隨著人口數量的增長，給交通帶來的壓力越來越大，智能交通系統成為近些年研究的熱點。車流量檢測是智能交通的基礎部分，在系統中占有重要地位。目前有多種方法檢測車流量，例如:電磁感應裝置法和車流信息的超聲波檢測法。而實際上，前進中的車輛速度、種類始終變化，所以普遍存在反射信號不穩定，測量誤差大的問題。與以上方法相比，基于視頻的車流量檢測方法具有許多優點：從視頻圖像中提取可靠信息，完成道路交通的監視工作，可提高道路、車輛的自動化程度；交通監視控制系統中安裝的視頻攝像機比安裝其它傳感器更經濟、且破壞性低；實際道路交通系統中已經安裝了許多攝像機用于道路交通監視和控制，可一舉兩得。
現有的傳統視頻檢測方法基于工控機，其算法成熟，且已形成相關產品。但其也有缺點：一是由于通用CPU沒有專用的硬件乘法器，故很難實現圖像的時實性處理。二是采用通用工控機，運行Windows系統，成本高，要時刻關心機器有沒死機，系統有沒感染病毒，操作系統的補丁升級等問題。基于以上兩點，本文提出了基于TMS320DM642(下簡稱DM642 )的嵌入式圖像識別方案，解決了存在的問題。
車流量檢測系統的原理與組成
車流量檢測系統的工作原理
車流量檢測系統是由視頻采集、車流量數字視頻信號處理、不同環境下車流量檢測算法、以及車流量檢測結果輸出等幾部分組成。數字圖像采集部分的核心芯片是TVP5150，它可將模擬視頻信號轉換為數字視頻信號。DM642運行圖像算法對采集進來的圖像進行數字圖像處理。車流量數字視頻檢測算法白天主要是使用改進后的幀差法進行運動檢測，夜間使用車燈檢測法。按照車道將采集到的公路圖像化分為四部分，每部分對應一條車道。在每條車道中開設一個虛擬線圈(指圖像中一個矩形檢測區域，統稱為虛擬線圈)，當有車壓過虛擬線圈時會引起虛擬線圈內像素值發生變化。根據此變化控制I/O口產生每條車道的相應脈沖，處理后發出脈沖給公路交通信號機，控制交通燈，從而達到實現智能交通的目的。同時，可以通過網絡將車流量信息傳到監控中心