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1、《现代电子技术》2009年第23期总第310期þ电子技术应用ü基于视频检测的车辆测速方法1,21,2陈媛媛,柴治(1.四川大学计算机学院图像图形研究所四川成都610065;2.四川大学视觉合成图形图像技术国防重点学科实验室四川成都610065)摘要:机动车辆的测速是智能交通系统中一个重要的组成,主要方法有线圈测速、激光测速、雷达测速、视频测速等。视频测速方法由于安装方便,成本较低,若能有较好的测速精度,则有着广泛的应用前景。通过在视频图像中对车辆尾部的检测,利用图像匹配方法找出车尾在两相邻帧图像中移动的距离,再
2、利用图像坐标与世界坐标的相互转换,计算出两帧图像中车辆移动的实际距离。经测试,该方法能够对车辆进行准确测速,在车速为0~140km/h的条件下,平均测速误差为±2%,处理80万像素的视频图像,每帧测速时间约为10ms,满足了实时条件的要求。关键词:视频检测;车辆测速;图像匹配;坐标转换中图分类号:TP391文献标识码:A文章编号:10042373X(2009)232185204VehicleSpeedMeasurementMethodBasedonVideoDetection1,21,2CHENYuanyuan
3、,CHAIZhi(1.InstituteofImageandGraphics,DepartmentofComputerScience,SichuanUniversity,Chengdu,610065,China;2.KeyLaboratoryofFundamentalSyntheticVisionGraphicsandImageScienceforNationalDefense,SichuanUniversity,Chengdu,610065,China)Abstract:Vehiclespeedmeasure
4、mentplaysanimportantroleinIntelligentTransportationSystem(ITS).Itcontainsofmethodsbasedonloop,laser,radarandvideo.Forconvenienceofhardwareinstallingandlowercost,video2basedmethodhasawideapplicationprospectifithasbetteraccuracy.Detectingtherearofvehicleinvide
5、oimage,findingthedistanceinimageco2ordinateofwhichintwoadjacentframesbyimagematching,thenitcancalculatetheactualdistanceofthemovementofvehiclebycoordinateconversionbetweenimagecoordinateandworldcoordinate.Aftertesting,themethodcanaccuratelymea2surethespeedof
6、vehiclesin0~140km/h,andtheaverageerroris±2%.Dealingwith8000002pixelvideoimage,eachframetakesa2bout10mstomeettherequirementsofreal2timeconditions.Keywords:videodetection;vehiclespeedmeasurement;imagematching;coordinateconversion法将摄像机安装在车道上方,拍摄车辆运动图像序列,0引言运用图像
7、处理与模式识别方法对接收到的图像序列进目前,智能交通系统中对车辆进行测速的方法主要行分析,获取图像中车辆在两帧间的位移,从而得到车[1,2][2][3][4]有线圈测速、激光测速、雷达测速、视频测速辆的行驶速度。等。线圈测速多为埋设式,车辆通过线圈时,会引起线在基于视频的测速方法中,主要需解决的问题是从圈磁场变化,检测器依此计算出车辆速度,线圈在安装图像序列中获得车辆移动的距离,即找到两张图像中车[4]或维护时必须直接埋入车道,容易使路面受损,且安装辆位置的匹配关系。常用的方法有角点检测、纹理分[5][6]过程
8、中会暂时阻碍交通,线圈也易受到冰冻、路基下沉析、视频跟踪等,以上方法尽管能够很好地在两张等因素的影响。当车流拥堵时,检测精度会大大降低。图像中找到相应车辆的匹配位置,但较大的计算量则无激光测速的工作原理是建立在光波测距的基础上,利用法满足实时测速的要求。另外,用车身的不同位置进行对运动物体的多次测距与时间之比,得出其运动速度。匹配,对车辆实际移动距离的计算也有影响。本文中,雷达测速采用