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1、基于視頻的交通參數(shù)檢測技術(shù) 摘要：智能交通系統(tǒng)（ITS）是現(xiàn)代交通領(lǐng)域的研究熱點，而交通參數(shù)的檢測是ITS中的重要組成部分。本文主要研究了基于視頻的交通參數(shù)的檢測方法，分析了各種方法的算法?！ ￡P(guān)鍵詞：交通參數(shù)檢測視頻 中圖分類號：TP2文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A文章編號：1007-9416（2014）04-0054-01 當(dāng)今車輛的日益增長給城市的道路管理帶來嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)，如何保證交管部門能實時獲得交通信息，成為當(dāng)前的熱點研究課題。而由于人力資源有限，現(xiàn)在絕大多數(shù)交通路面等信息都是由有攝像頭采集，這些視頻信號的采集、處理及傳輸?shù)馁|(zhì)量影響了交管部門的管
2、理。所以對這些技術(shù)的研究，能減輕交管部門的工作量，使其更好地為人民服務(wù)?！ ?視頻的采集 視頻采集主要通過架在道路上的固定攝像頭完成，通過該設(shè)備采集的視頻具備如下特點，使得后期的圖像處理有規(guī)律可循?！ ∮捎跀z像頭相對固定，所以采集的圖像相鄰幀之間的差異不大；根據(jù)交通視頻的需求，一般感興趣的區(qū)域基本集中在攝像頭前4～5米處，所以圖像處理起來有獨特的方法?！ ?前期處理 由于照相機(jī)的位置及受到環(huán)境因素的影響，首先要對采集的圖像進(jìn)行預(yù)處理。預(yù)處理主要包括圖像的矯正，濾波、增強(qiáng)等。 濾波主要目的是去除圖像的噪聲干擾。在道路交通參數(shù)視頻檢測中，對攝
3、像機(jī)獲取的初始圖像產(chǎn)生影響的噪聲主要來自檢測現(xiàn)場的環(huán)境噪聲和檢測系統(tǒng)的設(shè)備噪聲。為了將噪聲對圖像干擾的程度最小化，必須對圖像進(jìn)行濾波去噪處理?！ 〔捎绵徲蚱骄ǖ奶攸c就是減少椒鹽噪聲的影響，但是由于平均算法的特點，對圖像去噪的同時也會對圖像的精細(xì)度和層次性產(chǎn)生不良的影響，比較適合用于對圖像掃描設(shè)備獲取的圖像進(jìn)行處理?！ ≈兄禐V波是一種非線性去噪方法，它是利用噪聲在圖像屬性序列中相對突出的特點，用周邊區(qū)域的圖像屬性的中值來取代噪聲點得屬性值，這種濾波方法有很好地抑制脈沖干擾和椒鹽類的噪聲的作用，能夠保護(hù)圖像的邊緣不變模糊，對于圖像邊界的影響比較小
4、，所以適合交通圖像的處理，經(jīng)過中值濾波后的圖像在圖像質(zhì)量上要優(yōu)于濾波前的圖像?！ ⌒〔ㄈピ敕ㄊ峭ㄟ^對圖像進(jìn)行分解后將閾值量化并重建圖像信號的方式，優(yōu)點是對于處理圖像中的某些細(xì)節(jié)可以進(jìn)行保留。 圖像的對比增強(qiáng)是指對采集到的初始圖像進(jìn)行處理，強(qiáng)調(diào)出圖像中車輛目標(biāo)的整體特性，使得車輛目標(biāo)在圖像中與其他物體的差別增大，為后期的分析提供條件?！ ?基于視頻的車輛檢測方法 視頻交通監(jiān)控系統(tǒng)的關(guān)鍵是進(jìn)行車輛的檢測，對于基于視頻的車輛檢測算法有很多種，常見的算法有灰度比較法、背景差法、幀差法、邊緣檢測法、虛擬檢測窗、選擇性更新背景、路面標(biāo)記法等，判斷算法優(yōu)
5、劣的首要標(biāo)準(zhǔn)是實時性?！ 』叶缺容^法是根據(jù)車輛和路面的灰度信息特征不同來區(qū)分的，這種方法的缺點是對環(huán)境和光線的變化敏感，車輛顏色有很多，很難以確定車輛的灰度級別，因此這種檢測系統(tǒng)的穩(wěn)定性能不夠。背景差法是通過輸入幀與背景圖像之差，來檢測前景物體。這種算法的缺點由于背景時刻更新，所以這種算法適合檢測靜止車輛，而對于視頻環(huán)境光線的變化和運動陰影敏感。 幀差法是將圖像的相鄰兩幀進(jìn)行相減，以濾除其中的靜止物體，保留運動物體。這種算法的不足之處是不能去除攝像頭抖動引起的干擾和不能檢測靜止車輛，優(yōu)點是對車輛周圍的環(huán)境光線的變化不敏感。但是由于圖像的采樣頻
6、率固定，所以這種算法會導(dǎo)致系統(tǒng)會收到車輛運動速度的影響，車速過快或者過慢都會有可能導(dǎo)致檢測誤差。 4基于視頻的道路交通參數(shù)的檢測 隨著視頻車輛檢測技術(shù)的不斷發(fā)展，人們已經(jīng)不再滿足于只檢測車輛，更希望能用此項技術(shù)來提取道路交通參數(shù)，比如車流量、車速檢測、車型判斷或者車輛轉(zhuǎn)向信息等等。基于此項技術(shù)的智能交通系統(tǒng)在現(xiàn)代交通發(fā)展中起到了舉足輕重的作用。與傳統(tǒng)的磁感應(yīng)線圈檢測器作為車輛檢測和流量計數(shù)的手段相比，基于視頻圖像技術(shù)的方法可靠性和準(zhǔn)確性高，更加直觀、監(jiān)視范圍廣，成本費用相對較低，因而得到了廣泛的應(yīng)用。通過對道路交通參數(shù)的檢測、分析和處理，能
7、夠提高道路通行能力，減少交通事故，緩解交通壓力?！ ≤嚵髁康臋z測 車流量檢測指在一定的時間間隔內(nèi)，通過道路或道路上某車道的某橫截面的車輛數(shù)。車流量是衡量交通狀況的重要參數(shù)之一，常見的檢測方法如下： （1）初始化流量計數(shù)為0； （2）檢測車輛，若當(dāng)前幀圖像沒有車輛，表示無車輛通過，流量不計數(shù)，否則轉(zhuǎn)步驟（3）； （3）如果前一幀圖像沒有車輛，則流量計數(shù)，否則轉(zhuǎn)步驟（4） ?。?）計算前后兩幀圖像質(zhì)心距離，如果大于閾值，則車輛計數(shù)，否則不計數(shù)?！ ≤囕v速度的檢測 系統(tǒng)首先獲取背景，利用幀差法可以提取出目標(biāo)車輛，并對目標(biāo)區(qū)域進(jìn)一步處理、跟蹤
8、和識別。系統(tǒng)通過對視野下沿和攝像頭的水平距離S1，以及視野中線到攝像頭的水平距離S2的標(biāo)定，并通過對視頻流的分析確定車輛通過的時間t，計算出車輛的行使
