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基于LabVIEW混合編程實(shí)現(xiàn)的弱勢(shì)交通參與者檢測(cè)系統(tǒng)

2019-04-17 09:03李秋辰唐風(fēng)敏王文揚(yáng)袁俊肖王夢(mèng)丹
汽車電器 2019年3期
關(guān)鍵詞:調(diào)用弱勢(shì)參與者

郭 蓬,李秋辰,戎 輝,唐風(fēng)敏,王文揚(yáng),蔡 聰,袁俊肖,王夢(mèng)丹

(1.中國汽車技術(shù)研究中心有限公司,天津 300300;2.西北大學(xué),陜西 西安 710127;3.河北工業(yè)大學(xué),天津 300222)

世界衛(wèi)生組織的數(shù)據(jù)顯示,世界每年因道路交通造成的事故約為125萬起[1]。在各種交通事故中,弱勢(shì)交通參與者的死亡率更高。在正常駕駛過程中,駕駛員及時(shí)有效地對(duì)弱勢(shì)交通參與者的行為做出決策,在一定程度上能夠提高道路交通秩序、避免安全事故。而這個(gè)過程僅僅靠人眼看到其他交通參與者后短時(shí)間做出反應(yīng)是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠的,這需要攝像頭等設(shè)備能夠檢測(cè)出弱勢(shì)交通參與者如行人、自行車等,并將檢測(cè)結(jié)果廣播給周圍的車載終端進(jìn)行預(yù)警,這樣駕駛員就能在一定距離提高警惕,減少事故發(fā)生的幾率。所以攝像頭具備準(zhǔn)確檢測(cè)弱勢(shì)交通參與者的能力頗具意義。本文提出了一套弱勢(shì)交通參與者的檢測(cè)系統(tǒng),并針對(duì)不熟悉測(cè)試軟件編譯環(huán)境的工程人員導(dǎo)致操作流程效率低下等問題,借助虛擬儀器LabVIEW軟件,做出直觀、便于操作的交互界面,在該平臺(tái)下調(diào)用庫函數(shù)節(jié)點(diǎn)與OpenCV進(jìn)行混合編程,最后展示該系統(tǒng)的運(yùn)行結(jié)果并給出結(jié)論。

圖1 系統(tǒng)整體結(jié)構(gòu)圖

1 系統(tǒng)整體結(jié)構(gòu)

本系統(tǒng)的整體結(jié)構(gòu)如圖1所示。第1部分負(fù)責(zé)圖像采集,其中攝像頭主要用來采集圖像信息,高品質(zhì)的圖像信息對(duì)檢測(cè)結(jié)果起著至關(guān)重要的作用。良好的攝像頭設(shè)備采集的圖像應(yīng)當(dāng)輪廓清晰,對(duì)比度和清晰度較好,另外,選取相對(duì)簡(jiǎn)潔的背景也有利于獲得準(zhǔn)確的檢測(cè)結(jié)果。第2部分負(fù)責(zé)圖像處理與檢測(cè)結(jié)果發(fā)送。采用的是配置Windows 10操作系統(tǒng)、NI LabVIEW 2017(32位)開發(fā)軟件和裝有opencv-3.4.0的Visual Studio 2017開發(fā)環(huán)境的電腦。Windows 10操作系統(tǒng)在性能方面有所提升,并且能夠免費(fèi)升級(jí),安全性較好。LabVIEW 2017(32位)支持中文版,并且需要下載NI Vision Acquisition軟件平臺(tái),安裝成功后能在LabVIEW函數(shù)面板和前面板中選擇相關(guān)VI[2]。第3部分通過WiFi方式將上位機(jī)和RSU連接,傳遞檢測(cè)結(jié)果,RSU可根據(jù)收到的檢測(cè)結(jié)果廣播出去,供車載終端顯示和預(yù)警。

2 系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)

2.1 硬件設(shè)計(jì)

本系統(tǒng)主要有3臺(tái)硬件設(shè)備,其中圖像采集使用的是一款動(dòng)態(tài)分辨率為1280×720,最大幀頻為30FPS的高清攝像頭。上位機(jī)通過網(wǎng)線方式連接攝像頭接收采集的圖像信息。路側(cè)設(shè)備RSU通過WiFi與上位機(jī)連接接收上位機(jī)發(fā)送的檢測(cè)結(jié)果。

2.2 軟件設(shè)計(jì)

2.2.1 界面設(shè)計(jì)

在完成攝像頭的初始化工作后,調(diào)用 IMAQdx Grab.vi將攝像頭采集的圖像通過Image窗口控件顯示。本系統(tǒng)整體的UI界面如圖2所示。

圖3 檢測(cè)程序流程圖

圖2 UI界面圖

獲取本地IP地址、設(shè)置連接端口號(hào)、設(shè)置緩沖區(qū)大小的程序部分放在LabVIEW下進(jìn)行編寫,這樣有助于在UI界面直觀地對(duì)這些參數(shù)進(jìn)行修改。從建立UDP通信開始,將代碼放在Visual Studio 2017開發(fā)環(huán)境進(jìn)行編寫,并生成DLL文件。DLL(Dynamic-link Library)即為動(dòng)態(tài)鏈接庫,是微軟實(shí)現(xiàn)共享函數(shù)庫的一種方式,動(dòng)態(tài)鏈接方式是把一些常用的函數(shù)代碼制作成DLL文件,當(dāng)LabVIEW中的部分程序調(diào)用到DLL中的某個(gè)函數(shù)的時(shí)候,windows系統(tǒng)才把DLL加載到內(nèi)存中。動(dòng)態(tài)鏈接能在當(dāng)LabVIEW程序需要的時(shí)候才鏈接DLL,其優(yōu)點(diǎn)就是使磁盤和內(nèi)存的消耗減少。此外,Lab-VIEW提供了模塊化的函數(shù)庫,方便調(diào)用DLL文件,需要預(yù)留函數(shù)的接口部分。

LabVIEW中實(shí)現(xiàn)調(diào)用DLL方法與配置如圖4所示。在“庫與可執(zhí)行程序”選板中選擇“調(diào)用庫函數(shù)節(jié)點(diǎn)”。在此對(duì)話框中選擇要調(diào)用的DLL文件,并指定需要使用的函數(shù),配置當(dāng)前參數(shù)。

在界面設(shè)計(jì)部分,主體部分使用了選項(xiàng)卡控件。參數(shù)配置:主要配置系統(tǒng)參數(shù),如本地IP地址、設(shè)置連接端口號(hào)、設(shè)置緩沖區(qū)大小、輸入設(shè)備選擇、輸出文件夾路徑、圖像預(yù)處理選擇等。采集圖像:用于顯示攝像頭采集的原始圖像或經(jīng)過預(yù)處理的圖像。驗(yàn)證結(jié)果:原始圖像經(jīng)過算法加工后結(jié)果圖像,用于顯示算法的驗(yàn)證結(jié)果。歷史圖像:將一定間隔時(shí)間的圖像結(jié)果保存,方便查看之前的歷史圖像,進(jìn)行分析與觀察。擴(kuò)展功能:預(yù)留擴(kuò)展功能選項(xiàng)卡,可根據(jù)驗(yàn)證內(nèi)容擴(kuò)展功能。

2.2.2 檢測(cè)程序設(shè)計(jì)

獲得圖像信息后,需要對(duì)獲得的圖像進(jìn)行弱勢(shì)交通參與者檢測(cè),本系統(tǒng)利用的是Visual Studio 2017開發(fā)環(huán)境下OpengCV語言進(jìn)行算法編程,檢測(cè)程序流程圖如圖3所示。

圖4 調(diào)用庫函數(shù)節(jié)點(diǎn)和配置界面圖

在核心算法部分,使用的是梯度方向直方圖和支持向量機(jī)來實(shí)現(xiàn)弱勢(shì)交通參與者的檢測(cè)。基本流程為提取正負(fù)樣本HOG(Histogram of Oriented Gradient)特征投入訓(xùn)練好的行人識(shí)別SVM (Support Vector Machine)分類器訓(xùn)練,建立這些特征向量的分離超平面,形成分類器,最后分類器對(duì)提取出的動(dòng)態(tài)目標(biāo)候選區(qū)域?qū)崿F(xiàn)行人與非行人的分類,實(shí)現(xiàn)行人識(shí)別[3]。當(dāng)需要修改算法,只需要根據(jù)本系統(tǒng)程序面板的接口,修改和制作DLL文件并重新添加即可。這樣可以依托平臺(tái)完成不同程序算法的快速驗(yàn)證。

3 系統(tǒng)檢測(cè)結(jié)果

在運(yùn)行該系統(tǒng)后,配置相關(guān)參數(shù),以參與者行人為例,檢測(cè)結(jié)果如圖5所示。行人到達(dá)攝像頭范圍內(nèi),定義的綠色框框選圖像信息中的行人。

4 結(jié)語

根據(jù)系統(tǒng)運(yùn)行結(jié)果,可以發(fā)現(xiàn)本系統(tǒng)能成功實(shí)現(xiàn)行人檢測(cè)算法的驗(yàn)證工作,具備一定的準(zhǔn)確度。相比傳統(tǒng)的檢測(cè)平臺(tái),本設(shè)計(jì)具有直觀、易操作的交互界面。利用NI Vision Acquisition軟件平臺(tái)和視覺軟件包中的相關(guān)數(shù)學(xué)工具和圖像預(yù)處理VI,能大大縮短開發(fā)的時(shí)間成本。另外,方便而強(qiáng)大的圖像數(shù)據(jù)管理和保存,使得工程人員更容易分析行人識(shí)別算法的不足,完善自身的程序內(nèi)容。在之后會(huì)根據(jù)更多的算法需要添加更多功能,該系統(tǒng)具有良好的擴(kuò)展性[4]。

圖5 行人檢測(cè)結(jié)果

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