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1、第20卷第1期北方工业大学学报Vol.20No.12008年3月J.NORTHCHINAUNIV.OFTECH.Mar.2008基于图像的运动车辆速度测量李宇成阴亮王目树贾雁(北方工业大学机电工程学院,现场总线及自动化北京市重点实验室,100144,北京)摘要提出了一种新的基于CCD图像测量运动车辆车速的方法.其工作原理是通过抓拍运动车辆前后两次的瞬时图片,根据车辆与CCD之间的相对位置关系,参照预置的定标线,求出车辆的运行速度.文中分析了2种测量误差,讨论了如何选择2张图片的拍摄位置.仿真实验验证了所提方法的有效性.关键词车辆测速;CCD
2、图像;运动车辆识别分类号TP751车速是交通管理的重要信息.常用的车辆分别为F1、F2,定标线X和Y之间距离为ΔF.测速方法有地感线圈法、雷达测量和图像识别为了测量车辆的行驶速度,在t0和t1时刻两次等.地感线圈法的缺点是必须挖开路面埋设线拍摄同一汽车的行驶图片.已知CCD到地面的圈;雷达测量的不足是测速的准确性容易受邻垂直距离为Hc,D1为CCD到地面的投影,DO近车道其他车辆的干扰;两种测量方法都无法为CCD主光轴所在的直线,满足D1O远大于直接记录违章车辆的车牌信息.Hc,t0时刻车辆位于C2点,t1时刻车辆位于C1采用图像识别车辆相
3、关信息的最大好处点.是,可以直接获得车辆的牌照图片,为处理违章设t0、t1时刻车辆距CCD的水平距离分别行为提供直接的法律证据.到目前为此,已有许为S2、S1,过X点垂直于主光轴的平面为M,过多研究人员在车辆识别方面做了不少有益的探X点垂直于地面的平面为N,平面M和N的夹索.文献1给出了参照车牌图像来测量车速的角为θ,ΔF在平面M和N的投影分别为XJ0=方法;文献2给出了改进传统估计运动轮廓的A0,XZ0=B0,CCD上A0、B0的成像高度分别算法;文献3设计了根据连续图像帧快速定位为a0、b0;直线XC1在平面M和N的投影分别车辆的算法;
4、文献4给出了从非连续的图像帧为XJ1=A1,XZ1=B1,CCD上A1、B1的成像中鉴别同一车辆的方法.高度分别为a1、b1;直线XC2在平面M和N的本文参照预置的定标线,提出了一种新的投影分别为XJ2=A2,XZ2=B2,CCD上A2、车辆测速计算公式.B2的成像高度分别为a2、b2.根据光学成像原理有:1车辆位置和速度的检测A1A0物距A2A0==,=,a1a0像距a2a0如图1所示,事先在CCD摄像头可视区域a1a2即A1=A0·,A2=A0·(1)内画两条相隔一小段距离的平行直线X和Ya0a0作为速度定标线.两条直线到CCD的水平距
5、离因为Hc远小于D1O,所以主光轴与地面收稿日期:2007-11-26第一作者简介:李宇成,教授.主要研究方向:智能控制、自动化装置设计.第1期李宇成等:基于图像的运动车辆速度测量33的交角很小,即平面M和N的夹角θ很小,又因为点J0和点Z0在CCD上成像于同一ΔXJ0Z0、ΔXJ1Z1和ΔXJ2Z2可近似为直角三点,所以a0=b0,同理a1=b1,a2=b2.角形,则由式(1)和式(2)联立,可得:A0≈B0·cosθ,A1≈B1·cosθ,b1b2B1≈B0·,B2≈B0·(3)b0b0A2≈B2·cosθ(2)图1CCD与汽车高度剖面
6、几何视图可见,将ΔXJ0Z0、ΔXJ1Z1和ΔXJ2Z2近=F1·B0{[b2/(Hc·b0-B0·b2)]似成直角三角形后,由于按成像尺寸的比值-[b1/(Hc·b0b1/b0,b2/b0来求解B1和B2,夹角θ的影响被抵-B0·b1)]}/(t1-t0)(7)消.参见图2,D1为CCD到地面的投影,由于D1因为ΔZ0XY相似于ΔDD1Y,所以,到汽车的连线与车道可能不平行,设τ为连线与B0ΔFΔF车道之间的方向角,可以得到速度的修正值:=,B0=Hc·Hc(ΔF+F1)(ΔF+F1)(S2-S1)v′=(8)(4)[(t1-t0)·co
7、sτ]又因为ΔZ1XC1相似于ΔDD1C1,所以,B1XC1=,Hc(F1+XC1)B1XC1=F1·(Hc-B1)即S1=F1+XC1B1=F1+F1·(5)图2CCD与汽车位置关系三维图(Hc-B1)同理,因为ΔZ2XC2相似于ΔDD1C2,所以,B2/Hc=XC2/(F1+XC2),XC2=F1·2仿真实验及误差分析B2/(Hc-B2)可得:2.1Matlab仿真步骤S2=F1+XC2步骤1:建立接近于实际的车辆三维立体B2=F1+F1·(6)(Hc-B2)模型(轿车车高1.5m,车宽1.6m,车长4.0m),从而可以求出车辆运行的平
8、均速度为:如图3所示.v=(S2-S1)/(t1-t0)=[F1·B2/(Hc步骤2:假设在车辆行驶方向上方固定-B2)-F1·B1/(Hc-B1)]/(t1-t0)CCD,使C
