基于視頻的車流量檢測算法研究.doc

西 南 交 通 大 學 畢業(yè)設計（論文） 基于視頻的車流量檢測算法研究 年 級: 2006 級 學 號: 20062225 姓 名: 安偉 專 業(yè): 自動化 指導老師: 侯進 二零一零年六月 西南交通大學本科畢業(yè)設計（論文） 第 i 頁 院 系 信息科學與技術學院 專 業(yè) 自動化 年 級 2006 級 姓 名 安偉 題 目 基于視頻的車流量檢測算法研究 指導教師 評 語 指導教師 (簽章) 評 閱 人 評 語 評 閱 人 (簽章) 成 績 答辯委員會主任 (簽章) 年 月 日 西南交通大學本科畢業(yè)設計（論文） 第 ii 頁 畢畢 業(yè)業(yè) 設設 計計 任任 務務 書書 班 級 自動化 2 班 學生姓名 安偉 學 號 2006 專 業(yè) 自動化 發(fā)題日期：2010 年 1 月 1 日 完成日期：2010 年 6 月 15 日 題 目 基于視頻的車流量檢測算法研究 題目類型： 工程設計 技術專題研究 理論研究 軟硬件產(chǎn)品開發(fā) 一、一、設計任務及要求設計任務及要求 車流量信息是交通控制中的重要信息，其檢測在智能交通系統(tǒng)中占有重要地位?；谝曨l 圖像處理技術的車流量檢測系統(tǒng)，通過安裝在道路旁邊或者中間隔離帶的支架上的攝像機和圖 像采集設備將實時的視頻信息采入，經(jīng)過對視頻圖像的處理分析可以進行車流量的實時檢測。 基于視頻的車流量檢測系統(tǒng)有易安裝、維護及實現(xiàn)方便等明顯的優(yōu)勢，非常有利于交通系統(tǒng)的 管理及控制。具體要求如下： 1. 對圖像進行預處理 2. 進行車流量的統(tǒng)計 3. 人機界面簡單清楚友好 二、二、應完成的硬件或軟件實驗應完成的硬件或軟件實驗 采集視頻圖像，對圖像進行分析處理，完成車流量的統(tǒng)計，與實際通過車輛數(shù)目比較，分 析本系統(tǒng)的正確檢測率。 三、三、應交出的設計文件及實物（包括設計論文、程序清單或磁盤、實驗裝置或產(chǎn)品等）應交出的設計文件及實物（包括設計論文、程序清單或磁盤、實驗裝置或產(chǎn)品等） 1. 畢業(yè)設計論文（必須完全符合學校規(guī)范，內(nèi)容嚴禁有絲毫的抄襲剽竊） 2. cd-r（含論文，程序，程序使用說明書，演示視頻，盤面注明姓名，專業(yè)，日期） 3. 英文翻譯按學校規(guī)定，導師無特殊要求 西南交通大學本科畢業(yè)設計（論文） 第 iii 頁 四、四、指導教師提供的設計資料指導教師提供的設計資料 1. 研究介紹（包括課題背景、動機、內(nèi)容、意義） 2. 計劃說明書 3. 部分英文文獻資料 五、五、要求學生搜集的技術資料（指出搜集資料的技術領域）要求學生搜集的技術資料（指出搜集資料的技術領域） 1. 本課題相關領域國內(nèi)外重要論文及資料 2. 圖像處理知識與 vc+編程學習指南 六、六、設計進度安排設計進度安排 第一部分 查閱資料，學習相關編程語言 （ 4 周） 第二部分 編制程序并進行調(diào)試 （ 10 周） 第三部分 撰寫畢業(yè)論文 （ 2 周） 評閱及答辯 畢業(yè)論文修改和參加答辯 （ 1 周） 指導教師： 年 月 日 系主任審查意見： 審 批 人： 年 月 日 注：設計任務書審查合格后，發(fā)到學生手上。 西南交通大學本科畢業(yè)設計（論文） 第 iv 頁 西南交通大學信息科學與技術學院 2009 年制 西南交通大學本科畢業(yè)設計（論文） 第 v 頁 摘 要 在智能交通管理系統(tǒng)中，實時的交通流參數(shù)檢測起著越來越重要的作用。交通 流參數(shù)包括車流量、車速、車道占有率等，參數(shù)檢測的方式也有多種，但基于圖像 處理的視頻車輛檢測技術以其檢測區(qū)域大、系統(tǒng)設置靈活等突出的優(yōu)點，成為智能 交通系統(tǒng)領域的一個研究熱點。因此，基于視頻的交通流量檢測技術成為其研究領 域的重要方面和基礎。 本文是在閱讀和學習國際國內(nèi)智能交通系統(tǒng)基礎上，首先介紹了智能交通系統(tǒng) 的背景和意義,視頻檢測技術的優(yōu)越性,智能交通系統(tǒng)在國內(nèi)外研究的現(xiàn)狀。經(jīng)過多 年的不斷發(fā)展,目前已經(jīng)提出了很多相關的算法和解決方案.本文在學習和理解這些 成果的基礎上,采用設置虛擬線的方法來實現(xiàn)車流量統(tǒng)計的算法。本文在研究過程中 主要采用了圖像數(shù)字化,圖像銳化,圖像分割,背景相減,虛擬線圈更新,虛擬線圈內(nèi)車 輛的檢測等算法。其中圖像分割,背景相減,虛擬線圈的更新是本文的核心內(nèi)容并作 了詳細的介紹。其中背景相減介紹了四種常用的算法,并分析了各種算法的優(yōu)缺點, 結合各種的算法的優(yōu)缺點,最后本文采用自適應背景相減法,該算法能夠很好的提取 出目標圖像,不過由于外界各種因素比較敏感,同時會出現(xiàn)許多偽運動目標點，不利 于目標的準確檢測,影響檢測準確度,這有待于日后進一步的研究和學習。本文設計 了一種實時可靠的基于虛擬檢測線的交通流量檢測算法,該算法能夠一定的程度上的 在復雜路況條件下精確的對車流量進行檢測。 關鍵詞：視頻檢測技術； 車流量統(tǒng)計； 虛擬線圈更新； 自適應背景相減法 西南交通大學本科畢業(yè)設計（論文） 第 vi 頁 abstract in the intelligent traffie system，parameter measurement of real-time traffic flow is becoming more and more important.traffic flow parameter includes vehicle flow, vehicle velocity, road-occupied rate and so on. there are many kinds of ways to measure parameters, but the technology of video vehicle detection based on image processing has been a hot field in intelligent traffic system, because it has prominent advantage that the detectiong field is extensive and the system setting is flexible .therefore, the detection technology of traffic flow based on video becomes an importance of aspect and foundation. based on reading and learning the intelligent traffic system of home and abroad, the background of the intelligent traffic system, the advantages of video detection technolog and the studing situation of the intelligent traffic system in national and international are introduced firstly. after years of constant development, it has made a lot of relevant algorithms and solutions. based on learning and uderstanding these results, those methods are used to set the virtual line to achieve the algorithm of traffic volume statistic. in this paper, the main course of the study is to use the algorithms of digital image, image enhancement, image segmentation, background subtraction, virtual loop update, virtual loop detection within the vehicle. image segmentation, background subtraction, virtual loop update are the core of this paper and described in detail. background subtraction introduces four common algorithms, and analyzes the advantages and disadvantages of each algorithm, combines with the advantages and disadvantages of various algorithms. finally, in this paper, we use an adaptived-background subtraction. the algorithm can extract a good target image, but it is more sensitive to the external factors, while the emergence of many pseudo-moving target, which is not conducive to the precise of target detection and effect the accuracy of detection, so it is subject for further research and study. this paper presents a reliable real-time traffic flow algorithm based on virtual test line detection. to some extend, this algorithm can detect the traffic flow precisly under the condition of complexity. keywords: video detection technolog; traffic flow statistics; virtual loops update; adaptived-background subtraction 西南交通大學本科畢業(yè)設計（論文） 第 vii 頁 目 錄 摘 要iv abstract.v 第 1 章 緒 論1 1.1 本論文的背景和意義.1 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀.3 1.3 本論文研究內(nèi)容和方法.5 1.3.1 研究內(nèi)容5 1.3.2 研究方法5 1.4 本論文的結構安排.6 第 2 章 系統(tǒng)總體設計7 2.1 總體設計7 2.2 系統(tǒng)開發(fā)環(huán)境8 2.2.1 visual studio 2008 介紹8 2.2.2 opencv1.1 介紹9 2.2.3 winavi video converter 介紹.10 2.3 系統(tǒng)環(huán)境配置.11 2.4 本章小節(jié)15 第 3 章 基于視頻車流量的算法研究16 3.1 算法綜述16 3.2 算法的詳細實現(xiàn).16 3.2.1 圖像數(shù)字化16 3.2.2 圖像銳化19 3.2.3 像素分類20 3.2.4 圖像分割20 3.2.5 背景相減22 3.2.6 虛擬線的更新24 3.2.7 虛擬線的車流量檢測25 3.3 本章小節(jié)27 第 4 章 軟件的實現(xiàn)28 4.1 軟件的實現(xiàn)28 4.2 本章小節(jié)34 結 論35 西南交通大學本科畢業(yè)設計（論文） 第 viii 頁 致 謝36 參考文獻37 西南交通大學本科畢業(yè)設計（論文） 第 1 頁 第 1 章 緒 論 1.1 本論文的背景和意義 隨著社會的發(fā)展和科技的進步,人民的生活水平得到很大的提升,汽車的擁有量 大幅提升,交通需求日益增加,城市交通擁堵,交通事故頻繁發(fā)生,交通環(huán)境日益惡化 以及能源短缺成為當今世界面臨的共同問題。在這種情況下,無論是發(fā)達國家還是發(fā) 展中國家,都毫無例外地承受著不斷加劇的城市交通問題的困擾。尤其在我國,由于 我國人口基數(shù)大,城市規(guī)模發(fā)展迅速,迫切需要大量的準確的交通流信息,我國面臨的 問題尤為嚴重。解決交通問題的傳統(tǒng)辦法是修建和擴建道路,提高網(wǎng)路的通行能力, 但隨著人口的增長,特別是城市人口的急速增長,城市人均占有面積日益減少,可供修 建道路的面積也越來越少,同時擴大網(wǎng)路的速度也遠遠不能滿足交通需求增長的速度。 同時交通系統(tǒng)是一個十分復雜的綜合性十分強的系統(tǒng),單從某一方面考慮,都很難解 決交通問題。在這種復雜的背景下,怎樣高效的對交通進行管理,就顯的十分重要,由 此智能交通就成為研究的熱點問題6, 使用科學的方法對現(xiàn)有的道路進行管理，可 以最大限度的挖掘道路的承載能力，在相當大的程度上改善交通環(huán)境。此時智能交 通系統(tǒng) its（intelligent transportation system）應運而生，它把車輛和道路綜合起來 系統(tǒng)地解決交通問題，從而極大地提高了現(xiàn)有道路的利用率。智能交通系統(tǒng)是各國 交通領域競相研究和開發(fā)的熱點,它將先進的信息,電子通訊、自動控制、計算機以 及網(wǎng)絡等技術有效,綜合的運用于整個交通運輸管理體系中。從而建立起一種在大范 圍內(nèi)全方位發(fā)揮作用的,實時、準確、高效的交通運輸綜合管理和控制系統(tǒng)。 同時智能交通管理系統(tǒng)覆蓋范圍很廣,在交通系統(tǒng)管理方面包括:自適應的交通 信號、自動事故檢測、電子收稅系統(tǒng)、電子警察等。在行人系統(tǒng)方面包括:行程規(guī)劃、 乘車人信息、動態(tài)路徑指導等。在與安全有關的管理系統(tǒng)方面包括:智能巡查控制、 防撞等。在其他方面包括:救援管理等。 its 強調(diào)的是系統(tǒng)性、實時性、信息交流的交互性以及服務的廣泛性。它是由 若干子系統(tǒng)所組成的，通過系統(tǒng)集成將道路、駕駛員和車輛有機地結合在一起加強 了三者之間的聯(lián)系。its 的系統(tǒng)組成大致分為先進的交通管理系統(tǒng) atms(advaneed taffie management system)、先進的交通信息系統(tǒng) atis(advaneed traffie information system)、先進的公共交通系統(tǒng) apts(advaneed publie traffie system)、先進的車輛 控制系統(tǒng) avcs(advaneed vehiele control system)、先進的車輛收費系統(tǒng) aetcs(advaneed eleetronie toll colleetion system)、緊急事件管理與救援系統(tǒng) eamss(emergent affair management and succor system)。在這些系統(tǒng)中交通流信息 的獲取是一個核心，交通流信息包括多個方面，比如車流量、車型、車速、車流密 西南交通大學本科畢業(yè)設計（論文） 第 2 頁 度以及道路占有率、排隊長度等等1。 tis 通過對道路交通流信息進行實時檢測，了解道路交通的運行情況，根據(jù)交 通流的動態(tài)變化，迅速做出交通誘導控制，減輕道路擁擠程度，減小車輛行車延誤， 降低發(fā)生交通事故的概率，保證行車安全，并使交通設施得到充分利用，實現(xiàn)交通 運輸?shù)募s式發(fā)展，最終達到智能運輸系統(tǒng)(its)的目的，使現(xiàn)有宏觀交通設施(道路、 橋梁、隧道等)具有更大的交通運輸能力和更高的交通運輸安全性。由此可見，道路 交通流信息的實時采集與處理方法研究無論對城市的交通控制、交通管理、交通規(guī) 劃、路網(wǎng)建設，還是對未來智能運輸系統(tǒng)功能的實現(xiàn)都具有重要的理論意義和實用 價值。 由于 its 能夠顯著的緩解日趨緊張的交通擁阻,提高交通效率,越來越受有關部 門的重視。作為 its 的基礎部分,車流量控制系統(tǒng)在 its 中占有很重要的地位。目前 基于視頻的檢測法是最有前途的一種方法,它是通過圖像數(shù)字的方法獲得交通流量信 息,主要有以下優(yōu)點： 1. 能夠提供高質(zhì)量的圖像信息,能高效、準確、安全可靠地完成道路交通的監(jiān) 視和控制工作。 2. 安裝視頻攝像機破壞性低、方便、經(jīng)濟?，F(xiàn)在我國許多城市已經(jīng)安裝了視頻 攝像機,用于交通監(jiān)視和控制。 3. 由計算機視覺得到的交通信息便于聯(lián)網(wǎng)工作,有利于實現(xiàn)道路交通網(wǎng)的監(jiān)視 和控制。 4. 隨著計算機技術和圖像處理技術的發(fā)展,滿足了系統(tǒng)實時性、安全性和可靠 性的要求。交通流量統(tǒng)計是合理建設和管理交通系統(tǒng)的依據(jù),通過對公路通行能力與 公路交通量的適應性分析,從而確定公路建設的合理規(guī)模,通過實時的車流量監(jiān)控數(shù) 據(jù),可以及時疏導交通。 車輛檢測是一切公路交通管理的基礎,它可以用于檢測公路主線車流量、車型、 車速、占有率等交通數(shù)據(jù)，是控制公路的車流出入，確保道路安全暢通的重要手段。 同時它也為交通管理統(tǒng)計有關數(shù)據(jù)，為管理者、決策者提供有效的數(shù)字依據(jù)。目前 交通檢測廣泛應用于交通疏導、道路資源配置、道路建設評估等領域。 目前，交通流量檢測技術大致可分為三類2: 第一類為基于壓電回路的永久埋入式系統(tǒng)，如環(huán)形地埋式線圈檢測，這類系統(tǒng) 雖然可靠，但費用較高。因為需將傳感器永久性埋入地下，其設立和維護都需挖掘 路面，費時費力且影響交通。 第二類為近年來興起的懸掛式系統(tǒng)，如基于閉路電視、微波、雷達、紅外線或 超聲波傳感器的檢測系統(tǒng)。比如超聲波檢測，容易受車輛遮擋和行人的影響，檢測 的精度不高，檢測距離短;紅外線檢測受到車輛本身熱源的影響，抗噪聲的能力不強， 西南交通大學本科畢業(yè)設計（論文） 第 3 頁 檢測精度也不高。 第三類為基于圖像處理技術的交通流量視頻檢測系統(tǒng)?，F(xiàn)在大部分基于視頻處 理的車流檢測技術，也只能處理比較簡單情況，如高速路上的車流量統(tǒng)計。 工程中普遍使用的虛擬線圈的方法，也因為提取的車輛運動狀態(tài)信息太少而解 決不了人車分類等關鍵問題。而城市路口的交通情況非常復雜，如：車和行人構成 的混合交通流，大規(guī)模的遮擋，紅燈期間車輛停下變成背景，復雜天氣，晝夜變換 等因素，這些都是一個實用的路口流量統(tǒng)計系統(tǒng)必須解決的問題。完全基于視頻處 理的、高效的路口車流量統(tǒng)計系統(tǒng)對我國城市交通的發(fā)展具有重要的意義。視頻交 通流檢測系統(tǒng)是一種利用圖像處理技術實現(xiàn)對交通目標檢測的計算機處理系統(tǒng)。視 頻交通流量檢測系統(tǒng)利用圖像處理與識別技術，通過視頻信號檢測道路交通流量。 利用視頻采集卡獲取視頻信號，由圖像處理設備將視頻信號轉(zhuǎn)換成數(shù)字圖像;通過對 道路交通狀況信息與交通目標的各種行為(如違章超速，停車，超車等等)的實時檢 測，實現(xiàn)自動統(tǒng)計交通路段上行駛的機動車的數(shù)量、計算行駛車輛的速度等各種有 關交通參數(shù)，達到監(jiān)測道路交通狀況信息的作用。同時，將檢測到的交通信息存儲 起來，為分析和交通管理提供依據(jù)，因此它也是一個交通信息的管理系統(tǒng)。 目前在世界上主要形成了美國、日本、歐盟三大 its 研究基地，此外亞洲的韓 國、新加坡和我國的香港特區(qū)發(fā)展水平較高。我國是世界上經(jīng)濟持續(xù)發(fā)展較快的發(fā) 展中國家，隨著經(jīng)濟的快速發(fā)展和社會的不斷進步，對智能交通系統(tǒng)的研究正在轟 轟烈烈之時，很多專家和學者都投入了大量的精力、時間，大大推動了我國 its 的 發(fā)展。隨著中國智能交通系統(tǒng)的發(fā)展，可以肯定的是基于計算機視覺和圖像處理技 術的道路視頻監(jiān)測系統(tǒng)將在 its 中扮演著越來越重要的角色。因此，對相關問題的 研究具有很大的現(xiàn)實意義和應用價值。 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀 智能交通系統(tǒng)已經(jīng)成為國內(nèi)外共同關注的熱點問題,在國際上有許多研究機構在 鉆研著這個課題,也提出了許多解決方法和算法。人們在 20 世紀 80 年代，就開始了 對交通車輛視頻檢測系統(tǒng)的研究。近年來，交通監(jiān)視控制系統(tǒng)越來越廣泛地采用計 算機視覺和圖像處理技術。該研究涉及的領域也越來越多，其中包括有沒有車輛的 到來、車流量的大小、車速的快慢、道路的占有率以及車牌的識別等，這些參數(shù)的 分析涉及到運動目標跟蹤、模式識別、網(wǎng)絡技術等領域。視頻檢測技術就是一種結 合視頻圖像和電腦模式識別技術而應用于交通領域的新興技術。 它通過視頻攝像機 和計算機模仿人眼的功能，將連續(xù)的模擬圖像轉(zhuǎn)換成離散的數(shù)字圖像后，在成熟的 物理模型和數(shù)學模型的基礎上編制軟件進行分析處理，模擬各種其它形式的車輛檢 測器獲取交通信息，為交通領域的多種實際應用提供了工作平臺。目前這方面的難 西南交通大學本科畢業(yè)設計（論文） 第 4 頁 點很多，特別是視頻圖像處理和識別是相當尖端的科技，世界各國的學者為此做了 大量的工作，也取得了不少的成果。例如: s.takab7等提出處理樣本點的方法來檢測車輛:在車道中取特定的樣本點，在樣 本點上求取圖像幀差，通過樣本點的狀態(tài)來檢測車輛是否出現(xiàn)。然后通過確定樣本 點在每個車道中的位置來進行車輛計數(shù);再測量每個車道中車輛第一次觸發(fā)和第二次 觸發(fā)樣本點的相差時間，以及兩樣本點間的距離來求解車輛的速度。此方法應用在 東京大學開發(fā)的交通監(jiān)控系統(tǒng)中，其車輛的計數(shù)誤差小于 5%，速度的誤差小于 10%。 t.abramczuk8在檢測線上應用圖像幀差的方法來檢測車輛:每個車道上設置平行 于道路的一條檢測線，每條檢測線為 3 個像素寬，根據(jù)車輛沿車道線的長度方向移 動狀況，分割出運動車輛，通過跟蹤這些分割出來的運動車輛，得到車輛計數(shù)、求 解車輛速度。此方法應用于瑞典皇家技術院開發(fā)的道路交通監(jiān)視控制系統(tǒng)中，并取 得了滿意的效果。 bristo1910大學先進計算研究中心研究人員應用圖像幀差的方法處理復雜路口上 的多車道車輛統(tǒng)計、車速檢測和車輛跟蹤，即通過跟蹤圖像序列上分割出來的車輛 運動區(qū)域來完成車輛的路徑、速度和進/出點的監(jiān)視控制。研究人員提出了減少燈光 變化對運動檢測的影響和確保運動檢測可靠的圖像幀差方法。車輛檢測算法具有較 強的泛化能力，并可采用專用視覺傳輸硬件和可編程硬件來提高處理速度。 m.fathy 和 m.y.siyal11提出了排隊狀態(tài)、排隊長度、占有周期和占有率檢測方 法。此方法在由輪廓圍成的小區(qū)域上應用圖像幀差方法。每一個輪廓僅有一個像素 寬并且沿車道的中心線延伸。排隊檢測時，首先確定輪廓區(qū)有沒有運動，然后基于 邊緣的車輛檢測算法檢測車輛是否出現(xiàn)，如果車輛一旦出現(xiàn)且沒有運動，則可確定 為排隊狀況，沿輪廓以一定的間隔來檢測車輛，得到用時間表示的排隊長度函數(shù)關 系式的值，即排隊長度。占有周期和占有率同樣可根據(jù)排隊長度表達式的值計算出 來。 newcast 大學的 rourke.abell mgh 和運輸工作研究小組提出了用多窗口技 術來檢測二值圖像中的車輛。二值圖像由灰度直方圖分割產(chǎn)生，o 像素表示道路和 陰影，1 像素表示出現(xiàn)的車輛，在車道的交通場景中設置上游和下游兩個窗口，兩 個窗口的位置由操作員在圖像中簡單地移動光標來確定，通過統(tǒng)計兩窗口的車輛運 動規(guī)律來自動計數(shù)車輛和檢測車輛的速度。此方法應用在“用低價圖像處理進行交 通分析”系統(tǒng)中，車輛計數(shù)器精度為 95%，車輛平均速度檢測誤差為 5%至 10%。 除此之外在此方面還有很多的研究成果,用于實際的車流量檢測系統(tǒng)中。 通過 以上綜述可以看出:目前世界上基于視頻的車輛檢測技術算法主要是根據(jù)圖像的幀差 法、背景差法、邊緣檢測法來檢測車輛信息，具體實現(xiàn)是在攝取的圖像中的車道上 西南交通大學本科畢業(yè)設計（論文） 第 5 頁 作標記，根據(jù)標記上的灰度值的改變來統(tǒng)計車輛信息。各國各個機構都在努力通過 各種途徑來解決基于視頻圖像處理的車輛檢測法中的各種問題，但目前還沒有一個 能普遍應用、權威的算法。 1.3 本論文研究內(nèi)容和方法 1.3.1 研究內(nèi)容 在對視頻圖像進行分析研究中，車輛的實時檢測與分割是最基礎的部分，其他 的功能都是建立在車輛檢測與分割算法的基礎上的。本設計是通過學習和總結前人 經(jīng)驗的基礎上完成的。 本設計以實現(xiàn)計算視頻中的車流量為主要目的；以如何更新虛擬線、提取車輛 信息為主要設計內(nèi)容。但是提取車輛信息是最困難的。當有車輛經(jīng)過虛擬線的時候， 由于車窗的顏色與車輛本身的顏色不同，也會導致虛擬線的變化，所以采用了合并 算法來解決這個問題。本設計研究的主要內(nèi)容有: 1. 交互式交通場景初始化:提供友好的用戶界面，用戶可以根據(jù)不同的實際的 交通情況進行針對性地設置虛擬線位置等其他信息。 2. 動態(tài)虛擬區(qū)域更新算法:由于系統(tǒng)會在不同的環(huán)境下長時間的使用，如果僅 僅根據(jù)初始化的區(qū)域信息是無法滿足光線、天氣等變化環(huán)境的需要，由此提出一種 自適應光線和天氣等變化的動態(tài)虛擬區(qū)域更新算法。我們可以通過切換不同算法來 提取不同天氣狀態(tài)下的虛擬線變化情況。 3. 基于虛擬區(qū)域的車流計數(shù)算法:此算法用于提高檢測系統(tǒng)的準確性。 1.3.2 研究方法 本設計通過對前人研究的學習和借鑒,采用通過視頻中灰度的變化來檢測車流 量,從而達到車流量的計數(shù)統(tǒng)計。 基于視頻的車流統(tǒng)計系統(tǒng)的工作原理是通過不斷檢測虛擬線的色度與當前視頻 幀的色度差異判斷是否有車輛經(jīng)過，并統(tǒng)計出車輛的數(shù)目。該系統(tǒng)一般包括虛擬線 設置、設定變化量、計算車流量、顯示車流量和導出車輛信息如圖 1-1 所示。首先 我們在視頻的第一幀上設置一條虛擬線，設定好變化量后開始計算車流量，按任意 鍵結束統(tǒng)計時顯示從開始到結束的這段時間內(nèi)經(jīng)過的車流量。最后將統(tǒng)計中的每輛 車的信息導出到指定文件中。 西南交通大學本科畢業(yè)設計（論文） 第 6 頁 設定變化量設定虛擬線 計算車流量檢測車流量導出車輛信息 圖 1-1 車流量檢測系統(tǒng)工作圖 1.4 本論文的結構安排 本論文全篇分為四個部分結構安排如下: 第 1 章主要介紹視頻車流量檢測的背景意義,現(xiàn)狀以及研究的主要內(nèi)容和方法。 第 2 章首先介紹了本設計的設計思路，基本思想，同時還介紹了本設計的開發(fā) 工具，開發(fā)環(huán)境。 第 3 章主要介紹算法研究同時還介紹了設計中運用到的相關技術知識。 第 4 章主要講解如何實現(xiàn)車流量計數(shù)的功能。 西南交通大學本科畢業(yè)設計（論文） 第 7 頁 西南交通大學本科畢業(yè)設計（論文） 第 8 頁 第 2 章 系統(tǒng)總體設計 基于視頻的車流統(tǒng)計系統(tǒng)是一種實用化的系統(tǒng)，它的工作原理是從在視頻的第 一幀上設置虛擬線34開始統(tǒng)計車流量，結束統(tǒng)計后在 mfc 界面上顯示統(tǒng)計結果， 并且可以將每輛車的車輛信息導出到指定文件中。 2.1 總體設計 使用 mfc 等界面庫編寫用戶操作界面，方便視頻的輸入、顯示、操作以及輸出, 用戶通過界面選擇視頻，通過界面在視頻的第一幀上操作，設定虛擬線，系統(tǒng)對虛 擬線進行初始化。使用累積的方法更新虛擬線，通過不斷檢測虛擬線的色度與當前 視頻幀的色度差異判斷是否有車輛經(jīng)過，并統(tǒng)計出車輛的數(shù)目；提供一些額外的人 性化功能，比如把不同車輛的視頻幀以圖片的形式保存到文件中。該系統(tǒng)主要包括 以下幾個方面: 1.設置虛擬線 在視頻的第一幀上設定虛擬線,就是設置一條直線,以該直線一定 區(qū)域內(nèi)作為一個檢測矩形區(qū)域,判斷該區(qū)域內(nèi)的灰度變化從而達到車流量檢測的目的。 在此基礎上并設置相關的閾值及播放速度。 2.圖像數(shù)字化 因為視頻圖像是模擬信號,計算機不能處理,所以要通過模數(shù)轉(zhuǎn)換 將其轉(zhuǎn)換成數(shù)字信號,再送入到計算機中進行處理。其目的在于改善圖像的質(zhì)量，將 輸入的質(zhì)量低的圖像，運用各種方法如圖像增強、復原、編碼、壓縮等進行改善， 使得處理后的圖像更適合后續(xù)的分析。 3.圖像銳化 圖像銳化就是補償圖像的輪廓,增強圖像的邊緣及灰度跳變的部分, 使圖像變得清晰。 4.像素的分類 就是將視頻圖片中虛擬線矩陣區(qū)域的像素從背景圖像或者移動物 體中區(qū)分出來。為以后其他環(huán)節(jié)做好準備工作。 5.圖像分割 把視頻中人們關注的感興趣的部分分離出來。 6.車流量的統(tǒng)計 此環(huán)節(jié)是進行車流量的統(tǒng)計工作。 7.背景實時更新 這也是該設計的核心內(nèi)容,其目的在于將現(xiàn)在的圖像與背景圖 像進行比較,從而確定虛擬線框區(qū)域內(nèi)是否有變化,從而可以確定是否有車輛通過。 8.導出車流量信息 將統(tǒng)計的車輛導出到指定的地方。 具體流程工作圖如圖 2-1 所示: 西南交通大學本科畢業(yè)設計（論文） 第 9 頁 開始 打開讀取視頻文件 圖像銳化 圖像數(shù)字化 在視頻文件第一幀設置虛擬線并置 閾值及播放速度 圖像分割 車流量統(tǒng)計 導出車輛信息 背景更新 結束 圖 2-1 系統(tǒng)工作流程圖 2.2 系統(tǒng)開發(fā)環(huán)境 本設計主要使用了三種開發(fā)工具:visual studio 2008,opencv1.1 以及 winavi video converter 視頻格式轉(zhuǎn)換工具。 2.2.1 visual studio 2008 介紹 visual studio 2008 是微軟公司推出的開發(fā)環(huán)境。是目前最流行的 windows 平臺 應用程序開發(fā)環(huán)境。visual studio 可以用來創(chuàng)建 windows 平臺下的 windows 應 用程序和網(wǎng)絡應用程序 ，也可以用來創(chuàng)建網(wǎng)絡服務、智能設備應用程序和 office 插件。使用 visual studio 2008 可以高效開發(fā) windows 應用。設計中可以實 西南交通大學本科畢業(yè)設計（論文） 第 10 頁 時反映變更，xml 中的智能感知功能可以提高開發(fā)效率。同時 visual studio 2008 支 持項目模版、調(diào)試器和部署程序。visual studio 2008 可以高效開發(fā) web 應用，集成 了 ajax 1.0 包含了 ajax 項目模板，它還可以高效開發(fā) office 應用和 mobile 應用。 visual studio 2008 在三個方面為開發(fā)人員提供了關鍵改進:快速的應用程序開 發(fā),高效的團隊協(xié)作,突破性的用戶體驗。 visual studio 2008 提供了高級開發(fā)工具、調(diào)試功能、數(shù)據(jù)庫功能和創(chuàng)新功能， 幫助在各種平臺上快速創(chuàng)建當前最先進的應用程序。 visual studio 2008 包括各種增強功能，例如可視化設計器（使用 net framework 3.5 加速開發(fā)） 、對 web 開發(fā)工具的大量改進，以及能夠加速開發(fā)和處理 所有類型數(shù)據(jù)的語言增強功能。visual studio 2008 為開發(fā)人員提供了所有相關的工 具和框架支持，幫助創(chuàng)建引人注目的、令人印象深刻并支持 ajax 的 web 應用程。 開發(fā)人員能夠利用這些豐富的客戶端和服務器端框架輕松構建以客戶為中心的 web 應用程序，這些應用程序可以集成任何后端數(shù)據(jù)提供程序、在任何當前瀏覽器 內(nèi)運行并完成訪問 asp.net 應用程序服務和 microsoft 平臺。 為了幫助開發(fā)人員迅速創(chuàng)建先進的軟件，visual studio 2008 提供了改進的語言 和數(shù)據(jù)功能，例如語言集成的查詢(linq)，各個編程人員可以利用這些功能更輕松 地構建解決方案以分析和處理信息。visual studio 2008 還能使開發(fā)人員能夠從同一 個開發(fā)環(huán)境中創(chuàng)建多個 net framework 版本的應用程序。開發(fā)人員能夠構建面向 net framework 2.0、3.0 或 3.5 的應用程序，意味他們可以在同一環(huán)境中支持各種各 樣的項目。 visual studio 2008 為開發(fā)人員提供了在最新平臺上加速創(chuàng)建緊密聯(lián)系的應用程 序的新工具，這些平臺包括 web、windows vista、office 2007、sql server 2008 和 windows server 2008。對于 web，asp.net ajax 及其他新技術使開發(fā)人員能夠 迅速創(chuàng)建更高效、交互式更強和更個性化的新一代 web 體驗。 visual studio 2008 提供了幫助開發(fā)團隊改進協(xié)作的擴展的和改進的服務項目， 包括幫助將數(shù)據(jù)庫專業(yè)人員和圖形設計人員加入到開發(fā)流程的工具。 2.2.2 opencv1.1 介紹 opencv 的全稱是：open source computer vision library。opencv 是 intel 公司 支持的開源計算機視覺庫。它輕量級而且高效由一系列 c 函數(shù)和少量 c+ 類 構成，實現(xiàn)了圖像處理和計算機視覺方面的很多通用算法。 它包括 300 多個 c/c+函數(shù)的跨平臺的中、高層 api。它不依賴于其他的外部 西南交通大學本科畢業(yè)設計（論文） 第 11 頁 庫，但是也可以使用某些外部庫。 opencv 有以下特征： 1. 開源計算機視覺庫采用 c/c+編寫； 2. 使用目的是開發(fā)實施應用程序； 3. 獨立于操作系統(tǒng)、硬件和圖形管理器； 4. 具有通用的圖像/視頻載入、保存和獲取模塊； 5. 具有底層和高層的應用開發(fā)包。 opencv 能夠?qū)崿F(xiàn)以下功能： 1. 對圖像數(shù)據(jù)的操作，包括分配、釋放、復制、設置和轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)； 2. 圖像和視頻的輸入輸出，指文件和攝像頭座位輸入，圖像和視頻文件作為輸 出； 3. 具有對矩陣和向量的操作以及線性代數(shù)的算法程序，包括矩陣積、解方程、 特征值以及奇異值等； 5. 具有基本的數(shù)字圖像處理能力，如可進行濾波、邊緣檢測、采樣與差值、色 彩轉(zhuǎn)換、形態(tài)操作、直方圖和圖像金字塔等操作； 6. 可對各種結構進行分析，包括連接部件分析、輪廓處理、距離變換、各種距 地計算、模版匹配、hough 變換、多邊形逼近、直線你和、橢圓擬合和 delaunay 三 角劃分等； 7. 對攝像頭的定標，包括發(fā)現(xiàn)與跟蹤定標模式、定標、基本矩陣估計、齊次矩 陣故居和立體對應； 8. 對運動的分析，如對光流、運動分割和跟蹤的分析； 9. 對目標的識別，可采用特征法和隱馬爾可夫模型； 10. 具有基本的功能，包括圖像與視頻顯示、鍵盤和鼠標事件處理及滾動條等。 11. 可對圖像進行標注，如對線、二次曲線和多邊形進行標注，還可以字（目 前只支持中文） 。 opencv 包括以下幾個模塊，其具體功能是： 1. cv 主要的 opencv 函數(shù)； 2. cvaux 輔助的（實驗性的）opencv 函數(shù) ； 3. cxcore 數(shù)據(jù)結構與線性代數(shù)支持； 4. highgui 圖像界面函數(shù)； 5. ml 機器學習，包括模式分類和回歸分析等； 6. cvcam 負責讀取攝像頭數(shù)據(jù)的模塊。 西南交通大學本科畢業(yè)設計（論文） 第 12 頁 2.2.3 winavi video converter 介紹 winavi video converter 是一款影片格式轉(zhuǎn)換軟體，從此，使用者再也不會 因各種影片格式的限制，導致放映和傳輸?shù)壤щy；它支持幾乎所有的視訊格式的 轉(zhuǎn)換，包括 avi，mpeg1/2/4，vcd/svcd/dvd，divx，xvid，asf，wmv，rm，quic ktime mov，flash swf，并支持燒錄 vcd/svcd/dvd。 透過先進的影像壓縮引擎，即可達到在一小時內(nèi)完成轉(zhuǎn)換整補avi 電影至 dvd 燒錄碟片， 而且影音質(zhì)量完美，您可在任何的家用影碟機或者硬驅(qū)上欣賞 影片。 產(chǎn)品性能 avi 至 dvd； avi 至 mpeg； avi 至 vcd； avi 至 mpg； 支持 flash swf 的轉(zhuǎn)換； 支持所有的視訊格式轉(zhuǎn)換至 dvd/vcd/svcd/mpeg1/mpeg2； 支持所有的視訊格式轉(zhuǎn)換至 avi/wmv/rm/asf/divx/xvid； 支持 quicktime mov 的轉(zhuǎn)換； 內(nèi)置真正的 real dolby ac3 音頻解碼； 內(nèi)置真正的 real dvd 導航器； 支持 direct ac3 技術； 支持杜比 ac3 5.1，轉(zhuǎn)換包含 ac3 的 avi 影片比同類產(chǎn)品提速 20%，此項 技術屬全球領先； 支持燒錄 vcd/svcd/dvd 影碟； 無以倫比的完美影像畫質(zhì) ； 人性化程式界面，使用者一目了然； 可設置實時轉(zhuǎn)換預覽； 可設置轉(zhuǎn)換完成后自動關機功能 ； 支持燒錄 vcd/svcd/dvd。 2.3 系統(tǒng)環(huán)境配置 本設計采用 visual studio 2008 開發(fā)環(huán)境 1. 下載 visual studio 2008 軟件： 官方下載地址:/zh-cn/vstudio/default.aspx；本設計采用 西南交通大學本科畢業(yè)設計（論文） 第 13 頁 的是 opencv1.1 版本,到 opencv 官方網(wǎng)站下載 opencv_1.1pre1a.exe。官方下載地 址： /project/showfiles.php?group_id=22870(1)0 0 i ji ji j i j i j dkftdk d f (3-9) , ( ).( )(1).(1) i ji ji j bka ika bk 公式 3-7 中，表示（i,j）位置第幀的像素值，表示（i,j）位 , ( ) i j ikk , () i j ik 置的第幀的像素值，第幀與第相差了幀，當兩個像素值的差值小于()kk()k 等于給定閾值時，表示這個點的像素值變化比較小，表示沒車輛經(jīng)過；當兩個值tf 的差值大于時，表示有車輛經(jīng)過。公式 3-8 中，當?shù)闹挡粩嘧兓瘯r，表示tf , ( ) i j ft 背景不斷被更新，每當背景更新一次，就減 1，直到的值變?yōu)楣潭ㄖ?, ( ) i j dk , ( ) i j dk 。公式 3-9 表示背景更新，為當前像素值，為變化量， , ( ) i j ik , (1)(1) i j bk 通過兩個值的結合不斷進行背景更新17。 西南交通大學本科畢業(yè)設計（論文） 第 26 頁 圖 3-5 虛擬線設置 如 3-5 所示,虛擬是由兩個點連接的一條直線確定的,這兩個點的位置是由設置 人隨意設定的,這條直線是設置在車輛必經(jīng)的地方十分重要的地方或者交通十分復雜 的路面用來檢測車流量信息。能夠及時準確的檢測出道路路況,并及時反映出來,給 決策人解決問題提供重要的信息。 3.2.7 虛擬線的車流量檢測 基于視頻的車流量統(tǒng)計系統(tǒng)，采用的方案有多種多樣，有的采用基于視頻目標 的識別和跟蹤的方案；有的采用基于視頻目標的分割以及求分割外接包圍盒再加跟 蹤的方案，還有一類簡單的方案是采用虛擬線圈的方法。由于前面兩類方法算法很 復雜，程序的速度也很慢，我們采用的是虛擬線圈方法18。 當車輛經(jīng)過某區(qū)域時，必然引起該區(qū)域的視覺信息變化，只要能檢測到該區(qū)域 的視覺信息變化具有車輛運動的特征，即可判定有車輛存在。因此抓住視覺信息變 化這一特點，只觀測車道的某一斷面，就可進行車輛記數(shù)。目前有一種設置虛擬線 的的方法,檢測線方法,檢測線是基于像素的分析,計算速度快,本設計在車輛必經(jīng)之 地或者重要的車道位置設置一條虛擬線來檢測通過的車輛,從而統(tǒng)計車流量。 這類方法的好處是算法比較簡單易懂，程序的運行速度快，而且在一般的場景 西南交通大學本科畢業(yè)設計（論文） 第 27 頁 中，這類方法也能取得比較準確的統(tǒng)計結果?；谝曨l虛擬線圈19的方案中，最關 鍵的部分涉及如何設置虛擬線圈、如何對虛擬線圈進行更新、如何根據(jù)虛擬線圈判 別是否有車輛經(jīng)過、在此基礎上如何區(qū)分多輛車輛獲得正確的統(tǒng)計結果。 有很多的方法能判斷車輛信息，本課題提出的方法是在車道上劃定一條虛擬線， 每當車輛經(jīng)過虛擬線的時候，都會使虛擬線的顏色發(fā)生變化，通過這樣就可以知道 是否有車輛經(jīng)過。虛擬線的定義如下，在視頻上設置兩個點，像素在這兩個點中得 出一個均值。 設定好虛擬線之后，將會觸發(fā)一個函數(shù)，使程序可以設置變化量。如圖 3-6 所 示： 圖 3-6 變量設定的操作界面 該設計的基本工作原理如下： 1. 系統(tǒng)初始化：對系統(tǒng)中的參數(shù)進行設定,其中主要是先確定虛擬線的位置,對 閾值的取值進行設定以及播放視頻動畫的速度進行設置。虛擬線的位置可以任意設 定。 2. 視頻采集: 首先將攝像機采集到的圖像,按照采集的先后順序連續(xù)捕捉下來 進行數(shù)字化。 并存入內(nèi)存或幀緩存中，每新到一幀就把這一幀圖像送到算法子系統(tǒng) 中進行工作。 3. 圖像預處理: 將這些采集到的序列數(shù)字圖像進行預處理如圖像銳化等。 4. 車輛檢測: 將當前幀的圖像與設置的背景圖像進行比較,也即是將設置的虛 擬線中的像素進行比較。同時進行背景刷新,將獲得的車輛數(shù)據(jù)存入到數(shù)據(jù)庫中。 5. 車輛計數(shù): 當有車輛通過時就開始計數(shù)，并將數(shù)據(jù)存入到數(shù)據(jù)庫中。 最后對數(shù)據(jù)庫里的數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計分析，并導出相關車輛的圖片。達到車流量檢測 的目的。 其基本思想如下:首先通過用戶界面指定虛擬檢測線20的放置位置。當系統(tǒng)采集 到一幀數(shù)據(jù)后，將圖像進行相關的預處理,將當前幀的圖像與背景圖像進行比較,虛 西南交通大學本科畢業(yè)設計（論文） 第 28 頁 擬線中的像素是否有變化,分析當前車道是否有車輛經(jīng)過.從而獲取車流量信息。該 系統(tǒng)的總體流程框圖如圖 3-7 所示: 采集圖像 虛擬線的設置 播放速度設置及閾值的 設置 圖像預處理 車流量統(tǒng)計背景更新 開始 結束 圖 3-7 總體系統(tǒng)流程圖 3.3 本章小節(jié) 在本章中主要介紹基于視頻車流量檢測的算法研究以及本設計中運用到的一些 相關技術知識,圖像數(shù)字化,圖像銳化,像素分類,圖像分割,背景相