基于视频检测的交通信息采集

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1、基于视频检测的交通信息采集表1．1各类交通信息检测器一览类型原理应用优缺点超声波检超声波反射车辆检测，车流量体积小，安装方便，但受测器环境影响大微波多普多普勒效应车速环境适应性好，但无法检勒检测器测静止车辆，单道性，安装难度大红外线检主动：红外线主动：车速单道性，安装难度大，受测器被遮挡被动：车辆检测环境影响大被动：车辆发出红外线声学检测声学特征车辆识别可靠性差器磁力计检电磁感应车流量检测可在感应线圈不便于安测器装的场合使用，但车辆靠近时难以分辨感应线圈电磁感应车流量、车速计数精确，单道性，安装检

2、测器维护难度大激光雷达激光反射车辆检测，车速，车辆高度和宽度精确，环境适应性好，成检测器本高，安装难度大视频检测数字图象处交通监控，转弯情况，车辆分类、跟多道性，信息丰富，维护器理踪车辆．车流量、排队长度、车速方便，升级容易，但车辆遮挡、阴影，环境变化造成误差在上述检测器中，感应线圈检测器由于技术成熟，计数精确，成为了目前应用最为广泛的检测器。但是感应线圈检测器的缺点也是非常明显的，例如为实现道路交通信息的采集，每个车道都要单独埋设线圈；数据量少，无法获得总体的路况信息；线圈的安装需要在路面开槽，

3、在一定程度上影响路面寿命；感应线圈易受到重型车辆、路面修理及路面受热膨胀等因素而遭到损坏，因此其维护难度较大。相比之下，基于视频图像处理的交通信息采集作为一种新兴的检测技术，已受到国内外的广泛重视。这种方法的基本思想是通过摄像机采集道路现场图象，并利用数字视频处理技术获取道路交通信息。这种方法优点在于信息直观，信息量大，能够统计车流、跟踪车辆、划分车辆类型、估计车辆行驶速度等；同时摄像机的画面可以作为监控的手段，监测违章驾驶、道路异常和事故，并可通过图像处理的方法检测车牌识别车辆，以进行综合管理；

4、单台摄像机和处理器可用于多车道的监控，视野范围大；而且摄像机安装在高处，受破坏的可能性较小，使用和维护成本较低。但是这种方法实现难度比较高，主要的难点在于适应道路现场多变的环境因素和保证复杂算法的实时性，特别是在目益拥挤的路况条件下，路面背景复杂，车辆的检测分割和跟踪技术的研究相对不足，导致以上问题更加突出。第一章绪论1．2国内外研究现状视频交通检测的概念最初由美国加州的JetPropulsion实验室于1976年提出。国外早在70年代的时候就己经开始视觉提取交通参数的研究，并且针对不同的应用条件

5、提出了许多相应的算法【6】。目前，世界上在视频车辆检测领域最著名的公司是美国ISS(ImageSensingSystem)和PeekTramCSystemIne．两家公司，它们代表了视频交通领域的最高水平，其产品覆盖了大部分的市场份额。其中ISS的AutoScope系列以及Peek的VideoTrack系列都是智能交通领域比较成熟的产品【．71。我国的视频检测系统是在世界智能交通热的推动下逐渐发展起来的。目前，国内的哈工大交通电子技术有限公司，浙大电信研究所，北京清华紫光股份有限公司等几家企业也进

6、行了一些视频检测产品的开发研究，如清华VISATARAM系统通过分析两幅2D．ST(Spatio．Temporal)来获取车流车速等交通参数，等等。但是，相对国外产品，国内厂商在视频监控技术的研究基础方面比较薄弱，尤其是视频检测技术的核心——图象处理和模式识别技术的研究滞后于国外【8】【91。为了能够跟上国际的脚步，研制适合我国国情的视频检测系统，同时推动相关技术领域的发展，当前大力开展视频交通技术的研究，具有十分重要的现实意义。1．3基于视频处理的运动目标检测与提取技术概述视频交通检测最基本的任

7、务就是对道路上行驶的各种车辆的检测，几乎所有的交通参数的获取都源于对车辆的检测，车辆检测的关键就是运动目标检测。已有的基于视频处理的运动目标检测和提取技术，根据不同的分类方法可以作不同的分类。从所使用的摄像头数目上来看，可以分为单目视觉和多目视觉，单目视觉只采用一个摄像头来获取运动场景中的视频图像，而多目视觉则采用两个或以上的摄像头同步获取运动场景中的视频图像，利用不同摄像头的视觉差可以获得运动场景更多的信息。根据所采用的技术不同来看，基于视频处理的运动目标检测和提取技术主要可以分为立体视觉分析法

8、、运动目标模型法、帧间差分法、背景差分法以及光流法等。1．立体视觉分析法立体视觉法采用两个或多个摄像头来获取运动场景的图像，与人眼类似，双目或多目视觉在各视场之间存在一定的偏差，利用这个偏差就可以恢复出目标的高度或者深度信息，因此比普通的单目视觉系统要多提供一维信息。立体视觉分析法能够提供很好的检测效果，尤其是当多个运动目标相互之间有部分遮挡时能够很好地将它们分离开来，另外，立体视觉分析法能够很好地判断出运动目标和它4基于视频检测的交通信息采集的阴影之间的区别，从而避免将阴影也判为