基于道路标线检测的车辆测速

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1、基于道路标线检测的车辆测速//.paper.edu-1-中国科技论文在线基于道路标线检测的车辆测速何静，汪国有*作者简介：何静（1985—），男，硕士研究生，主要研究方向：计算机视觉（华中科技大学图像识别与人工智能研究所，武汉430074）摘要：提出了一种基于道路标线检测的车辆测速方法，以世界坐标系、摄像机坐标系、图像坐标系三者之间的转换关系为基础，通过对道路标线的检测，计算获取图像中两个像素点之间的实际距离，实现测速功能。大大减少了测速的计算量，并可以计算图像中任意两点距离，通过多次测量可以提高系统测速精度。通过与虚拟线圈测速方法的实验结果进行比较，验证了该方法的有效性。关键

2、词：车辆测速；标线检测；车辆检测中图分类号：TP751SpeedmeasuringbasedonrecognitionofroadmarkingHEJing,WANGGuoyou(InstituteforPatternRecognitionandArtificialIntelligence,HuazhongUniversityofScienceandTechnology,Wuhan430074)Abstract:Inthispaper,aspeedmeasuringmethodbasedonrecognitionofroadmarkingwasintroduced.Themet

3、hodwasbuiltuponthetransformationalrelationamongWorldCoordinate、CameraSpaceandImageCoordinate,calculatethetruedistancebetweentwopixelsbymeansofrecognitionofroadmarking.Themethodnotonlydecreasethecalculatedquantities,butalsogetbetteraccuracyretentionbyrepeatedmeasuring.Themethod’sviabilitywasc

4、omfirmedbycomparewiththeoutcomeoftheloopsensorvelocitymeasurement.Keywords:Speedmeasuring;Roadmarking;Vehicledetecting0引言车辆测速是智能交通管理系统的重要组成部分，对车辆超速的证据采集有着至关重要的作用；传统的车辆测速方法主要有雷达测速、感应线圈测速[1]、双目视觉测速等；随着视频技术和图像处理技术的快速发展，视频测速逐渐成为测速研究的重要方向。视频测速方法的设备安装和维护简便，检测区域大，可以同时监控多个车道，而且由于其设备工作的独立性，在理论上也可以提高测

5、速精度。1模型简介本文的测速模型如图1所示，O点为摄像机的光心所在位置，L1、L2、L3分别为监控道路的标线，摄像机的朝向与道路标线的方向保持平行，PL为摄像机的图像采集面所在平面。//.paper.edu-2-中国科技论文在线图1摄像机安装及拍摄示意图Fig.1Installationofcamera2道路标线检在道路环境中，道路标线的间距是易知的，可以利用道路标线的先验信息对图像中两点的间距进行标定[2]，减少传统摄像机标定中的繁复过程。为了减少道路标线检测时运动信息的干扰，对道路进行背景重建[3]后，利用道路背景图像进行道路标线的检测。2.1道路背景重建用()kB代表当前

6、背景模型，()kD代表当前视频帧数据，η代表背景学习速率，()kT代表视频区域标记。每次取三帧图像进行处理，将三帧图像中灰度变化大于阈值的像素点进行剔除，保留变化较小的区域，对这些区域灰度进行处理。()(1)()(2)()1,

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10、(,)0,kkkkkifDijDijthDijDijthTijelse??????<??<????=??????()()()(1)()(,)(1)(,),(,)1(,)(,),kkkkkBijDijifTijBijBijelseηη++??=????=??????为了克服噪声影响，先对视频图像

11、进行分区处理，将每一帧图像按照dd×分块，每一个dd×大小的区域作为一个整体，可以有效消除噪声点造成的灰度波动，对区域灰度进行直方图统计，先将0~255个灰度分为五个部分：表1灰度区间划分Tab.1PartitionofGray-scale灰度区间1灰度区间2灰度区间3灰度区间4灰度区间5区间范围0~6550~115100~165150~215200~255统计五个灰度部分的区域数目，在区域最多的区间内再寻找直方图的极大值点gray，设()gn代表灰度的直方图数值()(5)(4)()(5)_