基于视频的夜间车辆检测与跟踪算法研究

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1、基于视频的夜间车辆检测与跟踪算法研究董天阳朱浩楠王浩浙江工业大学计算机科学与技术学院摘要：针对夜间高速光照条件差、车灯种类多样、环境因素干扰等导致的车辆难以检测的问题，提出了一种基于视频的夜间车辆的检测与跟踪算法。该方法首先将OTSU与一维最大熵阈值分割算法相结合来实现车灯的提取，剔除非车灯光源；然后利用车灯的时空特性完成车灯的匹配，解决了一车多灯和并排同速车辆的问题;最后利用kalman滤波器完成车灯的预测跟踪。在交通弱光流畅交通、正常光流畅交通和正常光拥堵交通3种应用场景下对所提算法进行应用和结果分析，实验结果表明所提方法在保证实时性的同时具有较高的准确率。关键词：夜间高速;车辆检测;智

2、能交通;作者简介：董天阳（1977-），男，博士，副教授，主要研究方向为计算机图形学、虚拟现实；E-mail:dty@zjut.edu.cn;作者简介：朱浩楠（1991-）,男，硕士生，主耍研宄方向为虚拟现实、阁像处理等；作者简介：王浩（1990-）,男，硕丄•生，主要研究方向为虚拟现实、图像处理等。基金：国家自然科学基金项FI（61672464）资助Video-basedNighttimeVehicleDetectionandTrackingAlgorithmDONGTian-yangZHUHao-nanWANGHaoSchoolofCompute^ScienceandTechnology

3、,ZhejiangUniversityofTechnology;Abstract：Inthenight,thevehiclesonhighwayaredifficulttodetectbecauseofavarietyoffactors,suchasbadhighwaylightingconditionsanddifferenttypeoflights.Tosolvetheproblem,avideo-basednighttimevehicledetectionandtrackingalgorithmwasproposed.Firstly,thisalgorithmcombinesOTSUa

4、ndonedimensionalmaximumentropythresholdingalgorithmtoextractvehiclelights,eliminatingnon-vehiclelights.Afterthat,thismethodmakesuseoftemporalandspatialcharacteristicsoflighttodistinguishacarwithmultiplelightsandside-by-sidevehicles.Finally,thekalmanfilterisusedtopredictandtrackthevehiclelights.This

5、paperanalyzedtheresultofthealgorithminthreedifferentapplicationscenarios,weaklightsmoothtraffic,normallightsmoothtrafficandnormallightcongestiontraffic.Theexperimentalresultsprovethattheproposedmethodhashighaccuracyandprettyreal-timeperformance.Keyword：Nighttimehighway;Vehicledetection;Smarttraffic

6、;1引言从20世纪80年代开始，人们开始将图像和视频处理技术应用于动态车辆的检测和跟踪算法屮。相较于其他检测技术m，棊于视频的车辆检测技术具有方便安装与维修、不需要中断交通、成本低、可分析信息量大和不影响路面寿命等优点,目前该技术的发展极其迅速。国内外学者对于视频检测技术己经做了广泛而深入的研究，各种算法的交叉融合也越来越多。在这些研究中，大多数算法都是针对白天且光照正常的条件下的应用研究[2-3],也有少数算法是针对雾雨雪等特殊天气情况卜的处理，但针对夜间条件的研宄却很少。其主要原因是图像识别算法对周围环境很敏感，而夜间道路上的光照条件非常复杂，不仅车体上的车灯种类多样，而且路面也会有车灯

7、的光线反射，再加上道路两边的护栏反光、路灯等各种环境因素综合在一起，使得夜间车辆的识别检测和跟踪难度很大。因此许多应用在正常天气情况下的交通视频检测算法在夜间的表现非常有限。例如背景差分法m检测运动目标速度快、检测准确、易于实现，在白天可以使用背景差法提取运动的车辆并且对车辆进行跟踪，但是在夜间该算法却存在很多问题，首先夜间移动的车影会被认为是前景，当车辆停止时会被认为是背景，一旦车辆再次启动，车影乂被再次检