摘要：针对高速公路异物侵限给行车带来的安全隐患,利用ARM芯片与现场可编程门阵列(FPGA),设计了图像采集处理硬件平台;结合机器视觉与嵌入式技术,设计了异物侵限检测报警系统。系统采用了目标分类和目标跟踪相结合的嵌入式异物检测算法。算法具体分为两个部分,第一部分利用一组特征向量和支持向量机(SVM)对局部背景加权直方图表征目标进行分类,区别异物与汽车;第二部分在粒子滤波目标跟踪框架下实现对异物跟踪,对运动趋势进行分析,根据是否对高速公路具有侵限趋势来判断是否报警。各种场景的试验结果表明,该系统能够有效识别区域内的异物目标,对静止的侵限异物正确报警率为95.34%,对移动的侵限异物正确报警率为93.35%。

关键词：高速公路 异物检测 嵌入式 支持向量机 粒子滤波 

单位：昆明理工大学信息工程与自动化学院; 云南昆明650500