基于FPGA+ARM的车载行人检测系统设计与实现

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时间:2019-03-14

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1、广东工业大学硕士学位论文(工学硕士)基于FPGA+ARM的车载行人检测系统设计与实现邓健峰二〇一八年五月分类号:TP391.41学校代号:11845UDC:004密级:学号:2111504028广东工业大学硕士学位论文(工学硕士)基于FPGA+ARM的车载行人检测系统设计与实现邓健峰指导教师姓名、职称:谢云教授专业或领域名称:电路与系统学生所属学院:自动化学院论文答辩日期:2018年5月29日ADissertationSubmittedtoGuangdongUniversityofTechnologyfortheDegreeofMast

2、erofEngineeringScience(MasterofEngineeringScience)DesignandImplementationofVehiclePedestrianDetectionSystemBasedonFPGA+ARMCandidate:JianfengDengSupervisor:Prof.YunXieMay2018SchoolofAutomationGuangdongUniversityofTechnologyGuangzhou,Guangdong,P.R.China,510006摘要摘要近年来,随着我国经

3、济持续增长,汽车保有量快速增加,道路安全问题日益突出。每年因为疏忽驾驶导致的交通事故已经造成大量的人员伤亡和财产损失。车载行人检测系统作为辅助驾驶系统的一部分,可以有效保护道路上的行人,避免交通事故的发生。由于车辆设备空间性能有限,因此能够研究出一套实时性好、准确度高、成本低的车载行人检测系统具有重要的实际意义。鉴于此,本文对车载行人检测系统检测流程和核心算法进行了深入的研究,提出设计一套基于FPGA+ARM的车载行人检测系统。文章的主要研究内容如下:(1)本文综合比较了常见行人检测算法,选择CENTRIST特征和SVM分类算法作为车载

4、行人检测系统的检测算法。根据Zynq-7000SoC开发板结构对系统进行总体设计,划分软硬件模块功能,选择合适的摄像头和显示器,搭建了实验平台。(2)在FPGA中实现硬件模块功能。分析摄像头采集时序和开发板内部数据通信协议,搭建视频采集显示通路。论文分别采用PC机、ARM处理器和硬件加速对图像进行预处理,同时比较它们的效果和处理时间,结果表明硬件加速在处理效果上与其他两种方法相差不大,但硬件加速能够大大缩短预处理时间,提高系统检测效率。(3)在ARM中实现软件模块功能。编写CENTRIST特征提取算法和SVM分类识别算法。设计IP核初始

5、化程序和SD卡驱动程序,使软件程序能够控制图像数据的传输以及访问SD卡里的文件。实现SD卡读写图像功能,图像以二进制数据形式保存到SD卡中,即使断开摄像头也能查看图像。(4)对车载行人检测系统软硬件进行测试,并对行人检测算法性能进行分析。测试结果表明本文设计的车载行人检测系统能够完成实时行人检测,检测正确率比较高,达到比较好的效果。与传统行人检测系统相比较,本文设计的行人检测系统在效果上相差不大,但耗时和功耗却大大减少,而且体积小,操作方便,具有良好的应用前景。关键词:行人检测;统计转换直方图;支持向量机;FPGA;ARMI广东工业大学

6、硕士学位论文ABSTRACTInrecentyears,withthecontinuousgrowthofChina'seconomy,therapidincreaseincarownership,roadsafetyproblemsareincreasinglyprominent.Trafficaccidentscausedbynegligentdrivingeveryyearhavecausedalotofcasualtiesandpropertylosses.Aspartoftheauxiliarydrivingsystem,th

7、evehiclepedestriandetectionsystemcaneffectivelyprotectpedestriansontheroadandavoidtheoccurrenceoftrafficaccidents.Becauseofthelimitedspaceperformanceofvehicleequipment,itisofgreatpracticalsignificancetostudyavehiclepedestriandetectionsystemwithgoodreal-time,highaccuracya

8、ndlowcost.Inviewofthis,thispaperhascarriedonthethoroughresearchtothevehiclepedestriandetectionsystemdet

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