Akceleracja sprzętowa transformaty falkowej w systemie widzenia maszynowego do monitoringu ruchu drogowego

W artykule opisano system monitorowania ruchu drogowego oparty na tanich kamerach i przetwarzaniu obrazu realizowanym w układzie FPGA wyposażonym dodatkowo w bezprzewodowy interfejs sieciowy. System ma być zasilany za pomocą ogniw słonecznych i dlatego został zoptymalizowany pod kątem zużycia energii. Szczegółowo opisano moduł detekcji i pomiaru długości zatorów powstałych na skrzyżowaniach. Do analizy wykorzystano dyskretną transformatę falkową, która w tym zastosowaniu sprawdza się lepiej niż algorytmy bazujące na odejmowaniu tła. Przedstawiona została implementacja sprzętowa dyskretnej transformaty falkowej za pomocą układu FPGA. Jako dodatkowe zastosowanie tej akceleracji podano kompresję obrazu z kamery w celu wysłania go za pośrednictwem sieci bezprzewodowej do centrum zarządzania. Na zakończenie podano przykładowe wyniki działania systemu.

---

A system for road traffic monitoring bas been described. This machine vision system is using small and cheap camera and FPGA postprocessor with wireless network interface. rower for the system will be delivered from solar panels and therefore the system is optimized to be power efficient. In this paper the machine vision traffic jam detection module based on wavelet trans form is described. This module correctly detects and measures traffic jams or very slow traffic conditions when background subtraction algorithms (used for vehicle counting) are not suitable. Optical flow algorithms can also be used but they are computationally expensive. Sample discrete wavelet transform based algorithm and its hardware implementation in FPGA are examined in the paper. Hardware accelerated discrete wavelet transform can be also applied to image compression when image bas to be transferred to the traffic control center (picture quality and frame rate depends on wireless network quality). Results of sample traffic classification are presented and compared.