视频测速综述

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1、视频测速综述摘要基于视频测速基本原理，介绍了目标跟踪测速法和虚拟线圈测速法两类技术，并分析了视频测速的理论可行性和现实应用中面临的实际问题，对视频测速的发展进行了展望。【关键词】视频测速目标跟踪虚拟线圈车牌识别1引言随着机动车辆的口益增多，交通管理需要更为高效可行的办法以维持交通秩序。在现有车辆测速系统中，雷达测速、激光测速、线圈测速较为普及，技术也相对成熟；但是，雷达测速价格昂贵且容易被电子狗反侦测，感应线圈测速只能用于固定点监测，测量重复性较低，数据波动性较大，且对路面有一定破坏，激光测速精度高但数据重复性相当不好。相较而言，视频测速

2、不用雷达，也无需传感器，只安装一个视频摄像头，既能对高速行驶中的汽车实现精确测速，又能对超速违章车辆进行布控，在车辆测速中更具有潜在优势。2视频测速原理视频测速是指不使用专门的测速设备（如线圈、雷达、激光等)，通过分析机动车辆的视频监控信号而获得车辆行驶速度的一种方法。视频测速是将摄像机和计算机图像处理技术结合的一种技术。现有测速领域的所有系统的基本原理都基于一个简单公式：Ad/At=(dl−d0)/(tl−t0)一般而言，Ad或△t中有一个变量值可以直接获取，再利用其他手段测量或计算出另一个变量的值1。对于视频测

3、速而言，At可以通过视频信号帧之间的时间差直接得到；不能直接获取，而是依据下式：Ad=dl−d0=f(sl)−f(s2)其中，f(s)是一个单映射函数，s值表示位置，是一个在实际应用系统中比较容易获得的值。在整个视频测速过程中，准确拟订场景距离十分重要，直接影响到最终的测速结果。摄像机的定位角度、位置、高度需要与软件中计算的角度严格一致。3视频测速技术分类目前，视频测速技术主要有两种：基于目标跟踪技术和基于虚拟线圈技术。3.1基于目标跟踪测速基于目标跟踪的视频测速方法利用特定的算法对测速车辆相应目标进行跟踪，一般基

4、于车辆的车牌、车灯或车辆角点等，利用前后帧图像中目标的位移计算车辆速度。目标跟踪方法的测速效果较好，但算法相对复杂，一般只限于对特定车道单个车辆的跟踪测速。基于目标跟踪测速的三个关键点在于：(1)准确找到两幅车俩图像中的跟踪目标。找到目标才能准确地得到位置，计算出车速。(2)在尽可能短的时间内定位到目标。由于视野范围的限制，车辆行驶速度越高，车辆出现在视野范围的时间也就越短。要实现高速情况下的测速，必须在极短的时间内迅速定位到对应目标，这就要求高速、准确的目标定位算法。(3)准确获得图像帧的时间差。视频信号帧之间的时间间隔是固定的，只需确

5、定两幅图像间的帧间隔数。考虑到车辆高速通过时可能仅留有帧图像，为实现高速测速，其被处理的帧间隔数越小越好。3.1.1基于车牌定位测速车牌是唯一对车辆身份进行识别的标记，尽管牌照的字符、颜色、格式内容和制作材料会多种多样，但车牌仍最为精确和特定的识别标记。随着计算机图像处理技术的发展，车牌定位不仅能实现精确测速,更能通过车牌号唯一识别测速车辆，为交通管理提供了极大便利。车牌识别首先需要准确进行车牌定位。自然环境下，汽车图像背景复杂，光照不均匀，如何准确地确定车牌区域是整个测速过程的关键。首先要对视频图像进行相关搜索，找到符合汽车牌照特征（目

6、前国内车牌有几大类别，设计车牌识别算法时需要设定相应参数分类定位）的若干区域作为候选区，然后对这些侯选区域做进一步分析，最后选定一个最佳区域作为牌照区域，将其从图像中分割出来。设计算法时还应考虑到车牌倾斜等问题。车牌识别系统的优劣主要由两个关键性能参数共同决定：识别率和识别速度。识别率指标的一般要求是24小时全牌正确识别率达到85%-95%o其中全牌识别准确率即全牌正确识别的车牌总数与可由人工正确读取的车牌号总数的比值。识别速度决定了车牌识别系统是否能够满足实时实际应用的要求。目前市场上的车牌识别系统在实际应用中的识别速度平均为200ms

7、/次。较好的车牌识别系统，其快速识别速度达到10ms/次，实际应用识别速度能够达到平均40ms/次。3.1.2基于车灯定位基于车灯定位的视频测速关键在于定位算法的快速性，最好能在20ms内完成车灯的准确定位。其原理就是利用在已知时间差的前后帧图像中车灯的移动距离来计算车的移动速度。车灯定位的优势在于车灯的特点：（1）两个车灯一般是对称的，其灰度变化基本一致；（2）两个区域基本处在一条水平线上；（3）相对于车身和路面，车灯部分亮度比较大;（4）由于存在车灯反光罩，车灯灰度变化频繁;（5）车灯背景比较单一；（6）目标在视野中是上下运动，对竖直

8、方向偏斜比较小。利用这些特征制定的算法有利于提高目标车灯搜索的准确率和速度。目前车灯定位的正确率尚低于车牌定位率，离实用化仍有一段距离，但车灯定位方式实现。其主要难点在于提高定位速度和定位精度