基于視頻的車流量統(tǒng)計(jì)算法設(shè)計(jì)論文

1、 基于視頻的車流量統(tǒng)計(jì)算法設(shè)計(jì)摘要：智能交通系統(tǒng)(ITS)已經(jīng)被科學(xué)家認(rèn)為是解決當(dāng)前城市交通問題最有效的方法,也是目前和未來交通發(fā)展的主流方向。ITS的前提是獲得交通道路的實(shí)時信息,比如車速、車流量等。本文主要研究ITS中基于視頻檢測技術(shù)的車流量統(tǒng)計(jì)方法,對所涉與的運(yùn)動目標(biāo)檢測、背景提取、陰影去除以與車輛統(tǒng)計(jì)等核心技術(shù)進(jìn)行了詳細(xì)的研究。本文的工作主要分為以下四部分： 1) 對車流量統(tǒng)計(jì)相關(guān)算法進(jìn)行了研究,針對目標(biāo)檢測算法,研究了光流法、幀間差分法和背景差分法。針對背景提取算法,研究了均值法、統(tǒng)計(jì)中值法、單高斯背景模型法和混合高斯背景模型法；針對陰影消除算法,研究了基于HSV顏色空間變換的陰影消

2、除算法、基于色彩特征不變量的陰影消除算法和基于紋理特征的陰影消除算法。同時,本文對上述算法進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)對比分析。 2) 給出了一種改進(jìn)的混合高斯模型背景提取算法,當(dāng)讀入一定幀數(shù)的圖像之后認(rèn)為背景達(dá)到穩(wěn)定狀態(tài),讀入新的視頻幀時,對當(dāng)前幀進(jìn)行判斷,如果像素點(diǎn)和穩(wěn)定背景圖像的像素點(diǎn)差值大于閾值Th1,就對該像素點(diǎn)進(jìn)行更新,反之就不更新。 3) 給出了一種改進(jìn)的基于虛擬區(qū)域的車流量統(tǒng)計(jì)算法,首先設(shè)置檢測區(qū)域和檢測線,然后跟蹤檢測區(qū)域中車輛的質(zhì)心到檢測線的距離d,如果d小于Th2認(rèn)為有一輛車輛通過,通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證,本文算法的精確率能達(dá)到90%左右。 4) 實(shí)現(xiàn)了一個車流量統(tǒng)計(jì)系統(tǒng),整個系統(tǒng)主要包括視頻播放模

3、塊、GMM背景更新模塊、前景構(gòu)建模塊和車輛計(jì)數(shù)模塊。視頻播放模塊主要完成視頻的播放和顯示；GMM背景更新模塊主要是實(shí)現(xiàn)本文的背景提取算法；前景構(gòu)建模塊的主要功能是通過陰影去除和形態(tài)學(xué)操作得到較好的前景圖像；車輛計(jì)數(shù)模塊的主要功能是完成本文的車流量統(tǒng)計(jì)算法。 本文深入研究了車流量統(tǒng)計(jì)的相關(guān)算法,并給出了一種改進(jìn)的混合高斯模型算法和一種改進(jìn)的基于虛擬區(qū)域的車流量統(tǒng)計(jì)算法,最后用VC實(shí)現(xiàn)了一個車流量統(tǒng)計(jì)系統(tǒng),實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明本文設(shè)計(jì)的系統(tǒng)能夠?qū)囕v目標(biāo)進(jìn)行準(zhǔn)確檢測與統(tǒng)計(jì)。關(guān)鍵詞：智能交通系統(tǒng)；運(yùn)動目標(biāo)檢測；背景提?。魂幱跋?；車流量Video traffic based on statistical a

4、lgorithm designAbstract: Intelligent Transportation Systems (ITS) has been considered by scientists to solve the current problem of urban traffic the most effective method , but also the present and future direction of the mainstream transport development . ITS is a prerequisite to obtain real-time

5、traffic and road information , such as speed , traffic and so on. The main article ITS statistical methods based on traffic video detection technology involved in moving target detection, background extraction, shadow removal and vehicle statistics such as the core technology for a detailed study .T

6、he main work of this paper is divided into the following four parts :1）Statistics on traffic related algorithms have been studied for target detection algorithm to study the optical flow method, the inter-frame difference and background subtraction . For background extraction algorithm , the mean va

7、lue method, statistical median method , a single Gaussian background model method and Gaussian mixture background model law ; against shadow elimination algorithm to study the HSV color space conversion based shadow elimination algorithm, based on color characteristics invariants shadow elimination

8、algorithm and texture features based on the algorithm to eliminate shadows . Meanwhile , the paper of the algorithm experimentally analyzed.2）Gives an improved Gaussian mixture model background extraction algorithm , when read in a certain frame of image background reaches a steady state considered

9、, when read in the new video frame , the current frame to determine if the pixel and stable background image the pixel value difference is greater than the threshold Th1, the pixel to be updated on the contrary is not updated .3）Gives an improved traffic statistical algorithm based on a virtual area

10、 , the first detection area and the detection line is set , then the distance d centroid tracking detection line in the detection area of the vehicle , if d is less than Th2 considered a vehicle passing through precision experiments , the proposed algorithm can reach about 90%.4）Implements a traffic

11、 statistics system , the entire system including video playback module , GMM background update module , prospects building blocks and vehicle counting module . Video playback module of the completion of video playback and display ; GMM background update module is to achieve the background of this ex

12、traction algorithm ; prospects main function module is constructed and morphological operations get better foreground image by shadow removal ; main vehicle counting module feature of this paper is to complete the traffic statistical algorithms . This article studies the correlation algorithm traffi

13、c statistics , and gives an improved Gaussian mixture model algorithm and an improved algorithm for virtual regional traffic statistics based on the last one with VC traffic statistics system , the experimental results This design shows that the system can accurately detect vehicle targets and stati

14、stics .Keywords : Intelligent Transportation Systems ; moving target detection ; background extraction ; shadow elimination ; traffic畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文）原創(chuàng)性聲明和使用授權(quán)說明原創(chuàng)性聲明本人重承諾：所呈交的畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文），是我個人在指導(dǎo)教師的指導(dǎo)下進(jìn)行的研究工作與取得的成果。盡我所知，除文中特別加以標(biāo)注和致的地方外，不包含其他人或組織已經(jīng)發(fā)表或公布過的研究成果，也不包含我為獲得與其它教育機(jī)構(gòu)的學(xué)位或?qū)W歷而使用過的材料。對本研究提供過幫助和做出過貢獻(xiàn)的個人或集體，均

15、已在文中作了明確的說明并表示了意。作 者 簽 名：日 期：指導(dǎo)教師簽名： 日期：使用授權(quán)說明本人完全了解大學(xué)關(guān)于收集、保存、使用畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文）的規(guī)定，即：按照學(xué)校要求提交畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文）的印刷本和電子版本；學(xué)校有權(quán)保存畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文）的印刷本和電子版，并提供目錄檢索與閱覽服務(wù)；學(xué)?？梢圆捎糜坝　⒖s印、數(shù)字化或其它復(fù)制手段保存論文；在不以贏利為目的前提下，學(xué)?？梢怨颊撐牡牟糠只蛉咳?。作者簽名： 日 期：學(xué)位論文原創(chuàng)性聲明本人重聲明：所呈交的論文是本人在導(dǎo)師的指導(dǎo)下獨(dú)立進(jìn)行研究所取得的研究成果。除了文中特別加以標(biāo)注引用的容外，本論文不包含任何其他個人或集體已經(jīng)發(fā)表或撰寫的成果作品。對本文的研

16、究做出重要貢獻(xiàn)的個人和集體，均已在文中以明確方式標(biāo)明。本人完全意識到本聲明的法律后果由本人承擔(dān)。作者簽名： 日期： 年 月 日學(xué)位論文使用授權(quán)書本學(xué)位論文作者完全了解學(xué)校有關(guān)保留、使用學(xué)位論文的規(guī)定，同意學(xué)校保留并向國家有關(guān)部門或機(jī)構(gòu)送交論文的復(fù)印件和電子版，允許論文被查閱和借閱。本人授權(quán)大學(xué)可以將本學(xué)位論文的全部或部分容編入有關(guān)數(shù)據(jù)庫進(jìn)行檢索，可以采用影印、縮印或掃描等復(fù)制手段保存和匯編本學(xué)位論文。涉密論文按學(xué)校規(guī)定處理。作者簽名：日期： 年 月 日導(dǎo)師簽名： 日期： 年 月 日指導(dǎo)教師評閱書指導(dǎo)教師評價：一、撰寫（設(shè)計(jì)）過程1、學(xué)生在論文（設(shè)計(jì)）過程中的治學(xué)態(tài)度、工作精神 優(yōu) 良 中 與格

17、 不與格2、學(xué)生掌握專業(yè)知識、技能的扎實(shí)程度 優(yōu) 良 中 與格 不與格3、學(xué)生綜合運(yùn)用所學(xué)知識和專業(yè)技能分析和解決問題的能力 優(yōu) 良 中 與格 不與格4、研究方法的科學(xué)性；技術(shù)線路的可行性；設(shè)計(jì)方案的合理性 優(yōu) 良 中 與格 不與格5、完成畢業(yè)論文（設(shè)計(jì)）期間的出勤情況 優(yōu) 良 中 與格 不與格二、論文（設(shè)計(jì)）質(zhì)量1、論文（設(shè)計(jì)）的整體結(jié)構(gòu)是否符合撰寫規(guī)？ 優(yōu) 良 中 與格 不與格2、是否完成指定的論文（設(shè)計(jì)）任務(wù)（包括裝訂與附件）？ 優(yōu) 良 中 與格 不與格三、論文（設(shè)計(jì)）水平1、論文（設(shè)計(jì)）的理論意義或?qū)鉀Q實(shí)際問題的指導(dǎo)意義 優(yōu) 良 中 與格 不與格2、論文的觀念是否有新意？設(shè)計(jì)是否有創(chuàng)

18、意？ 優(yōu) 良 中 與格 不與格3、論文（設(shè)計(jì)說明書）所體現(xiàn)的整體水平 優(yōu) 良 中 與格 不與格建議成績：優(yōu) 良 中 與格 不與格（在所選等級前的畫“”）指導(dǎo)教師： （簽名） 單位： （蓋章）年 月 日53 / 60評閱教師評閱書評閱教師評價：一、論文（設(shè)計(jì)）質(zhì)量1、論文（設(shè)計(jì)）的整體結(jié)構(gòu)是否符合撰寫規(guī)？ 優(yōu) 良 中 與格 不與格2、是否完成指定的論文（設(shè)計(jì)）任務(wù)（包括裝訂與附件）？ 優(yōu) 良 中 與格 不與格二、論文（設(shè)計(jì)）水平1、論文（設(shè)計(jì)）的理論意義或?qū)鉀Q實(shí)際問題的指導(dǎo)意義 優(yōu) 良 中 與格 不與格2、論文的觀念是否有新意？設(shè)計(jì)是否有創(chuàng)意？ 優(yōu) 良 中 與格 不與格3、論文（設(shè)計(jì)說明書）所

19、體現(xiàn)的整體水平 優(yōu) 良 中 與格 不與格建議成績：優(yōu) 良 中 與格 不與格（在所選等級前的畫“”）評閱教師： （簽名） 單位： （蓋章）年 月 日教研室（或答辯小組）與教學(xué)系意見教研室（或答辯小組）評價：一、答辯過程1、畢業(yè)論文（設(shè)計(jì)）的基本要點(diǎn)和見解的敘述情況 優(yōu) 良 中 與格 不與格2、對答辯問題的反應(yīng)、理解、表達(dá)情況 優(yōu) 良 中 與格 不與格3、學(xué)生答辯過程中的精神狀態(tài) 優(yōu) 良 中 與格 不與格二、論文（設(shè)計(jì)）質(zhì)量1、論文（設(shè)計(jì)）的整體結(jié)構(gòu)是否符合撰寫規(guī)？ 優(yōu) 良 中 與格 不與格2、是否完成指定的論文（設(shè)計(jì)）任務(wù)（包括裝訂與附件）？ 優(yōu) 良 中 與格 不與格三、論文（設(shè)計(jì)）水平1、論文

20、（設(shè)計(jì)）的理論意義或?qū)鉀Q實(shí)際問題的指導(dǎo)意義 優(yōu) 良 中 與格 不與格2、論文的觀念是否有新意？設(shè)計(jì)是否有創(chuàng)意？ 優(yōu) 良 中 與格 不與格3、論文（設(shè)計(jì)說明書）所體現(xiàn)的整體水平 優(yōu) 良 中 與格 不與格評定成績：優(yōu) 良 中 與格 不與格（在所選等級前的畫“”）教研室主任（或答辯小組組長）： （簽名）年 月 日教學(xué)系意見：系主任： （簽名）年 月 日1 緒論1.1 課題研究背景與國外發(fā)展現(xiàn)狀隨著經(jīng)濟(jì)全球化與科學(xué)技術(shù)日新月異的發(fā)展，交通運(yùn)輸作為社會經(jīng)濟(jì)生活的一個重要方面，對保證社會經(jīng)濟(jì)體系的正常運(yùn)轉(zhuǎn)發(fā)揮著重要的作用，已經(jīng)成為人們生活中不可缺少的重要組成部分。近20年來，世界各國先后建立四通八達(dá)的交

21、通運(yùn)輸網(wǎng)絡(luò)，但交通工具的增長速度遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于道路和其他交通設(shè)施的增長，因此隨之引起交通擁堵、交通事故、環(huán)境污染、能源短缺等問題已經(jīng)成為世界各國面臨的共同的問題，也造成了巨大的物質(zhì)與經(jīng)濟(jì)損失。如美國運(yùn)輸研究所研究美國39個主要城市，估算美國每年因交通阻塞而造成的經(jīng)濟(jì)損失約為410億美元，12個最大城市每年的損失均超過10億美元；預(yù)測到2020年，因事故造成的經(jīng)濟(jì)損失每年將超過1500億美元。但單純依靠修建道路與交通設(shè)施和采用傳統(tǒng)的管理方式來解決交通問題，不僅成本昂貴、環(huán)境污染嚴(yán)重，而且其緩解交通擁堵、提高交通運(yùn)輸效果也非常有限。為此在30多年前人們就提出了智能交通系統(tǒng)的概念，但對智能交通系統(tǒng)或智能運(yùn)

22、輸系統(tǒng)（Intelligent Transportation Systems,ITS）進(jìn)行系統(tǒng)的研究始于20世紀(jì)80年代，從1994年起，智能交通系統(tǒng)這一術(shù)語得到全世界的廣泛承認(rèn)。ITS是將駕駛員、交通工具和道路、環(huán)境三位一體來考慮。廣義上ITS應(yīng)包括交通系統(tǒng)的規(guī)劃、設(shè)計(jì)、實(shí)施與運(yùn)營管理的智能化；而狹義上ITS則主要是指交通運(yùn)輸管理和組織的智能化。其實(shí)質(zhì)就是采用現(xiàn)代高新技術(shù)對傳統(tǒng)的交通運(yùn)輸系統(tǒng)進(jìn)行改造而形成一種新型現(xiàn)代交通系統(tǒng)。也就是說，ITS就是將先進(jìn)的信息技術(shù)、傳感技術(shù)、數(shù)據(jù)通信技術(shù)、自動控制技術(shù)、運(yùn)籌學(xué)、圖像分析技術(shù)、計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)以與人工智能等有效地綜合運(yùn)用于整個交通管理系統(tǒng)。在系統(tǒng)工程綜

23、合集成的總體思路指導(dǎo)下，建立起一種在大圍全方位發(fā)揮作用的實(shí)時、準(zhǔn)確、高效的運(yùn)輸綜合體系123。ITS智能化的特征體現(xiàn)在：原理上是基于知識體系；系統(tǒng)功能上應(yīng)至少具有判斷能力、推理能力和學(xué)習(xí)能力、并應(yīng)有輔助決策的作用；結(jié)構(gòu)上應(yīng)由機(jī)器感知、機(jī)器學(xué)習(xí)、機(jī)器識別與知識庫等部分組成。當(dāng)然，ITS并不意味著交通系統(tǒng)完全智能化。在組織或控制交通系統(tǒng)時，只是希望系統(tǒng)運(yùn)行秩序化，即盡可能達(dá)到高度組織化的程度，利用計(jì)算機(jī)和其他設(shè)備部分地替代交通主體人，完成部分預(yù)測、處理和決策，在交通系統(tǒng)管理中更重要的還是人參與。ITS的發(fā)展將推動運(yùn)輸進(jìn)入信息時代，是21世紀(jì)現(xiàn)代交通運(yùn)輸系統(tǒng)的發(fā)展方向。只有將“人和物的運(yùn)載和運(yùn)輸”和

24、“信息的運(yùn)載和運(yùn)輸”融為一體，充分利用信息技術(shù)的最新成果，挖掘信息資源的最大潛力，才能大幅度提高運(yùn)輸效率和服務(wù)質(zhì)量，滿足日益增長的社會需求。1.1.1智能交通系統(tǒng)的發(fā)展早在20世紀(jì)60年代，美國就開始進(jìn)行智能交通系統(tǒng)的先驅(qū)性研究，即電子路徑誘導(dǎo)系統(tǒng)研究（Electronic Route Guidance System,ERGS）。80年代中期加利福尼亞交通部門研究的PATHFINDER系統(tǒng)獲得成功，加速了智能交通系統(tǒng)的發(fā)展。此后，美國進(jìn)行“智能化車輛道路系統(tǒng)”（Intelligent Vehicle-HighwaySystem,IVHS）方面的研究；1990年美國運(yùn)輸部成立了智能化車輛道路系統(tǒng)

25、組織；1991年美國國會通過了“綜合地面運(yùn)輸效率法案”，發(fā)展經(jīng)濟(jì)上有效、環(huán)境上友好的國家級綜合地面運(yùn)輸系統(tǒng)，以提高客運(yùn)和貨運(yùn)的運(yùn)輸效率。1992年，由美國運(yùn)輸部、聯(lián)邦顧問委員會和全國智能交通協(xié)會聯(lián)合制定了“智能交通系統(tǒng)”發(fā)展戰(zhàn)略計(jì)劃；1993年，美國DOT（運(yùn)輸部）正式啟動了ITS體系框架開發(fā)計(jì)劃，目的是要開發(fā)一個經(jīng)過詳細(xì)規(guī)劃的國家ITS體系框架。1994年IVHS更名為ITS America(Intelligent Transportation Society of America)。歐洲ITS的發(fā)展早在1969年，歐共體委員會就提出要在其成員國之間開展與交通控制相關(guān)的電子技術(shù)研究與開發(fā)工作

26、。1985年，在法國的積極倡導(dǎo)和推動下，歐洲開始了一項(xiàng)名為“由里卡”（Eureka）的高新科技研究與開發(fā)計(jì)劃，制定了包括交通技術(shù)在的九大重點(diǎn)研究領(lǐng)域，包括以車輛的研究開發(fā)為主體的PROMETHEUS研究計(jì)劃和以道路基礎(chǔ)設(shè)施開發(fā)為主體的DRIVE研究計(jì)劃?！坝衫锟ā弊畛踉诮煌I(lǐng)域共設(shè)置了46個項(xiàng)目，旨在開發(fā)新型交通系統(tǒng)，改造舊的交通設(shè)施、減少交通環(huán)境污染并提高交通運(yùn)輸安全。1986年，以奔馳為主的歐洲11家汽車公司進(jìn)行了民間主導(dǎo)的PROMETHEUS（Programme for EuropeanTraffic with Highest Efficiency and Unprecedented S

27、afety）研究計(jì)劃，確定了四個基礎(chǔ)研究領(lǐng)域和三個應(yīng)用研究領(lǐng)域。PROMETHEUS計(jì)劃取得了巨大的成功并于1994結(jié)束。隨后在1995年，歐洲又開始一項(xiàng)新的研究計(jì)劃PROMOTE（Programme for Mobility in Transportation in Europe），該計(jì)劃的主要目的是實(shí)現(xiàn)道路交通管理系統(tǒng)和安全系統(tǒng)。同時，歐洲還實(shí)施了以歐盟各個成員國政府為主導(dǎo)的DRIVE（Dedicated Road Infrastructure for Vehicle Safety in Europe）研究計(jì)劃，其目標(biāo)是通過對道路交通與環(huán)境相互關(guān)系的研究，提高道路交通的安全性和運(yùn)輸效率。在

28、日本，1973年，以通產(chǎn)省為主開發(fā)的“汽車綜合（交通）控制系統(tǒng)”（CACS:Comprehensive Automobile(traffic)Control System）被認(rèn)為是日本最早的ITS項(xiàng)目，當(dāng)時在世界上處于領(lǐng)先地位；從1984年開始，建設(shè)省主持開發(fā)了“路車間通信系統(tǒng)”（RACS:Road/Automobile Communication System）;從1987年開始，日本警察廳支持開發(fā)“先進(jìn)的車輛交通信息與通信系統(tǒng)”（AMTICS:AdvancedMobile Traffic Information&Communication System）；1989年，建設(shè)省又將RA

29、CS升級為“先進(jìn)的道路交通系統(tǒng)”（ARTS:Advanced Safety vehicle）；通產(chǎn)主導(dǎo)研究開發(fā)了“超智能車輛系統(tǒng)”（SSVS:Super Smart Vehicle System）。1991年日本政府開發(fā)并投入運(yùn)行了“車輛信息與通信系統(tǒng)”（VICS:Vehicle Information&Communication System）。同時，日本警察廳也于1991年，在AMTICS的基礎(chǔ)上開發(fā)了“新交通管理系統(tǒng)”（UTMS:Universal Traffic Management System）。目前日本的ITS研究與應(yīng)用開發(fā)工作主要圍繞三個方面進(jìn)行，它們分別是：汽車信息和

30、通信系統(tǒng)VICS（Vehicle Information and Communication System）、不停車收費(fèi)系統(tǒng)ETC（Electronic Toll Collection）、先進(jìn)道路支援系統(tǒng)AHS（AdvancedHighway System）。在，20世紀(jì)70年代后期就制定了在公路隧道中應(yīng)用ITS的計(jì)劃，第一個ITS系統(tǒng)于1984年安裝啟用。1997年，一套尖端的TCS系統(tǒng)在青馬地區(qū)建成，除了遵循標(biāo)準(zhǔn)的TCS以外，該系統(tǒng)還廣泛采用了可變的信息顯示和標(biāo)識，以提高效率和安全。1999年，ITS發(fā)展戰(zhàn)略初步建立框架；將ITS應(yīng)用于地區(qū)戰(zhàn)略公路網(wǎng)（SRN）的研究已于1999年8月完成。

31、2000年3月，完成了交通信息中心的可行性研究報告，報告對交通信息技術(shù)進(jìn)行了深入的評估，并探討如何將這些技術(shù)整合起來在形成一個現(xiàn)代的信息系統(tǒng)。中國是當(dāng)今世界交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)發(fā)展最快的國家，但仍滿足不了經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展和人民生活水平提高的要求，而且這一供需矛盾也日益突出。中國早在20世紀(jì)70年代末就開始在交通運(yùn)輸和管理中應(yīng)用電子信息與自動控制技術(shù)，首先在、和等大城市開始了交通信號控制的研究與開發(fā)，在全國主要的大城市使用了單點(diǎn)定周期交通信號控制器和線性協(xié)調(diào)交通信號控制系統(tǒng)；1978年，市在前三門大街試驗(yàn)自行開發(fā)的城市交通控制系統(tǒng)：“七五”期間，我國在試驗(yàn)自行研制開發(fā)的自適應(yīng)交通控制系統(tǒng)；其后，我國又

32、有、等近20個城市建成了交通信號控制系統(tǒng)；80年代初開始，我國陸續(xù)引進(jìn)了國外先進(jìn)的交通控制系統(tǒng)（如英國的SCOOT系統(tǒng)、澳大利亞的SCATS系統(tǒng)等）。20世紀(jì)80年代后期，我國開始了ITS基礎(chǔ)性的研究開發(fā)工作，包括優(yōu)化道路交通管理、交通信息采集、駕駛員考試系統(tǒng)、車輛動態(tài)識別等；90年代開始建設(shè)交通指揮控制中心，目前，我國的大中城市都已基本建立了交通控制中心或交通指揮中心，并開展了駕駛員信息系統(tǒng)、城市交通管理的智能化誘導(dǎo)技術(shù)等方面的研究。隨著研究的不斷深入，學(xué)術(shù)交流活動也日益增多。1997年我國召開了“97智能交通系統(tǒng)發(fā)展趨勢國際學(xué)術(shù)研討會”；1998年，國際標(biāo)準(zhǔn)化組織交通信息與控制技術(shù)委員會I

33、SO/IC2004中國委員會正式成立，委員會的主要任務(wù)是積極推進(jìn)中國ITS的標(biāo)準(zhǔn)化；1999年，我國成功舉辦了“99國際智能交通技術(shù)研討會暨展會”；2000年7月，“第四屆亞太地區(qū)智能交通（ITS）年會暨技術(shù)產(chǎn)品展覽會”在舉行。為中國推動中國ITS的發(fā)展，2000年2月29日，科技部會同國家計(jì)委、經(jīng)貿(mào)委、公安部、交通部、鐵道部、建設(shè)部、信息產(chǎn)業(yè)部等部委相關(guān)部門，在充分協(xié)商和醞釀的基礎(chǔ)上，成立了發(fā)展中國ITS的政府協(xié)調(diào)領(lǐng)導(dǎo)機(jī)構(gòu)全國智能交通系統(tǒng)（ITS）協(xié)調(diào)指導(dǎo)小組與辦公室，并成立了ITS專家咨詢委員會。特別是國家在“九五”期間，原國家科委與十幾個部委成立了全國智能運(yùn)輸系統(tǒng)協(xié)調(diào)指導(dǎo)小組與辦公室，將

34、全球定位系統(tǒng)GPS(Global Positioning System)、地理信息系統(tǒng)GIS(Geographic InformationSystem)以與管理信息系統(tǒng)MIS(Management Information System)簡稱為“3S”（GPS、GIS、MIS）作為重點(diǎn)項(xiàng)目予以支持，并初步啟動了ITS體系框架和標(biāo)準(zhǔn)體系的研究；“十五”期間，隨著各項(xiàng)技術(shù)成熟與發(fā)展，ITS應(yīng)用已經(jīng)成為社會的共識，為此科學(xué)技術(shù)部將“智能交通系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)開發(fā)和示工程”列入“十五”國家科技攻關(guān)計(jì)劃的重大項(xiàng)目。目前該項(xiàng)目已經(jīng)全面啟動，首批確定了、和10各城市作為智能交通試點(diǎn)示城市。智能交通系統(tǒng)的發(fā)展符合未來

35、交通運(yùn)輸發(fā)展的方向，將為我國高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展提供一個巨大的市場。因此在我國開展智能交通與運(yùn)輸系統(tǒng)的開發(fā)和應(yīng)用，將對促進(jìn)國民經(jīng)濟(jì)和社會的快速發(fā)展，增強(qiáng)國際競爭力有十分重要的作用。為了從整體上規(guī)我國的智能交通系統(tǒng)建設(shè)，在全國智能交通系統(tǒng)協(xié)調(diào)領(lǐng)導(dǎo)小組和國家科技部的領(lǐng)導(dǎo)和組織下，我國完成了“智能交通系統(tǒng)體系框架”的研究和編制工作，并正在進(jìn)行“智能交通系統(tǒng)標(biāo)準(zhǔn)框架”的進(jìn)一步研究和修編工作。目前，我國已經(jīng)建立或正在研究開發(fā)的智能交通系統(tǒng)主要包括以下方面：（1）交通信號控制系統(tǒng)。我國大多數(shù)大城市已經(jīng)建立了交通信號控制系統(tǒng)，其中包括我國自行開發(fā)的系統(tǒng)和引進(jìn)的國外SCATS、SCOOT等系統(tǒng)。目前，我國若干研

36、究機(jī)構(gòu)和一些企業(yè)集團(tuán)正在致力于適合中國混合交通特點(diǎn)的、具有一定自學(xué)習(xí)功能的、與交通誘導(dǎo)等其他子系統(tǒng)有相當(dāng)協(xié)調(diào)能力的信號控制系統(tǒng)的研究開發(fā)工作。（2）交通監(jiān)控系統(tǒng)。我國多數(shù)城市已經(jīng)建立了以電視攝像為主體的交通監(jiān)控系統(tǒng)。（3）交通管理系統(tǒng)。利用網(wǎng)絡(luò)技術(shù)實(shí)現(xiàn)車輛檔案、駕駛員檔案、交通事故與交通違章的綜合管理，并實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)共享。（4）交通信息動態(tài)顯示系統(tǒng)。利用交通控制系統(tǒng)和交通信息系統(tǒng)等進(jìn)行動態(tài)信息顯示。（5）交通誘導(dǎo)系統(tǒng)。利用交通廣播電臺或交通尋呼臺實(shí)時發(fā)送交通信息。（6）交通運(yùn)輸安全報警系統(tǒng)。利用GPS/GIS等的功能。（7）電子收費(fèi)系統(tǒng)（ETC）。利用電子技術(shù)、計(jì)算機(jī)技術(shù)以與信息通訊技術(shù)，通過安裝

37、在汽車上的電子標(biāo)識卡（存儲與車輛收費(fèi)有關(guān)的大量信息，如預(yù)繳金額、車型、車主）與安裝在收費(fèi)車道旁的讀寫收發(fā)器，通過微波或紅外線進(jìn)行快速的數(shù)據(jù)交換，實(shí)現(xiàn)車輛的不停車收費(fèi)不僅可以解決收費(fèi)站的排隊(duì)問題，而且應(yīng)用它可以方便實(shí)現(xiàn)道路擁擠收費(fèi)，進(jìn)行交通需求管理；可以進(jìn)行交通監(jiān)視、事件檢測，實(shí)時的OD矩陣估計(jì)等。1.1.2 智能交通系統(tǒng)的主要研究容根據(jù)ITS的研究容，對ITS項(xiàng)目進(jìn)行分類的方法有很多種，這里采用的是美國國家ITS框架體系（National ITS Architecture）中對ITS的分類方法，將其分為7大類：先進(jìn)的交通管理系統(tǒng)（Advanced Traffic Management Syst

38、ems,ATMS）、先進(jìn)的出行者信息系統(tǒng)（Advanced Traveler Information Systems,ATIS）、先進(jìn)的公共交通系統(tǒng)（Advanced Public Transportation Systems,APTS）、先進(jìn)的車輛控制與安全系統(tǒng)（Advanced Vehicle Control and Safety Systems,AVCSS）、商用車輛營運(yùn)系統(tǒng)（Commercial Vehicle Operations,CVO）、緊急救援管理系統(tǒng)（Emergency Management Systems,EMS）、電子付費(fèi)與電子收費(fèi)系統(tǒng)（ElectronicPayment

39、 Systems&Electronic Toll Collection,EPS&ETC）。（1）先進(jìn)的交通管理系統(tǒng)（ATMS）ATMS利用監(jiān)測、通訊與控制等技術(shù)，將交通監(jiān)控系統(tǒng)監(jiān)測所得的交通狀況，經(jīng)由通訊網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)浇煌刂浦行模行脑诮Y(jié)合其他方面所獲得的信息，制定與評估交通控制策略，執(zhí)行整體性的交通管理，并將相關(guān)信息傳給出行者，以達(dá)到運(yùn)輸效率最大化與運(yùn)輸安全等目的。本系統(tǒng)主要特色是強(qiáng)調(diào)子系統(tǒng)間協(xié)調(diào)與實(shí)時控制的功能，提供匝道控制、信號配時方案、事件管理以與替代路線導(dǎo)引的參考等。（2）先進(jìn)的出行者信息系統(tǒng)ATISATIS由先進(jìn)的信息、通訊與其他相關(guān)技術(shù)，提供出行者必要的信息，使其能

40、在車、家里、辦公室、車站、途中等地點(diǎn)方便地取得所需地出行信息，作為出行方式與路線選擇的決策參考，以順利到達(dá)目的地。（3）先進(jìn)的公共交通系統(tǒng)APTSAPTS采用各種智能技術(shù)促進(jìn)公共交通的發(fā)展，如通過個人計(jì)算機(jī)、閉路電視等向公眾就出行時間方式、路線與車次選擇等提供咨詢，在公交車站通過顯示屏向候車者提供車輛的實(shí)時運(yùn)行信息。（4）先進(jìn)的車輛控制與安全系統(tǒng)AVCSSAVCSS結(jié)合傳感器、電腦、通訊、電機(jī)與控制技術(shù)應(yīng)用于車輛與道路實(shí)施上，幫助駕駛員提高行車安全性，增加道路容量，減少交通擁擠。本系統(tǒng)主要特色是利用傳感器彌補(bǔ)人類感官功能的不足，減少危險的發(fā)生；提高自動控制的程度，實(shí)現(xiàn)更安全、準(zhǔn)確、可靠的控制，

41、避免駕駛員因判斷錯誤或技術(shù)不成熟所造成的損失。城市智能交通信號控制方法與仿真研究CVO系統(tǒng)利用前述ATMS、ATIS與AVCSS技術(shù)于商業(yè)營運(yùn)車輛，例如車輛自動識別技術(shù)、車輛自動定位技術(shù)、車輛自動分類技術(shù)等，提供企業(yè)部勞動生產(chǎn)率，提升運(yùn)輸效率與安全，改進(jìn)對突發(fā)事件的反應(yīng)能力，改善車隊(duì)管理和交通狀況，并減少運(yùn)輸成本，提高生產(chǎn)力。所謂“商用車”不僅包括大型與重型車輛（如卡車、貨車），也包括緊急救援用車輛（如救護(hù)車、拖吊車），以與每日運(yùn)作的商用小型車（如出租車）等。（5）緊急救援管理系統(tǒng)EMSEMS即為當(dāng)緊急危難發(fā)生時，求援車輛如何求援、救援車輛如何在最短時間到達(dá)現(xiàn)場，以與如何警示其他駕駛員的系統(tǒng)。

42、本系統(tǒng)包括車輛故障與事故求援、事故救援派遣以與救援車輛優(yōu)先通行等部分，為使事件能在最短時間獲得解除，降低傷害的程度。（6）電子付費(fèi)與電子收費(fèi)系統(tǒng)EPS&ETC電子收費(fèi)系統(tǒng)應(yīng)用各種通訊和電子技術(shù)使得出行者和交通經(jīng)營管理機(jī)構(gòu)之間的交易變得更容易。電子收費(fèi)利用車上的電子卡與路測的電子接收設(shè)備進(jìn)行通訊。1.2 智能交通系統(tǒng)研究的意義智能交通系統(tǒng)的主要目標(biāo)就是要充分有效地利用現(xiàn)有的交通資源，使其利用效率最大。智能交通系統(tǒng)將緩解擁擠、減少交通事故、降低交通環(huán)境影響以與提高效率等方面產(chǎn)生可觀的社會經(jīng)濟(jì)效益。具體來說，智能交通系統(tǒng)的社會經(jīng)濟(jì)效益主要體現(xiàn)在如下幾個方面：（1）減少交通擁擠和行車延誤隨著城

43、市人口的增加和社會經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，汽車和道路交通量不斷的增加，相應(yīng)引起的交通擁擠也增加。不管在發(fā)展中國家，還是發(fā)達(dá)國家，每年由于交通擁擠造成的經(jīng)濟(jì)損失也十分巨大。ITS通過提供各種有選擇的信息服務(wù)，能夠使得出行者的路徑選擇向網(wǎng)絡(luò)均衡和系統(tǒng)最優(yōu)方向接近，達(dá)到路網(wǎng)負(fù)荷的均勻化，實(shí)時監(jiān)控系統(tǒng)能夠迅速發(fā)現(xiàn)交通事故。先進(jìn)的交通信號控制系統(tǒng)能夠根據(jù)實(shí)際情況調(diào)整信號控制，可大大減少行車延誤，實(shí)現(xiàn)道路資源的高效使用。美國交通部估計(jì)，若將ITS與新增容量相結(jié)合，可以將未來用于應(yīng)付交通擁擠而需擴(kuò)建基礎(chǔ)設(shè)施的費(fèi)用減少一半。（2）減少交通事故的發(fā)生率、死亡率根據(jù)美國的預(yù)測，到2020年，美國因交通事故造成的經(jīng)濟(jì)損失每年將

44、超過1500億美元，而采用智能交通系統(tǒng)將會提前對危險的預(yù)知，從而大大增加交通的安全性，將事故損失降至最低。（3）能源消耗量減少，污染程度降低事實(shí)表明，單純依靠交通設(shè)施建設(shè)解決交通問題，不但不能完全滿足交通需城市智能交通信號控制方法與仿真研究求，還占用和消耗了大量的土地、燃油等資源，并造成了汽車尾氣排放量的劇增，給環(huán)境帶來了惡劣的影響。如美國人口不足世界人口的5%，但能源消耗占了全世界總消耗的30%以上，其通運(yùn)輸所消耗的能源占了1/4，而其中95%是石油。在未來，ITS在大規(guī)模、大圍應(yīng)用將明顯改善這一狀況，大大降低交通運(yùn)輸系統(tǒng)的消耗和對環(huán)境的污染。（4）產(chǎn)業(yè)發(fā)展與就業(yè)機(jī)會的增加ITS涉與道路建設(shè)

45、、交通管理、通信、計(jì)算機(jī)、電子、汽車、自動控制、信息服務(wù)、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)等眾多媒體技術(shù)應(yīng)用可能性最大的行業(yè)。同時，ITS的技術(shù)發(fā)展與市場需求也將會推動與其相關(guān)的產(chǎn)業(yè)發(fā)展，增加就業(yè)崗位，促進(jìn)社會經(jīng)濟(jì)的健康1.3 本文主要硏究容和結(jié)構(gòu)安排本文的主要容分為以下四部分:1)對車流量統(tǒng)計(jì)相關(guān)算法進(jìn)行了研究,針對目標(biāo)檢測算法,研究了光流法、幀間差分法和背景差分法;針對背景提取算法,研究了均值法、統(tǒng)計(jì)中值法、單高斯背景模型法和混合高斯背景模型法;針對陰影消除算法,研究了基于HSV顏色空間變換的陰影消除算法、基于色彩特征不變量的陰影消除算法和基于紋理特征的陰影消除算法。同時,本文對上述算法進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)對比分析。2)給

46、出了一種改進(jìn)的混合高斯模型背景提取算法,當(dāng)讀入一定幀數(shù)的圖像之后認(rèn)為背景達(dá)到穩(wěn)定狀態(tài),讀入新的視頻幀時,對當(dāng)前幀進(jìn)行判斷,如果像素點(diǎn)和穩(wěn)定背景圖像的像素點(diǎn)差值大于閾值7,就對該像素點(diǎn)進(jìn)行更新,反之就不更新。3)給出了一種改進(jìn)的基于虛擬區(qū)域的車流量統(tǒng)計(jì)算法,首先設(shè)置檢測區(qū)域和檢測線,然后跟蹤檢測區(qū)域中車輛的質(zhì)心到檢測線的距離,如果小于7認(rèn)為有一輛車輛通過,通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證,本文算法的準(zhǔn)確率能達(dá)到90%左右。4)實(shí)現(xiàn)了一個車流量統(tǒng)計(jì)系統(tǒng),整個系統(tǒng)主要包括視頻播放模塊、GMM背景更新模塊、前景構(gòu)建模塊和車輛計(jì)數(shù)模塊。視頻播放模塊主要完成視頻的播放和顯示;GMM背景更新模塊主要是實(shí)現(xiàn)本文的背景提取算法;前

47、景構(gòu)建模塊的主要功能是通過陰影去除和形態(tài)學(xué)操作得到較好的前景圖像;車輛計(jì)數(shù)模塊的主要功能是完成本文的車流量統(tǒng)計(jì)算法。本文各個章節(jié)安排如下:第1章是緒論,主要介紹了基于視頻的車流量檢測技術(shù)的國外發(fā)展現(xiàn)狀,闡述了研究車流量統(tǒng)計(jì)的必要性。第2章介紹了常用的三種目標(biāo)檢測算法,包括光流法、幀間差分法以與背景減除法,并且對光流法和幀間差分法進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)仿真。然后介紹了常用的背景構(gòu)建算法,包括統(tǒng)計(jì)中值法、均值法、單高斯模型法和混合高斯模型法,并進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)對比。第3章詳細(xì)的介紹了實(shí)現(xiàn)過程的方法,并對方法進(jìn)行了詳細(xì)的介紹。第4章在VC6.0的基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)了本文的算法,系統(tǒng)主要包括視頻播放模塊、背景構(gòu)建模塊、后處理模

48、塊和車輛計(jì)數(shù)模塊。2 車流量統(tǒng)計(jì)算法相關(guān)研究基于視頻的交通流量統(tǒng)計(jì)系統(tǒng)安裝調(diào)試方便，維護(hù)也很簡單，對路面和土木設(shè)施不會產(chǎn)生破壞，對道路交通狀況不會產(chǎn)生影響，具有直觀、可監(jiān)視圍廣、 費(fèi)用較低等優(yōu)點(diǎn)，而且容易提供大量交通管理實(shí)時信息便于擴(kuò)展其它功能，因而 可廣泛應(yīng)用于交叉道口和公路干線的交通監(jiān)測系統(tǒng)中，具有廣闊的應(yīng)用前景。具體講，它可以為智能交通系統(tǒng)提供如下的功能和數(shù)據(jù)： 1)實(shí)時檢測并跟蹤所監(jiān)視區(qū)域的目標(biāo)車輛，記錄其位置、行駛速度以與 尺寸等特征信息； 2)實(shí)時自動地統(tǒng)計(jì)并記錄當(dāng)前道路上車流的統(tǒng)計(jì)參數(shù)，例如車速、等待時 間、道路占有率、車流量等，并對堵車等特殊的車流狀況進(jìn)行判斷并作出與時信 息反

49、饋； 3)自動識別感興趣車輛的車牌和車輛類型； 4)實(shí)時檢測監(jiān)視區(qū)域的車輛有無違章行為(包括越線、超速等)和事故 發(fā)生。若有，則報警并記錄現(xiàn)場情況，為交通部門事后處理提供確鑿的證據(jù)。 其中，在提供的各種功能中，車輛的實(shí)時檢測、識別與跟蹤是最基礎(chǔ)的部分， 其它的功能都是建立在車輛檢測、識別與跟蹤的正確結(jié)果基礎(chǔ)上的。本章將針對基于視頻的交通流量統(tǒng)計(jì)系統(tǒng)中的車輛檢測和車輛跟蹤這兩大核心技術(shù)進(jìn)行研究。其中車輛檢測部分是研究重點(diǎn)。 21 基于視頻的交通流量統(tǒng)計(jì)系統(tǒng)組成 通常，基于視頻的交通流量統(tǒng)計(jì)系統(tǒng)由三部分組成: 1)攝像頭進(jìn)行實(shí)時視頻采集 2)車輛檢測(識別分割)模塊 3)車輛跟蹤(計(jì)數(shù)統(tǒng)計(jì))模塊

50、首先由攝像頭拍攝得到實(shí)時交通場景的視頻序列，然后將視頻序列送到車輛檢測模塊，根據(jù)一定的視頻處理方法和準(zhǔn)則判斷是否有車輛經(jīng)過監(jiān)視的交通場景，并對車輛進(jìn)行識別分割，然后，在跟蹤模塊通過對車輛的運(yùn)動進(jìn)行運(yùn)算和估計(jì)，實(shí)現(xiàn)對車輛的計(jì)數(shù)統(tǒng)計(jì)。 22 車輛檢測技術(shù) 車輛檢測模塊，主要是對交通場景的視頻序列中的車輛進(jìn)行分割，將有可能是車輛的區(qū)域從復(fù)雜的交通場景中提取出來，以便進(jìn)行車輛的跟蹤計(jì)算。車輛檢測的重要性不單局限于視頻交通流量統(tǒng)計(jì)系統(tǒng)，對于整個視頻智能交通系統(tǒng)，車輛檢測也是運(yùn)用最為廣泛、同時也是最為基礎(chǔ)的一個分支。在幾乎所有的ITS中車輛檢測都是必不可少的一步。 車輛檢測的處理流程，可以再細(xì)分為兩個步驟

51、：候選區(qū)域確定和車輛確認(rèn)： 在車輛候選區(qū)域確定階段，需要確定車輛可能存在的區(qū)域，其它區(qū)域則被認(rèn)為沒有運(yùn)動目標(biāo)出現(xiàn)，從而不必再參與后續(xù)的處理。這一階段往往根據(jù)視頻序列的時間特性來分割運(yùn)動目標(biāo)，它需要先提取每幀圖像中的運(yùn)動信息，然后利用運(yùn)動信息的均一性來劃分區(qū)域和估圖像的運(yùn)動場，并將具有相似運(yùn)動的區(qū)域聚類，以獲得場景中的運(yùn)動區(qū)域。 而車輛確認(rèn)階段則是對上一處理過程中獲得的候選區(qū)域作進(jìn)一步處理，精確的提取出該區(qū)域中的車輛，確定其位置。此階段一般根據(jù)視頻序列的空間特性來分割視頻對象，它常常是把每一幀圖像都當(dāng)成是一幅靜態(tài)圖像，依靠經(jīng)典圖像處理技術(shù)進(jìn)行處理。 221 概述 雖然車輛檢測技術(shù)發(fā)展至今已有五十

52、多年的歷史，但是其效果仍然不夠理想，因?yàn)槿匀淮嬖谌缦碌目陀^條件： 1)由于進(jìn)入攝像機(jī)監(jiān)視圍的車輛具有不同的角度和速度，往往導(dǎo)致視頻序列中的車輛在尺寸、位置、方向上產(chǎn)生很大的變化。 2)車輛的外觀不但取決于車輛的角度，同時又受到鄰近物體的影響，例如車輛之間的遮擋關(guān)系、光照條件的改變等外界因素，往往也會對車輛的外觀帶來較大影響，而且這種情況又是隨機(jī)出現(xiàn)的。 因此，車輛檢測算法和人們預(yù)想的ITS中達(dá)到的要求還有很大差距，無論是識別性能還是處理速度都還有很大的發(fā)展?jié)摿Α?近年來，國外學(xué)者對視頻圖像的運(yùn)動目標(biāo)檢測進(jìn)行了許多研究，比較常用的方法有基于檢測線的圖像差分法和光流場法。前者利用視頻幀之間的差分值

53、進(jìn)行檢測，后者通過合并運(yùn)動矢量一樣的區(qū)域進(jìn)行檢測?；诠饬鲌龇ǖ倪\(yùn)動目標(biāo)檢測由于噪聲、多光源、陰影、透明性和遮擋性等原因，使得計(jì)算出的光流場分布不是十分可靠和精確，且光流場的計(jì)算實(shí)時性和實(shí)用性較差。圖像差分法又分基于背景差分的方法和基于幀間差分的方法，前者定位精確、速度快，但缺乏合理的背景更新方法；后者可以提取出物體的運(yùn)動信息，但由于相對運(yùn)動與物體位置并非完全一致，存在檢測出的運(yùn)動目標(biāo)位置不精確的情況。為此有人提出許多方法的融合改進(jìn)，如基于邊緣的背景去除法，但該類方法存在著由于運(yùn)動目標(biāo)邊緣與背景邊緣可能有一定交迭，使部分運(yùn)動目標(biāo)信息被去除的缺點(diǎn)。此外，各類傳統(tǒng)的圖像處理方法也在車輛目標(biāo)檢測階段

54、針對不同的環(huán)境特點(diǎn)而有所應(yīng)用。下面對各算法原理進(jìn)行分類介紹。 222 核心技術(shù) 車輛檢測的目標(biāo)是：針對視頻幀，區(qū)分出運(yùn)動的車輛目標(biāo)和道路背景。這一過程往往是結(jié)合視頻序列所提供的時空特性來進(jìn)行的，通過分析連續(xù)畫面間的變化部分，抽出運(yùn)動目標(biāo)的特性來判斷其運(yùn)動狀況。通常的做法就是突出目標(biāo)或消除背景。這類方法有檢測線法，計(jì)算運(yùn)動矢量的光流場法等。其中檢測線法又可以根據(jù)不同的規(guī)則再作細(xì)分。而另一類方法，是傳統(tǒng)的圖像分割方法在車輛檢測階段的應(yīng)用。例如均值聚類法、邊緣檢測法，區(qū)域分割法等，這些方法雖然沒有利用視頻序列特有的時間特性，但由于算法穩(wěn)定成熟，執(zhí)行效率高，在某些交通監(jiān)視環(huán)境中也有不錯的效果。 1)基

55、于視頻序列彩色圖像顏色比對的檢測線法 這是一種低級層次的車輛目標(biāo)檢測方法。它以假設(shè)路面顏色與車輛顏色不同作為前提條件。實(shí)現(xiàn)中，首先在視頻序列的每一幀中一樣位置上設(shè)定一條虛擬的檢測線(如圖23中的虛線所示)，然后根據(jù)假設(shè)，通過檢測線的車輛的顏色與檢測線所在的路面的顏色是不同的，因此計(jì)算機(jī)首先獲取檢測線所在路面顏色作為參考，然后定時與當(dāng)前視頻幀中檢測線所在位置的顏色進(jìn)行對比。如果顏色差值小于某個閾值，則認(rèn)為時背景微變，使用新的背景色代替原先設(shè)定的參考色；如果對比后的顏色差值大于與先設(shè)好的閾值，那么認(rèn)為有車輛通過，可以據(jù)此實(shí)現(xiàn)車輛的通行檢測。 這種方法的優(yōu)點(diǎn)是算法非常直觀簡單、程序運(yùn)行速度快，但缺點(diǎn)也很明顯。首先，為了保證車輛之間的空隙路面能夠被攝像頭捕獲，以實(shí)現(xiàn)車輛確認(rèn)，攝像頭與路面必須形成90度左右夾角，而且必須安裝得很高才能拍到整個路面；其次，由于這種方法是直接進(jìn)行對應(yīng)區(qū)域顏色對比的，攝像頭不能晃動，否則會導(dǎo)致對應(yīng)像素的位置不匹配而產(chǎn)生錯誤。另外，在多車道環(huán)境中，當(dāng)同時有多輛汽車經(jīng)過虛線區(qū)域時，