一种基于Zynq-7000的交通流量信息采集终端
专利汇可以提供一种基于Zynq-7000的交通流量信息采集终端专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本 发明 公开了一种基于Zynq‑7000的交通流量信息采集终端，属于交通控制系统 信号 装置的技术领域。该终端以Zynq‑7000芯片为载体，搭建了包含视频 图像采集 传感器 、外部 存储器 模 块 、HDMI显示器的架构，使用AXI4总线进行PS模块和PL模块内部互联，设计了 加速 卷积神经网络 计算的IP核，采用MCU驱动AXI4‑VDMA IP核和AXI4‑DMA IP核的通信架构实现了PS模块和PL模块的实时数据交互，将视频图像采集、存储、目标检测、流量统计、显示输出等功能集成单芯片上，集成度高，高速度和低延迟的数字 图像处理 和数据传输能够满足交通流量统计的实时性要求。，下面是一种基于Zynq-7000的交通流量信息采集终端专利的具体信息内容。
1.一种基于Zynq-7000的交通流量信息采集终端，其特征在于，包括：采集交通路况图像数据流的视频图像采集传感器，对交通路况图像数据流进行处理以检测目标并统计交通流量的Zynq-7000芯片，缓存Zynq-7000芯片处理交通路况图像数据流过程中的数据的外部存储器模块，及，显示Zynq-7000芯片检测的目标图像的HDMI显示器，
所述Zynq-7000芯片集成了：
视频输入模块，将视频图像采集传感器上传的交通路况图像数据流转换为AXI4数据流后发送至AXI4总线，
AXI4-VDMA IP核，将从AXI4总线读取的AXI4数据流转换为VDMA数据流后缓存在外部存储器模块中，传输从外部存储器模块中读取的经画框处理的交通路况图像至视频输出模块，
MCU，对从外部存储器模块中读取的VDMA数据流进行预处理，驱动AXI4-VDMA IP核反馈预处理后的图像数据至外部存储器模块，驱动AXI4-DMA IP核从外部存储器中读取卷积神经网络加速器输出的卷积结果，根据卷积神经网络加速器最终输出的目标检测结果进行筛选以确定目标识别区域，对目标识别区域中的预测框进行分类以确定目标的框图大小及类别，根据目标的框图大小对采集的交通路况图像进行画框处理并统计交通流量，缓存经画框处理的交通路况图像在外部存储器模块中，
AXI4-DMA IP核，将从外部存储器读取的预处理后得到图像数据转换为 DMA数据流，传输DMA数据流至卷积神经网络加速器，传输卷积神经网络加速器输出的卷积结果至外部存储器模块，
卷积神经网络加速器，对接收的DMA数据流进行卷积计算后输出卷积结果，视频输出模块，根据VTC IP核发送的时间序列，将经画框处理的交通路况图像转换为符合HDMI接口协议的数字图像信息后输出。
2.根据权利要求1所述一种基于Zynq-7000的交通流量信息采集终端，其特征在于，所述Zynq-7000芯片还包括信号归并IP核，信号归并IP核将AXI4-VDMA IP核的中断信号和 AXI4-DMA IP核的中断信号合并后发送至MCU的IRQ接口。
3.根据权利要求1所述一种基于Zynq-7000的交通流量信息采集终端，其特征在于，所述Zynq-7000芯片还包括接口参数配置IP核，接口参数配置IP核对AXI4-VDMA IP核和AXI4_DMA IP核的工作模式进行配置。
4.根据权利要求3所述一种基于Zynq-7000的交通流量信息采集终端，其特征在于，所述MCU的GPIO接口发送标志位数据至接口参数配置IP核，所述标志位数据包含：卷积神经网络加速器使能信号、发送数据类型、运算使能信号、卷积层的层数、卷积层的激活信号、滑动卷积窗步长信息。
5.根据权利要求1所述一种基于Zynq-7000的交通流量信息采集终端，其特征在于，所述外部存储器模块由三个乒乓式读写的FIFO缓存区域首尾相连组成。
6.权利要求1至5中任意一项所述基于Zynq-7000的交通流量信息采集终端，其特征在于，所述卷积神经网络加速器基于YOLO算法检测目标。
7.权利要求1至5中任意一项所述基于Zynq-7000的交通流量信息采集终端，其特征在于，所述MCU基于双虚拟检测线的交通流量统计方法统计包含但不限于行人、机动车和非机动车的交通流量。
一种基于Zynq-7000的交通流量信息采集终端
技术领域
背景技术
发明内容
7000芯片、HDMI显示器、外部存储器，Zynq-7000芯片集成了PL（Progarmmable Logic，可编程逻辑）模块和PS（Processing System，处理系统）模块，视频图像采集传感器用于路况视频信息的采集并将其通过MIPI接口发送到PL模块，PL模块用于视频图像信息的接收、运算处理和输出，PS模块用于数据交互控制以及交通流量统计，HDMI显示器用于显示处理后的视频图像。
（2）通过优化的目标检测方式实现不同种类目标的识别，提高了识别精度，无需移植LINUX操作系统，能够兼顾满足交通路况管理的兼容性要求且可扩展性强；
（3）经测试，加入卷积神经网络加速器后，单张图像的目标检测运算时间缩短0.5秒，视频显示输出验证可与实时路况完全同步；
（4）使用性价比高的Zynq-7000芯片，其单片成本为常用GPU的1/5，且功耗低，只需5V供电电压，同时运算速度能够达到通用CPU 的25倍。
附图说明
具体实施方式
2、视频图像采集传感器将获得的RGB565格式数据发送至视频输入模块的OV_Sensor IP模块，OV_Sensor IP模块对RGB565格式数据进行解码后获得32位宽的数据，Video in To AXI4-Stream IP模块将32位宽的数据转化为满足AXI4_Stream总线接口协议的数据格式后发送到AXI4总线上；
3、MCU驱动AXI4-VDMA IP核将VDMA图像数据流发送到外部存储模块DDR3存储器中；
4、MCU对图像数据进行预处理后驱动AXI4-DMA IP核发送DMA数据流到卷积神经网络加速器进行相应的指定运算，MCU通过GPIO发送标志位数据，由低到高第1位为GPIO使能标志位，第2、3位标志AXI4-DMA IP核发送的是卷积核还是特征图数据，第4位为运算使能标志位，第5、6、7位表示网络层数，第8位标志是否进行relu，第9位为stride值；
5、卷积神经网络加速器接收DDR3存储器中的图像数据，同时根据相应的GPIO值进行卷积运算以检测目标，卷积运算结果再通过AXI4-DMA IP核返回到DDR3存储器；
6、MCU读取卷积神经网络加速器的运算结果，并根据卷积结果识别待检测图像中的目标，根据检测到的目标的置信度值筛选出大于所设定阈值的目标作为检测结果，选择一个置信度最高的检测结果作为目标识别的区域，对目标识别区域进行分类识别计算得到最终检测目标的框图大小以及类别；
7、MCU根据目标的框图大小对采集的原始图像数据进行画框处理，并通过AXI4-VDMAIP核、AXI4总线输出到视频输出模块的AXI4-Stream To Video out IP模块，MCU根据目标的类别进行交通流量统计；
8、AXI4-Stream To Video out模块对数据进行格式转换并根据VTC模块发送的时序生成最终的HDMI信号，输出符合HDMI接口协议的数字图像信息到HDMI显示器。
2、卷积神经网络加速器输入端口与输出端口都采用AXI4_Stream协议，且与AXI4-DMA IP模块输入和输出端口相连，AXI4-DMA IP模块又与AXI4-Interconnect1 IP模块相连，通过AXI4-DMA IP核访问AXI4-Interconnect1 IP核，并通过AXI4_HP1接口访问DDR3存储器读取外部存储模块中待进行卷积运算的数据信息后进行指定的运算，运算结果通过AXI4-DMA IP核返回到外部存储模块中；
3、MCU通过AXI4_GPIO信号接口连接AXI4_periph IP模块（接口参数配置IP模块），AXI4_periph IP模块对AXI4-Interconnect IP模块、AXI4-VDMA IP模块、AXI4-DMA IP模块和GPIO进行相应配置，如：AXI4_Interconnect IP模块挂载的从设备编号个数，AXI4-VDMA IP模块和AXI4_DMA IP模块的工作模式以及GPIO的寄存器地址等；
4、xlcontact IP模块（信号归并IP模块）把AXI4_DMA IP模块和AXI4_VDMA IP模块2个独立的中断信号合并在一起连接到PS模块中ZYNQ IP模块的IRQ接口；
5、视频输出模块主要包含：AXI4_Stream To Video out IP模块、Hdmi_display IP模块；通过复用AXI4-VDMA IP模块、AXI4-Interconnect IP模块获取外部存储模块中经过画框处理后的视频图像数据，AXI4_Stream To Video out IP模块对经过画框处理后的视频图像数据进行数据格式转换后得到视频流并输出视频流到Hdmi_display IP模块，Hdmi_display IP模块对视频流进行视频图像编码后显示到HDMI显示器上。
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