随着现代交通运输业的快速发展，道路上的车辆日益增多，而伴随而来的交通拥堵、道路使用效率不高等问题却给日常交通管理带来了重重困难。融合了计算机、电子等现代高新科技的智能交通系统（ITS:Intelligent Transport System）提供了解决方法。

运动车辆检测是ITS 的重要组成部分，本文探讨了以TI 的TMS320DM6446（简称DM6446）为嵌入式开发平台的交通视频信息采集和处理系统的设计，通过分析实时交通视频序列，采用差异积累背景建模、Otsu 自动阈值选取、形态学滤波及区域生长定位等技术，最终实现交通场景视频运动车辆的检测。

1 系统硬件构成

本系统选用的TMS320DM6446 是基于ARM926 和TMS320C64x+两个核心的、高度集成的数字媒体处理器。ARM926EJ-S 采用管道化流水线可以执行32bit/16bit 指令集，并提供了独立的16KB的指令Cache 和8KB 的数据Cache,可有效控制和管理外部中断、各种接口及外设。TMS320C64x+属TMS320C6000 系列高性能的定点DSP 处理器，集成了64 个32 位通用寄存器和8 个功能单元，硬件支持块循环操作，采用二级Cache 结构：L1 程序/数据Cache 和L2 存储/Cache.ARM 和DSP 共享外部256MB DDR SDRAM 存储器，64MB NAND Flash用于存放ARM 和DSP 代码。

系统硬件平台还包含视频处理子系统（VPSS）和众多外设资源。VPSS 是DM6446 中专门负责视频输入输出的硬件模块，由视频处理前端（VPFE）和视频处理后端（VPBE）组成，系统模拟视频信号经由TVP5150解码器解码成YUV422 格式的视频数据后传送给VPFE 的CCD 控制器，然后通过EMIF 接口将暂存在VPSS 内部Buffer 中的数据传送到外部DDR SDRAM中。VPBE 的屏幕显示（OSD）模块将视频数据以YCbCr形式提交给视频编码器（VENC），通过视频编码器输出到VGA 或CVBS 接口。本文处理系统的硬件拓扑结构

图1 DM6446 系统平台硬件结构示意图

2 系统软件设计

图2 示意了系统硬件平台软件处理模块的组成结构。如图2 所示，软件部分主要完成3 个任务：图像的采集与存放、ARM 与DSP 通信和视频图像处理。

图2 DM6446 系统平台软件模块构成框图。

ARM 端负责初始化系统并控制数据的采集和存放。系统初始化时VPSS 被配置为场模式，VPFE 负责将采集到的视频数据连续传送到内存缓冲区。由于ARM 端在向内存中存放图像时DSP 端不能同时读取，为了保证数据处理的正确性，本文采用双缓冲机制，即：设定两个各自连续的帧缓冲区VIDEO BUF0 和video BUF1,视频数据交替的向这两个区域缓冲刷新。

ARM 与DSP 两核之间的通讯通过内存共享和中断的方式实现。ARM 通过寄存器ARM2DSP0 向DSP发出中断信号，DSP 使用寄存器DSP2ARM0 给ARM发送中断信号。发中断的一方在中断信号发出前向共享内存填写命令，接收中断的一方在中断函数中读取命令，其他模块按照当前的命令执行相应任务。

视频图像的处理在DSP 核上进行，采集到的视频图像数据为YUV422 格式，算法处理时仅读取视频数据的Y 分量，紧接将视频数据进行差异积累背景建模、运动区域检测等操作以实现对视频序列运动目标的检测。最后DSP 负责将检测完的视频数据存放至固定显示缓存区，由VPBE 读取后显示。

3 视频运动目标检测算法设计

在获得视频数据后，需进一步对视频运动目标进行检测（运动车辆）。对固定相机的应用场合，一般采用背景差技术检测视频运动目标，而背景差法又受背景建模效果的约束。目前存在如基于光流场、目标模型以及差分图像等多种视频运动目标检测方法。基于光流场的目标检测法对噪声敏感、计算量大，导致算法实时性较差。基于目标模型的检测方法一般须建立目标的三维模型，再将模型投影至二维平面，再在图像中进行匹配。基于差分图像的检测方法较为常用，可分为邻帧差和背景差两种方法，背景差法是视频运动目标检测中的流行方法。本文即采用背景差法对目标运动区域进行检测，本文针对嵌入式应用，从检测算法的处理效率出发，场景背景模型的获取采用文献[4]所述的基于差异积累的背景建模法。对视频运动目标进行检测主要经过四个步骤：差异积累背景建模、运动区域检测、形态学滤波和区域生长法视频运动目标定位。