[发明专利]一种智能化交通视频图像分割芯片及其实现方法

权利要求书

1.一种智能化交通视频图像分割芯片，主要由图像采集单元、存储单元、滤波单元、时钟单元、通信单元构成，其特征在于：还包括进化算法求解单元，所述进化算法求解单元为将图像采集单元采集的信息进行图像分割；所述进化算法求解单元与其他单元的连接结构为：所述芯片中图像采集单元、滤波单元、进化算法求解单元及通信单元构成串联系统，最后将处理信息发送至上位机；存储单元和时钟单元独立于串联系统外，控制芯片整体即时参数更改及数据存储。

2.一种实现权利要求1所述的智能化交通视频图像分割芯片的方法，其特征在于：所述进化算法求解单元采用了一种基于改进的进化计算算法的阈值图像分割方法进行交通视频图像的智能优化分割，具体分割步骤为预处理和智能分割两个步骤。

3.根据权利要求2所述的一种实现智能化交通视频图像分割芯片的方法，其特征在于：所述预处理步骤为对采集的彩色图像进行灰度化处理，该处理由进化算法求解单元完成：

1) 构建灰度图：根据芯片采集的彩色图像，对其进行细分以及灰度处理，并用N₁表示分割图像的像素点个数，而灰度值表示为{0,1，…，L-1}，得到分割图像的灰度参数图。

4.2）设定图像的分割阈值为x，根据熵值构造阈值图分割代价函数，如下式所示：

               

式中：O代表目标部分，B代表背景部分，P_i代表灰度值为i的像素点出现的概率，H(B)和H(O)代表局部熵；

图像分割阈值x的判断标准是其熵值的大小，当熵值取最大值时，图像的分割效果最好，图像中的背景和目标内部灰度一致性较高，而邻间则较差。

5.根据权利要求1所述的一种智能化交通视频图像分割芯片，其特征在于：所述智能分割步骤由进化算法求解单元完成，步骤为:

   1）构建基于改进的进化计算算法的阈值图像分割算法：首先，用反映复杂系统能量分布的幂次法则改造选择算子是对父代的选择采用幂次法，而对母代的选择则采用顺序选择；其次，设计具有自学习特性的环境-基因双演化交叉算子；再次，采用反馈机理改进更新策略，提出一种自适应的更新策略算子；最后，提出基因漂流算子并用于进化算法中；以上各算子在进行进化计算过程中相互平衡、相互制约，以提高算法的效率及防止早熟； 

2）进化算法求解单元初始化：设定算法终止条件，设置算法运行参数；

  3) 算法终止条件判断：当满足终止条件就结束算法，执行第5）步，否则，执行第4)步；

4) 采用基于改进的进化计算算法的阈值图像分割算法对交通视频图像进行分割，返回3)；

5)根据图像分割结果，对车辆信息进行识别。

6.根据权利要求4所述的一种实现智能化交通视频图像分割芯片的方法，其特征在于：所述智能分割步骤1）中，用反映复杂系统能量分布的幂次法则改造选择算子是对父代的选择采用幂次法，而对母代的选择则采用顺序选择，并与环境-基因双演化交叉算子、自适应更新策略算子、基因漂流算子配合使用，防止算法出现早熟；其中：

所述环境-基因双演化交叉算子具体描述如下：

式中：E 是环境变量，r₁ 是学习系数， r₂ 是遗忘系数， r₃ 是加速系数，t 是进化代数；

所述采用反馈机理改进更新策略，提出一种自适应的更新策略算子具体描述如下：

式中：T_r 是更新策略算子，p_r 是更新规模变量， N 是遗传算法种群规模，是产生的新个体；

所述基因漂流算子具体描述如下：

式中：T_f为基因漂流算子，X_best为最优个体。