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近年来,随着城市的不断扩建和城市人口的不断增多,各大城市的交通网络越来越复杂,路灯作为交通网络中必不可少的部分,在为行人和车辆提供照明的同时消耗了大量的电能。究其原因,主要是路灯控制技术落后,而且缺乏有效的管理。电能节约问题在提倡环保的今天必须得到改善,本文针对某些路段无人行走时路灯依旧高亮而导致的电能浪费问题,深入研究了路灯的智能调控。目前路灯控制系统主要是基于PC端实现,存在难以实时控制等缺点,因此需要能根据人车流实时控制路灯以达到节约能源的控制系统。与传统路灯控制系统相比,本文设计并实现的基于改进Surendra算法的路灯控制系统以FPGA为控制中心,运用图像处理技术实时获取人车信息,能够根据人车流动态调控路灯,所做的创新工作如下:(1)提出一种改进的Surendra背景更新算法。针对不同场景,该算法建立不同的背景模型以描述像素值的不同分布,利用像素均值和标准差的加权和作为自适应阈值,进行背景的自适应滤除及运动目标检测。该算法能有效减少运动目标检测时对前景的误判,解决了传统Surendra算法不同场景下无法准确提取运动目标的问题。(2)针对背景差分后的运动目标图像面积与真实场景运动目标面积存在误差,提出一种面积加权法。根据摄像头采集的俯角定义权重,结合权重与摄像头采集的斜面图像信息,求出道路上真实的运动目标有效面积,得出人车流的大小。(3)设计并实现基于改进Surendra算法的智能路灯系统。该系统由CMOS图像采集单元、背景存储单元Flash、实时图像存储单元SDRAM、FPGA核心控制单元、ZigBee无线传输单元和C52单路灯控制单元组成。根据人车流大小对路灯进行动态调控。