基于视频图像的车辆计数新方法

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1、第4O卷，第3期公路工程Vo1．40，No．32015年6月HighwayEngineeringJun．，2015基于视频图像的车辆计数新方法杨昌瑞(长安大学电子与控制工程学院，陕西西安710064)[摘要】针对道路车流量检测问题，从便捷性、实时性角度出发，结合视频图像处理技术，对视频车辆计数进行了研究。直接在RGB图像中进行自适应背景更新，以此为基础，对RGB图像进行背景差分，提取出运动车辆区域，避免了复杂环境下图像灰度化过程中的信息丢失；利用当前帧和背景帧的HSI颜色空间信息来滤除阴影；通过在视频图像中设置固定虚拟检测区，实现对

2、车辆的计数。实验结果表明，该方法计算量较小，白天情况下的计数准确率在89．58％以上；夜间的计数准确率较低，还需进一步研究改进。[关键词】交通运输；车辆计数；自适应背景更新；滤除阴影；图像处理【中图分类号】U491．1c文献标识码】A[文章编号】1674—0610(2015)03—0250—03ANewMethodforVehicleCountingBasedonVideoImagesYANGChangrui(SchoolofElectronicandControlEngineering，Chang’anUniversity，Xi’

3、an，710064，China)[Abstract]Anewvehiclecountingmethodisputforwardbasedonvideoimagesprocessingtech—nologyforroadtrafficstatisticsconsideringthereliabilityandthereal-time．Adaptivebackgroundupda—tingwasdonedirectlyonRGBimages，basedonwhich，vehiclemovementareacouldbeextracted

4、viabackgroundsubtraction．Thiscouldavoidthelossofinformationinthecourseofgrayincomplexenviron—ments．AndthenshadowswerefilteredusingtheHcomponentofHSIcolormodelofcurrentframeandbackgroundframe．Thefinalcountingworkwasdoneviasettingafixedvirtualdetectionzone．Experi—mentalr

5、esultsshowthatvehiclecountingaccuracybasedonthemethodproposedbythispaperismorethan97．22％duringthedaytime．Inaddition，thecomputingtimeisless．Theaccuracyofthecountislowatnight，whichisneededtobeimproved．[Keywords]transportation；vehiclecounting；adaptivebackgroundupdating；sh

6、adowelimination；imageprocessing点问题。并取得了一定的成果。但在这些成果0前言中，有的是以牺牲昂贵的计算量来换取更高的准确车辆的检测与计数作为交通规划与运营管理的率，使之在面对实时性要求时显得束手无策；有的为重要数据来源，是智能交通的主要部分之一，随着智了减少计算量，在检测出运动车辆区域后，并没有做能交通的发展，传统的基于感应线圈、雷达检测器等进一步处理，如阴影滤除，这样就又降低了准确率。车辆检测与计数方法越来越暴露出其缺陷¨qJ。而如文献[8]中的车辆计数准确率在90％以上，但其基于视频图像的交通自动

7、分析应用Et渐增多，一方计算量同样是巨大的；文献[9]在考虑实时性的同面得益于视频图像处理技术的13益完善和计算机信时，却忘了需要在提取运动车辆区域后做进一步阴息处理能力的不断增强；另一方面，视频摄像头的普影处理，以提高准确率。及在降低硬件成本的同时，也为基于视频图像的交本文受文献[4—9]中的思想启发，在同时考虑通分析提供了设施基础。准确率和计算量的情况下，提出了一种车辆计数方基于视频图像的车辆计数的关键技术在于如何法。并将准确率较高的文献[8]中方法作为本文对准确地、快速地检测出目标车辆，近年来一直作为热比方法，从车辆计数的准确

8、率和计算量两个方面做[收稿日期】2014—02-19[作者简介】杨昌瑞(1989一)，男，陕西渭南人，硕士研究生，研究方向为交通信息控制。256公路工程40卷(上接第252页)79．10％，还需结合夜间图像信息做进一步改进。像为对象，