基于DSP的嵌入式視覺客流檢測系統
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3 系統軟件設計
針對客流檢測的實際應用，提出的嵌入式客流檢測系統依據人體頭部在俯視圖像中近似為圓形的特點采用基于Hough變換的頭部輪廓特征提取和識別方法定位圖像中的行人頭部，并利用基于Kalman濾波和頭部輪廓特征幀間匹配的跟蹤方法實現人體頭部的跟蹤以防止重復計數情況的出現，系統的軟件設計流程圖如圖5所示。
4 實驗結果
系統軟件算法目前已完全移植入系統硬件平臺并可以進行現場實驗。在某公交公司的配合下，系統平臺在一條實際運營的公交線路上進行了公交客流檢測的現場實驗。為了對系統應付客流高峰的能力進行評估，現場實驗特意挑選了一條終點站為火車站，且包含大量客流高峰情況的公交線路。另外，考慮到公交客流檢測全天候工作的特性，系統平臺在夜間帶有紅外照明的情況下也進行了現場實驗。實驗結果可見表l。
5 結語
實踐證明，該圖像處理系統可以很好地進行圖像采集、實時數據處理以及輸出。在客流檢測時，準確率較高。作為基于DSP嵌入式系統和以太網傳輸的網絡測試平臺，有遠程傳輸和控制的能力，有廣泛的應用范圍和推廣價值。該項目的完成，非常感謝浙江大學信息學院劉濟林教授的大力支持和指導。
linux操作系統文章專題:linux操作系統詳解（linux不再難懂）
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