FPGA驱动的智能交通图像采集与灯控系统研究

随着中国城市化进程的加速，交通拥堵已成为各大城市的普遍难题。本文探讨了智能交通领域中的关键环节——FPGA图像采集系统和灯控系统。作者郭强，专业背景为机械制造及其自动化，针对这一问题，他的硕士论文研究目标是设计一个既能实时采集道路上车辆通行视频图像，又能根据图像分析结果智能调控交通信号灯的系统。 首先，论文对比分析了多种交通信息获取方法，如传感器、RFID等，指出视频检测因其能提供丰富的视觉信息而被选为本研究的基础。通过对市场现有图像采集技术的深入研究，作者确定了FPGA作为核心器件，因为FPGA具有灵活配置、高效处理和实时响应的特点，非常适合于实时的视频图像处理。 论文详细阐述了基于FPGA的图像采集系统设计，包括硬件电路的构建，以及如何利用FPGA的并行处理能力优化图像处理算法。系统架构中，外围芯片辅助FPGA实现高效的数据采集和传输。同时，论文还展示了如何在FPGA内部设计适应不同功能需求的逻辑模块，以提升系统的性能和可靠性。 在灯控系统方面，作者采用单片机作为主控，设计了包括硬件电路和软件程序在内的完整解决方案。论文强调了系统设计的模块化，使其能够适应不同类型的上位机系统，并兼容交流与直流电源。此外，作者还创新性地设计了一套专为智能交通灯控系统定制的通讯协议，确保了系统间的信息高效交互和一致性。 论文的核心创新在于提出了一套基于FPGA的交通路口视频图像采集系统架构，以及一套可扩展和兼容性强的灯控系统，包括其特有的自定义通讯协议。这些设计不仅解决了实际交通问题，而且为类似系统的研发提供了有价值的参考。 总结来说，本文通过对FPGA和单片机技术的应用，构建了一个实用且智能的交通管理系统，旨在缓解城市交通压力，提高交通效率。这项研究具有较高的社会应用价值，对于推动智能交通技术的发展具有重要意义。关键词包括智能交通、图像采集、FPGA、单片机和通讯协议，充分概括了论文的核心内容和贡献。