基于视频的车辆检测与跟踪技术综述

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1、基于视频的车辆检测与跟踪技术综述摘要基于视频的车辆检测器近年来在智能交通系统(ITS)中得到了越来越广泛的应用。本文介绍了近年来提出的一些主要的基于视频的车辆检测与跟踪技术，并对这些技术进行了分类。同时分析比较了各种方法的优缺点。最后，说明了这一领域仍然存在的问题和对可能的研究方向进行了一定的预测。关键词智能交通系统；车辆检测；车辆跟踪1引言智能交通系统(ITS)是将先进的信息技术、数据通信传输技术、电子传感技术、电子控制技术及计算机处理技术等有效地集成运用于整个交通管理而建立的一种在大范围内、全方位发挥作用的、实时、准确、高效的综合交通运输管理系统[1]

2、。交通检测系统是智能交通系统的重要环节，负责采集有关道路交通流量的各种参数。交通环境的车辆检测研究可以追溯到20世纪70年代，1978年，美国JPT(加州帕萨迪纳市的喷气推进实验室)首先提出了运用机器视觉来进行车辆的检测的方法，指出其是传统检测方法的一种可行的替代方案。1991年，美国加州理工大学对在高速公路上运用视频方法的检测技术进行了评估，在评估报告中对当时采用的不同的视频车辆检测技术详尽地进行了分类。1994年Mn/DOT(明尼苏达运输部)为FH，厦门恒深智能软件系统有限公司开发的HeadSunSmartVie.2.3图像的后处理基于车辆检测和阴影分

3、割，己经能大致显示出车辆的轮廓图，但这种分割后的图像仍然残留许多噪声点，区域边缘也不太平滑，需要图像进行后续处理。经过运动车辆检测分割后，图像中的噪声大多是一些孤立的像素点或线，出现连续大面积噪声的可能性不大，偶尔出现的树叶扰动等干扰，其面积和要检测的车辆面积相比要小得多，可以通过设置一定的阈值除去噪声。对于这些噪声的去除可使用的是滤波处理的方法。现有的滤波算法很多，常用的有下几种：均值滤波、中值滤波、高斯滤波、带通(包括低通、高通、带通和带阻)滤波、数学形态学滤波等，其对不同的噪声有不同的滤除效果，如高斯滤波对高斯噪声的处理效果最好，中值滤波可有效的滤除

4、脉冲型噪声，而且对图像的边缘有较好的保护，带通滤波对图像有平滑和锐化的作用，形态学滤波对随机噪声有很好的滤除效果，而且可以分割或连接相邻区域。3车辆跟踪车辆跟踪是为了获得车辆的运动轨迹，为计算交通参数提供依据，主要是提供车辆运动状态、排队状态、车辆长度、车辆速度、道路占有率等信息。检测出车辆后，车辆跟踪就比较容易了。其主要难点在于多目标的咬合问题和3D跟踪问题。已有的车辆跟踪算法主要有区域跟踪、动态轮廓跟踪、特征跟踪和模型跟踪4类[17]：(1)区域跟踪法区域跟踪法就是在时域上跟踪车辆检测模块检测出的一个个像素连通块，这些块区域表示检测出的车辆。这种方法在

5、车辆稀少时效果很好，且块区域可以提供丰富的信息如大小、形状、密度等。区域跟踪法的效率与背景的建模和消除密切相关，难以处理咬合问题。(2)动态轮廓跟踪法动态轮廓跟踪方法的主要思想是先初始勾勒出车辆的轮廓并且不断地在后续帧更新轮廓进而达到跟踪的目的[18]。这种方法其实是基于区域方法的一个变形，比区域跟踪更简单高效，但对初始值比较敏感，自动化程度较低，且仍无法解决咬合问题。(3)特征跟踪法特征跟踪法则放弃车辆的整体跟踪，只跟踪车辆的部分特征(如明显的点和线结构)，在某些咬合情况下，部分特征可能依然存在，不过对于伴有旋转运动的目标，很难提取特征，且运动初始化比较

6、困难，加上2D图像特征的二义性，这类方法仍难以处理复杂的遮挡和3D跟踪问题。(4)模型跟踪法模型跟踪法则依赖精确的先验模型在可靠性、结构解析和3D跟踪等方面具有优势，这种方法的核心是建立的已知车辆对象的精细三维模型与待检测图像之间的匹配操作。其缺点是对车辆模型的过分依赖，计算复杂，不利于实时处理。为此，基于3D模型的跟踪方法和基于深度估计的跟踪方法近来得到国内外学者的关注和研究。VIETomizuka.AutomatedHighs.AnIntelligentTransportationSystemfortheNextCentury[J].IEEEInter

7、nationalSymposiumonIndustrialElectronics,1997,(1):1-4.[2]KamedaYoshinari.MinohMichihikoaHumanMotionEstimationMethodUsing3-successiveVideoFrames[C].ProceedingsofInternationalConferenceonVirtualSystemsandMultimedia,1996:135-140.[3]郁梅,蒋刚毅.智能交通系统中的计算机视觉技术应用[J].计算机工程及应用,2001,37(10):101

8、-103.[4]SekiM,FujiiK.Arobustbackg