把YUV4:2:2格式转换为YUV4:2:0格式,再使用JPEG算法编码,生成JPEG文件,通过一45网络连接,传到ARM处理器.TMS32ODM642芯片主频为600MHz,是系统的控制核心,读取双口RAM内的图像数据,进行预处理,然后以DMA方式存人SDRAM中,系统中配置的同步动态存储器SDRAM容量为4M×64bit,可以存储32帧图像,位于DSP的CE0空间.系统中配有8M容量的FLASH,用于存储系统启动时需要的自举程序.ARM处理器和网络接口芯片构成系统的网络模块,完成与远程主机通信的功能.ARM采用兰州工业高等专科学校第17卷Samsung公司的S3C2410芯片,基于ARM-Linux操作系统,网络接口芯片采用CS8900A以太网控制器,主要实现ARM与主控计算机之间的接口.ARM处理器定时处理DSP传送来的图像信息,可以根据需要采用不同的算法,处理之后的图像在本地存储,也可以接收远程主机的命令,读取特定时刻SDRAM中的图像数据,并通过网络发送.图l系统结构框图2详细设计2.1DSP部分设计DSP部分负责通过摄像头采集图像,并进行预处理工作,主要是JPEG编码,并通过网络发送给ARM.程序的设计采用TI的RF一5框架(参考设计框架5),框架如图2所示.图2DSP端数据派程程序主要由3个任务模块组成,输入模块从摄像头采集图像,输入缓存,由4:2:2格式重抽样变换为4:2:0格式,由SCOM序列送入任务处理模块,由JPEG编码库产生合乎质量要求的JPEG图像文件,SCOM可以在2个不同的任务之间传递消息,消息中包含图像数据指针,接着等待发送的消息返回,以便继续处理.生成的JPEG文件再送人网络任务模块,通过网络送到下一级ARM处理器.网络任务模块采用NDK套件(NetworkDeveloperSKit)开发.2.2ARM部分设计在ARM处理器上,目标识别程序主要依赖OpenCV函数库来实现,OpenCV是Inte1支持的开源计算机视觉库.它由一系列C函数和少量C+类构成,实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法,OpenCV的主要应用环境是Windows和Linux,对于嵌入式系统需要做移植,移植的步骤如下3:1)安装交叉编译链,本文中使用的是ArmLinux-gcc4.3.2,解压到目录/usr/local/arm/4.3.2,然后在环境变量PATH中增2ll/usr/local/arm/4.3.2/bin;2)安装CMake,OpenCV2.0之后的版本,必须使用CMake创建Makefile.本文使用的CMake版本是2.8.2,解压到目录/usr/local/emake一2.8.2一Linuxi386,然后在环境变量PATH中增加/usr/local/cmake-2.8.2一Linuxi386/bin;3)编译OpenCV,解压OpenCV2.1到/usr/locat/OpenCV一2.1.0目录下,创建/usr/local/opencvarm/目录,作为CMake编译Arm版本的工作目录,在X环境下,运行Cmake-gui,生成Makefile,在终端界面中,进入目录/usr/local/opencv-arm,运行Make编译Opencv,运行Makeinstall,将OpenCV生成的库和头文件安装到目录/usr/local/arm/lib/openev/.完成移植后,使用ArmLinux-GCC编译程序,将生成的可执行程序拷贝到ARM开发板上即可运行.程序实现中,采用帧差法,其基本原理是将前后两帧图像对应的像素灰度值相减,根据灰度值的差值情况判断运动车辆区域,实现原理简单,但不能检测静止车辆.最后进行形态学滤波,去掉噪音4_5.3实验结果系统实验平台主要基于DM642和ARM9开发板实现,图3为仿真结果,图3(a)是当前背景,图3(b)是待提取轮廓的交通图像帧,其中图3(c)是差分处理的结果,图3(d)是滤波后的结果.啻第5期程跃森等:基于ARM的目标检测系统设计?3l?4结语本文设计了一种基于ARM9的嵌入式目标识别系统.系统采用模块化设计方案,对采集到的图像中的目标使用不同的算法识别,最后将结果上传至主控机.通过系统仿真,可以看出,借助TI6000参考文献:1233(a)背景系列的DSP可以实现图像的高速采集,与ARM处理器的相结合,可以有效的实现分布式图像处理和保存,降低主控机的任务处理负担.随着DSP和ARM性能的不断提升和价格的降低,本文中的设计方案,在未来具有一定的技术可行性和市场可行性.(b)图像帧(c)目标识别结果(d)去噪结果图3仿真结果贾晶晶,刘明杰,孙凯.基于ARM的嵌入式数字图像处理系统J.微计算机信息,2009,25(8):136138.DataManua1.TIInc.TMS320DM642datasheet/J/OL.9la37fll15c21.html,20100402.汤超.基于opencv的运动目标检测和跟踪J/OL.4353Openev中文论坛,rum/.20100805.谢凤英,赵丹培.VisualC+数字图像处理M.北京:电子工业出版社,2008.208210.宋苗,王博,黄秋燕.基于ARM+C/OS-II的嵌入式数据采集系统设计EB/J.中国科技论文在线,http:/www.paper.edu.en,20090lO9.Designof0bjectRecognitionSystemBasedonARMCHENGYuesen.LIChixin(1.SanmenxiaPowerSupplyCompany,PowerCompanyofHenanProvince,Sanmenxia472000.China;2.DepartmentofSoftwareEngineering,LanzhouPolytechnicCollege,Lanzh0u730050,China)Abstract:AkindofembededobjectrecognitionsystemisdesignedbyusingARM9.Thesystemadoptswayofmodularization,usingTISTMS320DM642asachipforimagesamplingandpreprocessing,meanwhilesamsungS$3C241oasachipforimageprocessing.Differentalgorithmsareappliedtotheobjectoftheimage,whichwouldbetransferredtocontrollercomputerfinally.Keywords:ARM;DSP;openCV