一種智能化交通視頻圖像分割芯片及其實現(xiàn)方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種智能化交通視頻圖像分割芯片，涉及交通道路管理中車輛識別領(lǐng)域，本芯片可細分為六個相互并行操作的處理單元：圖像采集單元、時鐘單元、通信單元、濾波單元、進化算法求解單元、存儲單元。對芯片采集到的交通視頻圖像進行灰度化處理，將其轉(zhuǎn)化為灰度圖像，利用閾值法進行圖像分割，為了提高圖像的分割效率以及分割效果，采用了改進的基于復雜系統(tǒng)理論的進化計算算法對閾值進行優(yōu)化計算，得到最佳閾值，從而根據(jù)最優(yōu)閾值進行閾值法圖像分割，完成交通視頻圖像的目標圖像分割，提取出有用的交通視頻圖像，完成芯片的核心功能。
【專利說明】一種智能化交通視頻圖像分割芯片及其實現(xiàn)方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及視頻識別、圖像分割領(lǐng)域，具體涉及一種基于改進的進化計算算法的交通視頻圖像分割控制芯片。
【背景技術(shù)】
[0002]隨著我國經(jīng)濟建設(shè)的發(fā)展，城市的人口和機動車的保有量也在急劇增長，交通流量日益加大，交通擁擠堵塞現(xiàn)象日益嚴重，交通事故時有發(fā)生。交通問題已成為城市管理工作中的重大社會問題，阻礙和制約著城市經(jīng)濟建設(shè)發(fā)展。深入研究解決城市交通問題有著極為重要的現(xiàn)實意義。要解決城市交通問題，就必須準確掌握交通信息。目前國內(nèi)常見的交通流檢測方法有人工監(jiān)測、地埋感應線圈、超聲波探測器、視頻監(jiān)測4類。其中，視頻監(jiān)測方法比其他方法更具優(yōu)越性。
[0003]視頻交通流檢測及車輛識別系統(tǒng)是一種利用圖象處理技術(shù)實現(xiàn)對交通目標檢測和識別的計算機處理系統(tǒng)。通過對道路交通狀況信息與交通目標的各種行為(如違章超速，停車，超車等等)的實時檢測，實現(xiàn)自動統(tǒng)計交通路段上行駛的機動車的數(shù)量、計算行駛車輛的速度以及識別劃分行駛車輛的類別等各種有關(guān)交通參數(shù)，達到監(jiān)測道路交通狀況信息的作用。同時，將檢測和識別到的交通信息存儲起來，為分析和交通管理提供依據(jù)，因此它也是一個交通信息的管理系統(tǒng)。
[0004]視頻交通流量檢測及車輛識別系統(tǒng)是一個集圖象處理系統(tǒng)和信息管理系統(tǒng)為一體的綜合系統(tǒng)。計算機圖象處理主要由圖象輸入，圖象存儲和刷新顯示，圖象輸出和計算機接口等幾大部分組成，這些部分的總體構(gòu)成方案及各部分的性能優(yōu)差直接影響處理系統(tǒng)的質(zhì)量。圖象處理的目標是代替人去處理和理解圖象，因此實時性、靈活性、精確性是對系統(tǒng)的主要要求。
【發(fā)明內(nèi)容】
[0005]本發(fā)明的目的在于提出一種基于改進的進化計算算法的交通視頻圖像分割芯片及其實現(xiàn)方法，為達到上述目的，本發(fā)明采用的技術(shù)方案為:
一種智能化交通視頻圖像分割芯片，主要由圖像采集單元、存儲單元、濾波單元、時鐘單元、通信單元構(gòu)成，其特征在于:
還包括進化算法求解單元，所述進化算法求解單元為將圖像采集單元采集的信息進行圖像分割；
所述進化算法求解單元與其他單元的連接結(jié)構(gòu)為:所述芯片中圖像采集單元、濾波單元、進化算法求解單元及通信單元構(gòu)成串聯(lián)系統(tǒng)，最后將處理信息發(fā)送至上位機；存儲單元和時鐘單元獨立于串聯(lián)系統(tǒng)外，控制芯片整體即時參數(shù)更改及數(shù)據(jù)存儲。
[0006]為了事上述智能化交通視頻圖像分割芯片能夠更好的實現(xiàn)，本發(fā)明所述進化算法求解單元采用了一種基于改進的進化計算算法的閾值圖像分割方法進行交通視頻圖像的智能優(yōu)化分割，具體分割步驟為預處理和智能分割兩個步驟。[0007]進一步地，所述預處理步驟為對采集的彩色圖像進行灰度化處理，該處理由進化算法求解單元完成:
1)構(gòu)建灰度圖:根據(jù)芯片采集的彩色圖像，對其進行細分以及灰度處理，并用M表示圖像的像素點個數(shù)，而灰度值表示為{0，1，…，Z-1}，得到分割圖像的灰度參數(shù)圖。
[0008]2)設(shè)定圖像的分割閾值為A根據(jù)熵值構(gòu)造閾值圖分割代價函數(shù)，如下式所示:
【權(quán)利要求】
1.一種智能化交通視頻圖像分割芯片，主要由圖像采集單元、存儲單元、濾波單元、時鐘單元、通信單元構(gòu)成,其特征在于:還包括進化算法求解單元,所述進化算法求解單元為將圖像采集單元采集的信息進行圖像分割；所述進化算法求解單元與其他單元的連接結(jié)構(gòu)為:所述芯片中圖像采集單元、濾波單元、進化算法求解單元及通信單元構(gòu)成串聯(lián)系統(tǒng)，最后將處理信息發(fā)送至上位機；存儲單元和時鐘單元獨立于串聯(lián)系統(tǒng)外，控制芯片整體即時參數(shù)更改及數(shù)據(jù)存儲。
2.一種實現(xiàn)權(quán)利要求1所述的智能化交通視頻圖像分割芯片的方法，其特征在于:所述進化算法求解單元采用了一種基于改進的進化計算算法的閾值圖像分割方法進行交通視頻圖像的智能優(yōu)化分割，具體分割步驟為預處理和智能分割兩個步驟。
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種實現(xiàn)智能化交通視頻圖像分割芯片的方法，其特征在于:所述預處理步驟為對采集的彩色圖像進行灰度化處理，該處理由進化算法求解單元完成: 1)構(gòu)建灰度圖:根據(jù)芯片采集的彩色圖像，對其進行細分以及灰度處理，并用M表示分割圖像的像素點個數(shù)，而灰度值表示為{0，1，…，Z-1}，得到分割圖像的灰度參數(shù)圖。
4.2)設(shè)定圖像的分割閾值為A根據(jù)熵值構(gòu)造閾值圖分割代價函數(shù)，如下式所示:
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種智能化交通視頻圖像分割芯片，其特征在于:所述智能分割步驟由進化算法求解單元完成，步驟為: O構(gòu)建基于改進的進化計算算法的閾值圖像分割算法:首先，用反映復雜系統(tǒng)能量分布的冪次法則改造選擇算子是對父代的選擇采用冪次法，而對母代的選擇則采用順序選擇；其次，設(shè)計具有自學習特性的環(huán)境-基因雙演化交叉算子；再次，采用反饋機理改進更新策略，提出一種自適應的更新策略算子；最后，提出基因漂流算子并用于進化算法中；以上各算子在進行進化計算過程中相互平衡、相互制約，以提高算法的效率及防止早熟； 2)進化算法求解單元初始化:設(shè)定算法終止條件，設(shè)置算法運行參數(shù)； 3)算法終止條件判斷:當滿足終止條件就結(jié)束算法，執(zhí)行第5)步，否則，執(zhí)行第4)I K少； 4)采用基于改進的進化計算算法的閾值圖像分割算法對交通視頻圖像進行分割，返回3)； 5)根據(jù)圖像分割結(jié)果，對車輛信息進行識別。
6.根據(jù)權(quán)利要求4所述的一種實現(xiàn)智能化交通視頻圖像分割芯片的方法，其特征在于:所述智能分割步驟I)中，用反映復雜系統(tǒng)能量分布的冪次法則改造選擇算子是對父代的選擇采用冪次法，而對母代的選擇則采用順序選擇，并與環(huán)境-基因雙演化交叉算子、自適應更新策略算子、基因漂流算子配合使用，防止算法出現(xiàn)早熟；其中: 所述環(huán)境-基因雙演化交叉算子具體描述如下:
7.根據(jù)權(quán)利要求4所述的一種實現(xiàn)智能化交通視頻圖像分割芯片的方法，其特征在于:所述智能分割步驟I)中，所述更新規(guī)模變量^采用反饋修改方式，當種群逐代進化時則較多的個體采用“優(yōu)勝劣汰”更新策略，促使群體迅速收斂；但種群陷于局部最優(yōu)解，進化趨勢不明顯時則采用“子代直接取代父代”的更新策略，為群體引入更多的基因模式，更新規(guī)模變量A的反饋修改方式如下:
8.根據(jù)權(quán)利要求4所述的一種實現(xiàn)智能化交通視頻圖像分割芯片的方法，其特征在于:所述智能分割步驟1)中，所述采用基因漂流算子發(fā)生基因漂流事件的概率為Pf，其采用了反饋控制技術(shù)，其具體描述如下:
9.根據(jù)權(quán)利要求3所述的一種實現(xiàn)智能化交通視頻圖像分割芯片的方法，其特征在于:所述智能分割步驟4)中采用基于復雜系統(tǒng)理論的進化算法對分割閾值進行計算是在分割代價函數(shù)的指導下，基于第2)步所述的初始化工作和第3)步所述的終止條件判斷，對預處理步驟中所構(gòu)建的灰度圖進行最優(yōu)化分割的過程，包括下述步驟: (O判斷是否需要進行基因漂流操作，若不需要，轉(zhuǎn)至執(zhí)行第(4)步；(2)使用第1)步所述的基因漂流算子，選擇優(yōu)勢基因位修改所有個體的等基因位； (3)按照權(quán)利要求3構(gòu)造的代價函數(shù)計算當前所有個體的代價函數(shù)值；(4)使用第1)步所述的冪次法則改造選擇算子從群體中選擇用于交配的父代個體； (5 )判斷是否需要進行雜交操作，若不需要，轉(zhuǎn)至執(zhí)行第(7 )步； (6)使用第1)步所述的環(huán)境一基因交叉算子雜交父代個體以獲得子代個體； (7)判斷是否需要進行變異操作，若不需要，轉(zhuǎn)至執(zhí)行第(9)步； (8)變異子代個體； (9)按照權(quán)利要求3構(gòu)造的代價函數(shù)計算子代個體的代價函數(shù)值； (10)使用第1)步所述的自適應更新策略更新群體。
10.根據(jù)權(quán)利要求4所述的一種實現(xiàn)智能化交通視頻圖像分割芯片的方法，其特征在于:所述智能分割步驟中，采用第4)步所得的閾值對灰度圖進行分割。
11.根據(jù)權(quán)利要求4所述的一種實現(xiàn)智能化交通視頻圖像分割芯片的方法，其特征在于:所述智能分割步驟中，在第5)步中根據(jù)所分割到的圖像，提取出目標圖像，完成芯片的功能，之后對目標圖像進行信息識別，從而完成對采集信息的識別。
【文檔編號】G06T7/00GK103914844SQ201410141145
【公開日】2014年7月9日 申請日期:2014年4月10日 優(yōu)先權(quán)日:2014年4月10日
【發(fā)明者】徐海黎, 沈標, 劉健, 馬海波, 劉熙, 王雷, 王恒, 朱志松 申請人:南京國安光電科技有限公司