基于I.MX6Q和Android的智能车辆检测系统设计与实现

本文主要探讨了"基于Android和I.MX6Q的车辆检测系统的设计与实现"这一课题，由尹川和付永庆两位作者在哈尔滨工程大学信息与通信工程学院的研究背景下提出。随着智能交通的快速发展，他们旨在将运动物体目标检测算法有效地融入硬件系统，以促进智能交通和车辆识别技术的进步。 I.MX6Q是由恩智浦半导体公司提供的四核处理器，作为系统的核心组件，其强大的处理能力支持了车辆检测系统的实时性和性能。文章选取Android 4.3操作系统作为平台，结合了现代移动设备的优势，提供了灵活且易用的开发环境。选择的CMOS图像传感器OV3640负责采集视频数据，确保车辆信息的清晰捕捉。 车辆检测算法是系统的关键部分，本文采用了OpenCV（Open Source Computer Vision Library），一个广泛用于计算机视觉的开源库，实现了运动车辆的目标检测功能。FFmpeg库则被用来进行视频解码，将其整合到OpenCV中，提升了整体的效率。利用Java Native Interface (JNI)技术，系统能够将本地方法与Android应用程序层有效连接，而Android NDK（Native Development Kit）则作为编译环境，支持在Android Studio这样的集成开发环境中编写和运行代码。 作者们在实际场景——哈尔滨工程大学文化公园门附近设置了视频监控，记录运动中的车辆信息，并通过系统进行目标检测。测试结果显示，该车辆检测系统能够准确地对过往车辆进行实时检测，验证了其在智能交通领域的可行性。 整篇文章围绕运动物体检测技术，硬件平台选择，以及实际应用场景的实施展开，强调了将理论与实践相结合的重要性。这不仅有助于推动智能交通领域的技术创新，也为其他类似系统的设计提供了有价值的参考。关键词包括运动物体检测、I.MX6Q处理器、Android操作系统、OV3640传感器、OpenCV库以及Android NDK技术，这些关键词反映了文章的核心内容和研究重点。