基于视频分析的车辆排队长度检测.pdf

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1、第28卷第3期2011年3月计算机应用研究ApplicationResearchofComputersV01．28No．3Mar．20Il基于视频分析的车辆排队长度检测杨永辉，黄磊，刘昌平(中国科学院自动化研究所，北京100080)摘要：实现了一个完整的车辆排队长度检测算法，检测算法分为车辆排队检测和队列长度计算两步。对白天和夜晚不同光照条件采用不同的队列检测算法．并实现了白天夜晚检测算法的自动切换。在白天光照条件下，采用移动检测窗采进行车辆排队检测，在每一个检测窗内，通过三帧差法运动检测和形态学边缘检测进行车辆存在检测两步来判断有无车辆排队；针对夜晚场景，提出利用

2、车灯这一显著特征进行车辆排队检测。以图像灰度直方图的相关系数作为距离值，利用KNN分类器进行白天夜晚的识别，实现检测算法的自动切换；队列长度计算通过摄像机标定完成，找到一种仅利用车道线的、简单有效的摄像机标定方法。实验表明该方法可以准确检测出车辆排队并计算出其长度．满足实时性要求。．关键词：车辆排队检测；车灯检测；摄像机标定；队列长度计算中图分类号：TP391．41文献标志码：A文章编号：1001．3695(2011)03-1037-05doi：10．3969／j．issn．100l-3695．2011．03．069Measurementofvehiclequeue

3、lengthbasedonvideoanalysisYANGYong·hui，HUANGLei，LIUChang·ping(Institute矿Automation．ChineseAcademy可Sciences，Bei￥ing100080。China)Abstract：Real—timemeasurementofvehiclequeueparametersisrequiredinmanytrafficsituations．Thispaperachievedacompletevehiclequeuelengthmeasurementsystem，consistedo

4、fvehiclequeuedetectionandqueuelengthmeasurement．Itexploiteddifierentprocessingmethodsatdaytimeandnighttime。andusedaKNNclassificationtoswitchdetectionmethodsbe—tweendaytimeandnighttime．Atdaytime．thequeuedetectionalgorithmconsistedofvehiclemotiondetectionandvehiclepresencedetection，andus

5、edaprofileconsistingofsmallprofileswithvariablesizes．inthenight，achievedanovelqueuede—teetionmethodthroughdetectingvehicle’8headlights．Andfoundasimplecameracalibrationmethodjustusingthegeometrypropertiesofroadlanemarking．thenitcouldeasilycalculatethequeuelength．Experimentresultsindicat

6、ethatthesystemcandetectthevehiclequeueandmeasurethequeuelengtheffectively．Keywords：vehiclequeuedetection；headlishtdetection；cameracalibration；queuelengthmeasurement0引言随着城市化进程的逐步加快．交通拥堵已经变得越来越严重。交通拥堵使得交通事故发生率变高，加剧了环境污染．造成资源浪费，给人们的出行带来极大不便。面对越来越拥堵的交通和有限的土地经济资源．智能交通系统(ITS)应运Ifii生。ITS的本质是通

7、过传感技术、信号处理技术、控制技术等现代信息技术与交通工程的综合应用，以最大限度地发挥交通基础设施的潜力。并引导合理的交通行为。通过应用ITS．将传统的交通系统改造成一种信息化、智能化、社会化的新型交通系统⋯。传统的交通控制系统犬多利用感应线圈、压电式检测器、微波检测器和雷达等检测车辆。与传统方法相比．基于视频分析的智能交通监控系统具有以下优点：摄像头便于安装调试．对路面不会产生破坏。不会对城市美观造成影响；投资少、费用低；监控范围大。一个摄像机可以监控多个车道。并且呵以监控很远的距离；在检测交通流参数的同时传输高质鼍交通道路图像；获得的交通信息多。如车道流量、