（计算机应用技术专业论文）基于视频的交通流信息的采集及其嵌入式实现.pdf

江苏大学硕士学位论文 摘要 实时交通流数据的采集在智能交通系统中起着重要的作用。交通流检测有多种 方式，而基于图像处理的视频检测方式近年发展很快，它具有大区域检测、设置 灵活等优越性，已成为智能交通系统的一个研究热点。 本文致力于研究一种灵活可靠的视频交通流检测系统，将智能传感器的概念引 入视频检测中，以提高检测效率。车辆的检测基于车道，在每个车道设置两组虚 拟检测线( 每组虚拟检测线包括横向和纵向虚拟检测线) 来检测交通流参数，虚拟 检测线的作用类似于电磁感应线圈。系统通过对视频虚拟检测线的预处理将二维 的数字图像转化成一维的检测信号，减小了运算量，降低了运算负荷。该方法的 特点是处理运算的图像区域小，避开了在二维图像空间中进行车辆跟踪。 通过大量的实验和分析，论文完成了复杂道路交通场景下的车辆检测和车速测 量算法的开发工作，并利用m a t l a b 进行了仿真和验证。论文的主要工作包括： ( 1 ) 改进了虚拟检测线的设置，每组虚拟检测线由横向和纵向两部分组成， 在横向和纵向虚拟检测线上分别通过帧间差分和背景差分进行特征信号的提取。 在分析虚拟检测线位置和大小对输出信号的影响基础上，提出虚拟检测线设置中 应遵循的一些原则。 ( 2 ) 采用形态除噪方法、k i r s c h 边缘检测方法、基于k a l m a n 的背景更新方法 以及基于结构单元的阴影去除方法进行图像预处理。 ( 3 ) 在交通流信息采集系统中为了精确地在一维信号中跟踪车辆，系统引入 了正负信任帧、正负信任段等重要参数及奖惩策略，同时为了提高速度测量的精 度和减小计算量，系统利用车头分别进入上下两横向检测线时候的特征信号求取 车辆的速度。 ( 4 ) 利用基于a r m l i n u x 的嵌入式平台完成交通流检测原型系统的设计，验 证算法的实时性和方便性。 实验证明本文提出的基于视频的交通流信息采集方法具有一定的稳健性，实时 性，方便性和鲁棒性。 关键字：智能交通系统，图像处理，虚拟检测线，交通流信息检测，嵌入式系统 江苏大学硕士学位论文 a bs t r a c t t h ec o l l e c t i o no fr e a l q i m et r a f f i cd a t ap l a y sac r i t i c a lr o l ei ni n t e l l i g e n tt r a n s p o r t a t i o n s y s t e m t e c h n o l o g i c a li n n o v a t i o n sh a v eg i v e nr i s et od i f f e r e n tt y p e so ft r a f f i cd e t e c t o r s m e a n w h i l e ，ap r o m i s i n ga p p r o a c h , v i d e o b a s e dm e a s u r e m e n ts y s t e m ，h a sd e v e l o p e d q u i c k l y s i n c ei th a sm a n ya d v a n t a g e s ，f o ri n s t a n c e ，w i d e r - a r e ad e t e c t i o na n ds u p e r i o r f l e x i b i l i t y , m a n yr e s e a r c h e sh a v e b e e nd o n ei nt h i sa r e a i nt h i sp a p e r , i no r d e rt od e v e l o paf l e x i b l ea n dr e l i a b l es y s t e mf o rd e t e c t i n gt h e t r a f f i cp a r a m e t e r st h r o u g hi m a g es e q u e n c e s ，t h ei n t e l l i g e n ti m a g es e n s o r si s p r e s e n tt o i m p r o v ed e t e c t i n ge f f i c i e n c y t h ev e h i c l ed e t e c t i o ni sb a s e do nt h er o a d w a y , w h i c hs e t s t w ov i r t u a ll o o p s ( e v e r yv i r t u a l l o o pc o n t a i n sat r a n s v e r s ea r e aa n dal e n g t h w a y s a r e a ) ，l i k et h ei n d u c t i v el o o ps e n s o r , t od e t e c tt h e i rt r a f f i cf l o wp a r a m e t e r s t h ek e yi d e a o ft h es y s t e mi sc o n v e r t i n gt h et w o - d i m e n s i o n a li m a g ed a t at oo n e d i m e n s i o n a ld i g i t a l t e m p o r a ls i g n a l sb yt h ev i r t u a ll o o p ，w h i c hr e d u c e sc o m p u t a t i o nl o a d v e h i c l ed e t e c t i o na n dv o l u m em e a s u r e m e n ta l g o r i t h m sh a v eb e e na c c o m p l i s h e d t h r o u g hal a r g en u m b e ro fe x p e r i m e n t sa n dp l e n t i f u la n a l y s i si nt h et r a f f i cs c e n et h a tc a n b es i m p l eo r c o m p l i c a t e d a n da l g o r i t h m sh a v e b e e ne m u l a t e da n dt e s t i f i e db y m a t l a b c o n t r i b u t i o ni nt h i sd i s s e r t a t i o na sf o l l o w ： ( 1 ) t h ev i r t u a l l o o ps e ti nt h ei m a g eh a sb e e ni m p r o v e d ，w h i c hc o n t a i n sa t r a n s v e r s ea r e aa n dal e n g t h w a y sa r e a e a c hv i r t u a l - l o o p so u t p u ts i g n a l sm a i n l yd e r i v e f r o mt h ep i x e ld i f f e r e n c eb e t w e e nc o n s e c u t i v ei m a g ef r a m e sw i t h i nt h et r a n s v e r s e v i r t u a l - l o o pa r e aa n dt h ep i x e lc o s to fb a c k g r o u n ds u b t r a c t i o ni m a g ew i t h i nt h e l e n g t h w a y sv i r t u a l - l o o pa r e a w h e nt h ev i r t u a l - l o o pw a ss e t ，s o m er u l e sa b o u tp o s i t i o n a n ds i z eo ft h ev i r t u a l - l o o ph a v eb e e np r e s e n t ( 2 ) i nt h ep r e v i o u sm a n a g e m e n to fi m a g e ，t h em a t h e m a t i c a lm o r p h o l o g y m e t h o d ，t h ek i r s c he d g ed e t e c t i o na l g o r i t h m ，t h ek a l m a na l g o r i t h ms e l e c t e dt ou p d a t e d t h eb a c k g r o u n dw i t h i nt h el e n g t h w a y sv i r t u a l l o o pa r e aa n dt h es h a d o we l i m i n a t i n g m e t h o db a s e do ns t r u c t u r a le l e m e n t sw e r eu s e d ( 3 ) i no r d e rt ot r a c k i n gt h ev e h i c l em o r ei n e r r a b l y , s y s t e mu s e ss o m ei m p o r t a n t i i i 江苏大学硕士学位论文 p a r a m e t e r ss u c h 雒p o s i t i v e l ya n dn e g a t i v e l yc r e d i b l ef r a m e 、p o s i t i v e l y 、n e g a t i v e l y c r e d i b l e s e g m e n ta n ds oo n ，a n da n e f f e c t i v ea l g o r i t h r n ( p u n i s h m e n ta n dr e w a r d a l g o r i t h m ) w a sp r e s e n t i no r d e rt om e a s u r et h ev o l u m eo fv e h i c l e sm o r ei n e r r a b l ya n d e a s i l y , t h eo u t p u ts i g n a lp r o d u c e dw h e nt h eh e a do ft h ev e h i c l e sd r o v ei n t ot h et w o t r a n s v e r s ev i r t u a l l o o pa r e ai no n el a n ew a su s e d ( 4 ) ap r o t o t y p es y s t e mw a sa l s od e s i g n e do ne m b e d d e da r m l i n u xa n dp r o v e dt h e s y s t e mw a sr e a lt i m e l ya n dc o n v e n i e n t e x p e r i m e n t sh a v ep r o v e dt h a tt h em e t h o do ft r a f f i ci n f o r m a t i o nd e t e c t i o nb a s e do n v i d e ow a ss i m p l ea n da v a i l a b l e ，r e a lt i m e l y , c o n v e n i e n t ，、) l ，i t l lg o o dt o l e r a n c ea n d a p p l i c a b i l i t y k e y w o r d s i n t e l l i g e n tt r a n s p o r t a t i o ns y s t e m ，i m a g ep r o c e s s i n g ，v i r t u a ld e t e c t i o n l i n e ，v e h i c l ep a r a m e t e rd e t e c t i o n ，e m b e d d e ds y s t e m i v 学位论文版权使用授权书 本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定， 同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版， 允许论文被查阅和借阅。本人授权江苏大学可以将本学位论文的全部 内容或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫 描等复制手段保存和汇编本学位论文。 保密口， 在年解密后适用本授权书。 本学位论文属于 不保密囱，。 学位论文作者签名李小中师签名： 签字日期：2 9 年修月可日签字日期：神年f 月y3 日 独创性声明 本人郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下，独立进 行研究工作所取得的成果。除文中已经注明引用的内容以外，本论文 不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品成果。对本文的 研究做出重要贡献的个人和集体，均己在文中以明确方式标明。本人 完全意识到本声明的法律结果由本人承担。 学位论文作者签名：专，j 、吁 日期：2 口。8 年1 2 1 月 冯 e l 江苏大学硕士学位论文 1 1 课题背景及意义 第一章绪论 随着我国经济建设的蓬勃发展，城市的人口和机动车拥有量在急剧增长，交 通流量日益加大，交通拥挤堵塞现象日趋严重，交通事故时有发生。交通问题已 经成为城市管理工作中的重大社会问题，阻碍和制约着城市经济建设的发展。建 设交通基础设施一直被看作解决交通问题的有效途径，然而可以利用的交通空间 有一定的限度，建设交通基础设施并不是解决交通问题的唯一方法。随着科学技 术的发展，运用科学的管理方法解决交通问题越来越受到人们的重视，并形成了 智能交通的概念。 智能交通系统( i n t e l l i g e n tt r a n s p o r t a t i o ns y s t e m ，简称i t s ) 是目前世 界交通运输领域的前沿研究课题，它融合了电子信息技术、通信技术、自动控制 理论、计算机技术和传统的交通工程学理论等多个学科的理论，并将其应用于现 代的交通运输管理体系中，从而实现交通运输服务和管理智能化。i t s 研究和发展 较快的国家和地区是美国、日本和欧盟。以美国的i t s 发展为例对i t s 的组成分 为先进的交通管理系统( a d v a n c e dt r a f f i cm a n a g e m e n ts y s t e m ，简写为a t m s ) 、先 进的出行者信息系统( a d v a n c e dt r a v e ll e ri n f o r m a t i o ns y s t e m ，简写a t i s ) 、先 进的车辆控制系统( a d v a n c e dv e h i c l e c o n t r o ls y s t e m ，简写a v c s ) 、商用车辆运 营系统( c o m m e r i c i a lv e h i c l eo p e r a t i o ns y s t e m ，c v o s ) 、先进的公共交通运行 系统( a d v a n c e dp u b li ct r a n s p o r t a t i o ns y s t e m ，简写a p t s ) 、先进的市际交通运 输系统( a d v a n c e dr u r a lt r a n s p o r t a t i o ns y s t e m ，简写a r t s ) 六个系统n 2 1 。美、 日、欧各家对i t s 系统划分的数目和名称叫法虽不尽相同，但其中所包含的内容 已逐趋一致，除了个别分系统外，基本含盖了美国所归纳的六个分系统。 在i t s 六个分系统中，a t i s 是建立在完善的信息网络基础上的，交通参与者 通过装备在道路上、车上、换乘站上、停车场上以及气象中心的传感器和传输设 备，可以向交通信息中心提供各处的交通信息，该系统得到这些信息并通过处理 后，实时向交通参与者提供道路交通信息、公共交通信息、换乘信息、交通气象 信息、停车场信息以及与出行相关的其他信息，出行者根据这些信息确定自己的 江苏大学硕士学位论文 出行方式、选择路线。a t m s 有一部分与a t i s 共用信息采集、处理和传输系统，但 是主要是给交通管理者使用的，它将对道路系统中的交通状况、交通事故、气象 状况和交通环境进行实时的监视，根据收集到的信息，对交通进行控制，如信号 灯、发布诱导信息、道路管制、事故处理与救援等。 从a t i s 和a t m s 两个子系统可见，交通流信息的采集是智能交通系统中的一 个重要的构成要素，实时的或者历史统计的交通流数据信息是进一步研究的基础。 1 2 国内外研究现状 用于自动采集交通流信息的车辆检测器是随着高速公路的建设而迅速发展起 来的，国外如美国、日本、英国等国家起步较早，我国大规模使用车辆检测器是 近十多年的事情。现有的车辆检测器是通过在高速公路沿途埋设的大量检测器及 交通要道外安设的电视录像机等，将数据和画面传送到控制中心来检测、判断交 通偶发事件，以发现问题，从而达到报警和人工干预的目的。现在，随着大范围 车辆识别检测器的应用，加上光纤通信系统、基于微处理器的信号控制设备、强 有力的计算机系统以及工程模块的人工智能化等，交通监控系统正朝着大范围、 全方位、智能化和实时控制的方向发展。 目前实用的交通信息采集技术有测速雷达豳1 、环形线圈检测器h 1 、超声波检测 器嵋3 、微波探测器障1 、红外线检测器、视频图像处理技术n 1 等。应用较多的是环形 线圈检测器、微波检测器和视频检测器。 环形线圈检测器出现于2 0 世纪6 0 年代，是目前交通控制中应用最广的交通量 检测器。该检测器是一种基于电磁感应原理的车辆检测器，它的传感器是一个埋 设在路面下、通有一定交变电流的环形线圈。当车辆通过线圈时，车辆引起线圈 回路电感量的变化，检测器检测出该变化就可以检测出车辆的存在。 环形线圈检测器是目前使用效果较好的一种车辆检测器，大量的应用实践表明 该检测器有测量精度高、适应性较强、性价比高等优点。同时环形检测线圈在使 用的过程中也逐步的显露出一些致命的缺点，主要表现在以下几个方面： 1 自身可靠性和寿命问题。感应线圈的埋设方式对可靠性和寿命影响很大， 易被重型车辆辗坏，在路面开裂、变形和维修时易损坏。 2 安装维护影响交通问题。感应线圈埋设在路面下，因此安装和维护感应线 2 江苏大学硕士学位论文 圈时需中断交通。而且每次重新铺设路面都需更换线圈，因此使用感应线圈的直 接费用将持续增加。 3 影响路面寿命问题。安装感应线圈时需要在路面上切槽，安装后再填充填 料，破坏了路面的完整性，影响路面寿命。 4 局限性问题。不能检测静止车辆。 微波检测器是一种工作在微波波段的雷达探测器，它向行驶的车辆发射调频 微波，波束被行驶的车辆阻挡而发生反射，反射波通过多普勒效应使频率发生偏 移，根据这种频率的偏移可检测出有车通过，经过接收、处理、射频放大后输出 一个检测信号，从而达到检测道路交通信息的目的。 微波检测器是目前使用量仅次于环形线圈的一种检测器，具有多道性、全天候 性、使用维护简便等优点睛1 。但是也存在着成本高和安装复杂的缺点。 视频车辆检测系统是在传统的电视监视系统基础上发展起来的。先进的视频 车辆检测系统是由车辆检测技术、摄像机和计算机图像处理技术三者有机结合构 成，以达到大范围检测和识别车辆的目的，与其它检测设备相比，视频检测设备 有更多的优点：( 1 ) 视频摄像机的安装简单方便，且安装时并不破损路面、不影响 公路交通。同时，可以有效利用现有公路网上的己有视频设备，这将大大节省开 支；( 2 ) 一套视频检测器设备能够同时检测几条车道；( 3 ) 计算机视觉能够抽取更 为丰富的交通信息，通过计算机视觉不仅可以获取车流量、车速、车道占有率、 车型分类等常规交通信息，还可以获取常规检测器无法得到的车牌号码、车辆运 行轨迹，以及大范围交通现场信息等；( 4 ) 可以实现更多的智能交通管理功能，这 是其它检测设备无法做到的，如电子警察，采用智能图像识别处理技术，确保系 统自动识别违章车辆的行驶轨迹( 即违章过程) ，并准确抓拍违章车辆的车牌照特 写照片，为依法处罚提供最充足的法律依据；( 5 ) 由视频检测设备得到的交通信息 便于联网工作，有利于实现道路交通网的监视和控制，同时可为交通管理部门提 供可视图像；( 6 ) 随着计算机处理器速度的提高和图像处理技术在嵌入式领域应用 的发展，基于视频的车辆检测能满足系统实时性、安全性和可靠性的要求。 基于上述优点，交通图像检测与处理方法在交通监控领域中的应用研究己引 起了国内外学者广泛关注，业已形成许多研究热点，如车流量视频检测方法、车 牌自动识别、车型分类、车速检测等p 1 。 江苏太学硕士学住论文 “t 匹f 埠x g 峨理羹丘秉喃 嘲卜1a u t o s c o p e t m 大区域视频检测系统 目前在国际l 有小少公刊推出r 自己的视频榆测产品，直u 荚目的a u t o s c o p e ( 如 蚓卜1 ) 、v t d s 、v i d e ot r a c k9 0 0 、两rj 子的a r t e m i s 、比利时的f e - a f i o n 等”1 ”_ 1 围内的有晴i 犬的v t d 2 0 0 0 1 1 系列视频检测器。r 岍以具有代表性的a u t o s c o p e 加 以简要说明。 a u t o s c o p e 人区域视频车辆检测技术由美幽公司”发，足世界研发培早并最先 获得同际专利的视频乍辆榆测技术。经过近年的小断发展，已存争i f ：界安装丁州 万多套，占伞世界市场份额的4 5 。 a u t o s c o p e 检测系统i h3 2 个摄像机、6f ta u t o s c o p e2 0 0 4 视频检测器和l 台 监控电脑组成。检测系统的核心是视频榆测器，它包括以c p u 为基础的微处理器， 多个电路模块和王i jj 。分析视频罔像的软件。用户”r 以通过旺不器设置虚拟的检测 器，榆测器的类型包括计数榆测器、存打柃测器、方向存存检测器、速度榆测器 等。系统能够埘变堪流进 r 实时计数，并计算出e 它的交通流参数，包括牟流总 量、r 1 ，有率、车辆分类、午流率、车头时距和午速等“1 。 a u t o s c o p e 仃以r 的特点和优点 l 视频摄像机有u j 靠的变通卡 ! ：测羽i 自动崎视功能 2 l l n j 时处胖多蹄信号，并视频信号能通过恫轴l 乜缆、光纤、般绞线、无 线微波多种传输方式进行传输； 3 无损检测，安装卜耍存地面e 进行，无须破坏路面，n ：修路和静醐路面时， 可作为便携式的榆测系缆： 4 能j 视频临视器梭对摄像机的槛，矗范m ，口，、叮直舰地观察榆恻状况，以 江苏大学硕士学位论文 确保检测器设置的最佳位置； 5 一个摄像机可以覆盖多个车道，进行真正意义的大区域检测； 6 可检测不同类型的交通流参数，包括流量、方向、存在、速度、停止车辆、 车辆排队和事故检测等； 7 检测器设置灵活，可根据摄像机的高度设置大小不同的检测区域，无须干 扰正常的交通就可完成检测器的设置，检测器的重新配置、移动或改变大小也简 单方便。 目前国内外推出的视频车辆检测产品具有广阔的应用前景，因此基于视频的车 辆检测方法在交通监控领域中的应用研究已引起了国内外学者广泛关注，并且取 得了很多的成果。但是无论是已经推出的视频车辆检测产品还是正在研究阶段的 基于视频的车辆检测方法都存在一些缺点，主要为： 1 视频图像处理的特点是数据计算量大，如使用图像帧大小为6 4 0 4 8 0 像 素，帧率为2 5 帧秒，图像格式为r g b 格式，每个像素用2 4 位即3 个b y t e 表示， 则每秒钟的图像数据为2 3 0 4 m b 。在检测中如果使用边缘检测、滤波等基于图像区 域的算法，运算量相当大，对每帧的整幅图像处理在普通的微机上是很难达到实 时性的n4 1 。因此系统需要高性能处理器的支持，如哈工大的v t d 2 0 0 0 e 系列视频检 测器采用了d s p 、f p g a 处理技术，这样就增加了成本，造成了价格的昂贵。 2 受环形感应线圈的启发，利用车辆通过在视频画面上的虚拟检测线产生的 颜色灰度变化来检测车辆，运算量小，可以满足实时性要求，同时也可以测量与 交通控制相关的多个参数b “1 。但也存在着一些不足，如文献铂中提到的系统是 在p c 机上通过v c 编程实现，这就存在着安装不便，无法适应道路交通恶劣条件 的缺点。同样在文献口4 3 设计的系统只设置了与车道垂直的横向虚拟检测线来实现 交通流的检测，从而导致当车辆跨道行驶的时候出现车辆被重复计数的错误。 3 在车辆检测过程中，以前的检测系统( 如文献1 介绍的检测系统) 主要是通 过对图像的r g b 特征空间进行分析来进行车辆的检测，这就导致了检测结果对车 辆颜色的依赖性大，影响车辆检测的精度。 为了解决上述基于视频的车辆检测系统存在的问题，本文通过改进虚拟检测线 的设置，图像预处理中选择k a l m a n 滤波、形态除噪和k i r s c h 边缘检测、提出新 的阴影去除方法，并且以此虚拟检测线为基础设计了交通流检测算法，有效的解 江苏大学硕士学位论文 决了车辆跨道行驶和车辆颜色对检测精度影响的问题，同时提出在基于a r m l i n u x 平台上实现交通流检测系统，使该交通流检测系统安装方便、适应道路交通的恶 劣环境和降低了成本。 1 3 论文主要工作及组织结构 本文从交通现场采集的交通视频着手分析，参考视频车辆检测的现有相关研 究成果，提出一种实用的基于视频图像的实时车辆检测方法，同时在a p w - l i n u x 嵌入式系统上开发了相关的视频交通流信息采集软件，研究工作的整体思路如图 1 - 2 所示。算法研究的目的是为了开发实用的嵌入式交通流信息采集软件，从一般 的图像分析方法中探索出适合于动态交通流检测的方法，同时要求算法的实时性、 准确性都比较高。具体的研究工作包括以下内容： ( 1 ) 分析现有的实时运动目标检测方法，包括基于虚拟检测线的检测方法。 在此基础上综合应用图像差分、边缘检测、数学形态学等技术设计并实现了一种 具有较好鲁棒性的车辆检测和交通参数提取方法。首先本文引用了横向和纵向虚 拟检测线概念，以改进车辆的重复计数问题，同时在检出目标的阴影去除、特征 提取等方面给出了自己的看法，在此基础上实现了相关交通参数的计算。 ( 2 ) 在上述方法研究的基础上，利用a r m l i n u x 嵌入式平台完成了交通流信 息实时采集的原型系统的设计，实现交通流量统计、速度测量、车道占有率测量 和分钟交通量等检测功能。 图卜2 研究方案 6 江苏大学硕士学位论文 根据研究内容，本论文共分六章，各章的主要内容如下： 第一章绪论，介绍了本课题研究的背景和意义、国内外研究现状，提出了本 文研究的方法。 第二章相关技术综述，介绍了基于视频的交通流信息采集系统中需要的一些 技术知识，包括交通流参数定义、背景选取和更新、差分图像、图像分割和数字 图像数学形态学分析等内容。 第三章基于虚拟检测线的运动车辆特征提取技术，介绍了交通流检测系统实 现的各个步骤和采用的方法。整个系统分为差分图像，边缘检测，形态除噪，阴 影边缘去除，虚拟检测线图像特征的提取、参数检测和背景更新。 第四章运动车辆检测与相关交通参数计算方法，在分析现有关于虚拟检测线上 的交通流信息检测算法的基础上，研究出更加精确和适合视频虚拟检测线上交通 流检测算法，并对m a t l a b 仿真结果进行了分析。 第五章基于a r m 的嵌入式原型系统设计与实现，本章主要介绍了基于虚拟检 测线的交通流信息检测算法嵌入式实现的各个步骤。实验结果表明在该嵌入式平 台上实现基于虚拟检测线的交通流信息检测完全能达到实时性要求。 第六章对全文的工作进行了总结和概括，并对进一步的研究进行了说明。 7 江苏大学硕士学位论文 第二章相关技术综述 车辆运动目标的研究对象是图像序列，对图像序列的研究一般要比对单帧图 像作静态分析容易。一般而言，运动目标的检测与跟踪研究中经常遇到的难点在 于：运动物体的正确识别与分割；物体之间的遮挡与重叠；初始运动参量的确定 等等。根据交通流检测的特点，本章对交通流检测过程中用到的一些相关技术进 行综述，包括相关的图像处理技术如差分图像、边缘检测、数学形态除噪、背景 选取和更新等，同时介绍了在交通控制中常用的交通流参数。 2 1 差分图像 车辆目标检测针对的是视频图像序列，在视频图像处理中，运动目标的检测 和估计主要有两种比较常用的方法：一种是差分图像检测，另一种是基于块匹配 或光流方法的运动矢量场计算。差分图像方法快捷简单，适合于运动快且形变较 大的运动目标和实时性要求较高的场合，但是对有全局运动的场景不能直接使用。 运动矢量的方法比较精确、鲁棒，给出的信息更丰富，并可处理有全局运动的情 况，缺点是计算需要更多时间，对过于复杂和快速的运动效果不好n 5 1 6 1 。 在车辆检测中，目标运动的速度较快，视频的帧率较大，而检测的实时性是 车辆检测系统的生命线n7 1 。在检测时所用的摄像机的位置和视场是固定不变的， 视频的场景不是全局运动，车辆检测属于静止背景下的运动目标检测。基于以上 的原因分析，使用差分图像检测车辆目标。 差分图像检测运动目标比较简单，易于实时实现，因而成为目前应用最广泛、 最成功的运动目标检测方法。差图像法可分为以下三类： 一类是用序列中的每一帧与一个固定的静止参考帧( 不存在任何运动物体) 做 图像差。此类背景差分方法的优点是位置精确、速度快，因为它只需要获取当前 的一幅图像。不足之处是易受环境光线变化的影响，而且自然景物环境永远不会 很静止( 例如，风吹动树枝和树叶，太阳位置改变导致阴影的变化等) ，所以需要 加入背景图像更新机制，这意味着必须不断地更换参考帧，并且该方法不适合于 背景灰度变化很大的情况n 引。 8 江苏大学硕士学位论文 另一类是用序列图像中的连续两帧进行差分，然后二值化该灰度差分图像来 提取运动信息。此类相继图像差分法的优点是它只对运动的物体敏感，实际上它 只检测出相对运动的物体，而且因为两幅图像的时间间隔较短，差分图像受光线 变化的影响小。不幸的是，这种方法常常会引起两种不良的后果：一种是两帧间 物体重叠部分没有检测出来，即只检测出物体的一部分；另一种是检测出物体在 两帧中的位置信息不够准确n 9 1 。 第三类是三帧序列图像差分法，利用三帧图像计算出两个差图像，再令差分 图像对应像素相乘，从灰度差图像中提取出运动信息。该方法需要连续的三帧图 像，并要计算梯度图像，算法的计算量较大并且有一帧的延迟时间啪3 。 2 2 背景选取和更新 在背景差分方法中，背景参考帧的获取是关键。由于图像本身存在各种光电 干扰产生的噪声，对于图像序列 f ( o ) ，f ( 1 ) ，f ( i ) ，) ，如果取单帧的图像作 为参考帧，肯定会带来很大的误差，因此可以对m 帧图像进行叠加，取平均值： m 抽( x ，y ) = z ( x ，y ) m ( 2 1 ) i = l m 越大，多帧平均值越接近无噪声图像。实际上随着时间推移，光线不断变 化，再考虑到时间因素，m 取1 0 0 2 0 0 就比较合适了。 在背景差分方法中，背景作为参考帧，背景的正确性直接影响到检测的结果。 简单的背景差分方法的实现可以认为背景是始终不变的，这样实现简单。但是在 现实的情况下，背景会随着时间的变化而变化，比如光照引起的变化、背景物体 移入移出等。如果保持背景不变的话，有可能会把很多背景点误检为前景点。为 了得到准确的结果，我们就需要不断的对背景进行更新乜“2 2 瑚1 。 得到初始参考背景后，可以采用k a l m a n 滤波实现背景更新，k a l m a n 滤波是对 输入序列进行时域低通滤波，从其中提取出慢变过程，即背景序列乜4 矗引。其时间叠 代形式为： 8 ( p ，k + 1 ) = b ( p ，k ) + g ( p ，k ) ( i ( p ，k ) 一b ( p ，七) ) ( 2 2 ) 公式可看作为背景的迭代估计，其中b ( p ，k ) 表示k 时刻背景中第p 点的像素 9 江苏太学硕士学位论疋 值，l ( p ，女) 表示k 时刻当前帧中第p 点的像素值，增益因子g ( p ，k ) 为 g ( p ，_ i ) = 口a 幽i f l i ( 时瑚删“( 23 ) 其中t h r e s h o l d 为判断背景变化的闽值，a ，卢( 0 ，1 ) 决定背景序列的自动更新。 “必须足够小t 这样才能保证背景差分时可以检测出移动目标；口足够大，但是 太大时将会使背景更新过快而不利于背景差分。如果在实际场景中可以保证某区 域内始终不出现汽车目标，可以利用这一区域的扶度变化来更新增益因子。图21 为南京经伍路上的交通视频经过1 5 0 帧平均得到的参考背景，然后采用k a l t n 3 i 滤 波实现背景更新后背景差分的结果。从图中可以看出背景差分后视频图像中的前 景能被很好的分割出来。 23 图像的分割 23 1 图像分割的定义 善 图2 一l 背景更新后进行减背景结果 图像分割是一种重要的图像处理技术，在理论研究和实际应用中部得到了人 们的广泛苇视。图像分割研究的领域和其它领域的发展过程类似，到目前为止人 们对图像分割有不同的解释和理解。在不同的研究阶段，根据研究水平和实际的 要求提出了不同的图像分割的定义，口前人们普遍接受的是通过集合来定义的图 像分割。 令集合r 代表整个图像区域，对r 的图像分割町以看作是将r 分成n 个满足 以下条件的非空子集r ，r 2 r 。呲2 7 ”1 ： 江苏大学硕士学位论文 ( 1 ) ur 。= r i = l ( 2 4 ) ( 2 ) 对i = 1 ，2 ，n ，p ( 足) = t r u e( 2 5 ) ( 3 ) 对v f ，j 且f ，有置f l r ，= o( 2 6 ) ( 4 ) v f ，j f 且f ，有p ur ，) = f a l s e ( 2 7 ) ( 5 ) 对i = 1 ，2 ，n ，r 是连通区域 ( 2 8 ) 尸( r ) = t r u e 指在分割的结果中，每个区域的像素有相同的特性。 p u r j ) = f a l s e 指在分割的结果中，不同的子区域具有不同的特性，它们之间 没有共性。 2 3 2 图像分割方法及分类 2 3 2 1 阈值法分割图像 在图像分析中，阈值法是将目标与背景分离的最常用的图像分割方法之一。 图像分割从本质上来说是将图像中的像素按特性的不同进行分类的过程，也就是 将图像划分成具有一致性的像元区域。分割的依据一般是建立在相似性及非连续 性两个概念上。由于同一区域中像素是以不同灰度等级来区别的，以相似性为基 础的最简单的分割方法是对灰度取阈值，因此，如何合理选取二值化阈值，使之 同时满足速度与精度的要求，就成了一个关键的问题。阈值法比较适用于简单背 景和简单目标的场合( 如图像直方图出现双峰) ，一旦遇有复杂景物( 如目标、背景 灰度趋于一致) ，阈值法的阈值选择将出现障碍，而且计算量也将增大，需要对其 进行适当的处理，才能成为一种实用的分割技术。而且图像分割阈值还需要一定 的自适应能力，例如固定阈值法对于不同的光照条件显然就不合适。 假设图像i ( x ，y ) 以分割阈值t 二值化，则公式表示为： ，c x ，y ，= ：二 二：；三：c 2 9 ， 从式( 2 9 ) 可以看出基于阈值的图像分割方法实际上是按照某个准则函数求 最优阈值t 的过程，最优并非仅限于单个。目前常用的阈值分割方法有基于灰度 期望值的阈值分割、最大熵阈值法、最大类问方差阈值分割。 江苏大学硕士学位论文 ( 丢三导 ， 三i 三三1 ， 三 c 2 - 。， 三量 ， ；享； ， 三兰 ， 三三三 三亨吾 ， 曼主i ， 吾；三 ， 三三曼 c 2 m ， 1 2 江苏大学硕士学位论文 丢三三 ， 三三丢 ， 三：三 ，曙三三 量三言 ， 三兰量 ， 言三三 ， 三兰三 c 2 2 ， 三； ， i 1 - 2 - 1 _ i 1 ， i 三i ， 二。：1 二， ， 孵- 1 - 1 ) 悱1 ；m - 1 睢1 = ；。1 亿 ( ；享； ， 三三 q 4 ， 设用两个卷积分别进行卷积操作的中间图像为g x 】l y 】和瓯 x 】 y 】，其中x 取 江苏大学硕士学位论文 气6 “ x 】【y 】= x c x y f + g v x 少】2 ( 2 15 ) 或者： 气纠 x 【y 】= 1g j x e y 】l + ig ，【x 【少】i( 2 1 6 ) 或者： ，。施，【x 】【y 】= m a x ( ig x e y 】i , ig v 【x 】【y i ) ( 2 1 7 ) 则检测方向为： m m = t a n 。1 础) ( 2 1 8 ) 从上述的公式可以看出其计算量是相当大的，每个像素要做两次卷积操作， 还要计算范数。在实际的使用中通常用改进的s o b e l 边缘检测算法。算法如图2 - 2 所示，假设以当前像素为中心获取一个3 x 3 领域，按行列依次编号为a ，b ，c ，d ， e ，f ，g ，h ，i 。中心像素被编号为e ，通过中心像素的直线共有4 条，分别为a e i ， b - e h ，c e g 和d - e f 。每条分割线均将邻域剩下的像素分成两部分。对于每一 条分割线，分别计算其两个子部分的像素平均值之差的绝对值。并把四个绝对值 中最大的值作为当前像素的值。 abc def g h 1 ；j ； ， i 亏手 ， 三至薹 ， i 三三 三三三 ， 三三i ， 薹至三 ， 手零i q 舯， 江苏大学硕士学位论文 似，并把具有最人边缘梯度幅度响应的方向做为最佳的方向。 枷m x l v 】_ r n a x ( 晦 t 】 川) i 2 1 ，2 8( 22 0 ) 233 实验结果及分析 图23 为对帧间差分图像进行边缘检测的效果，从实验结果可以看出， k i r s c h 边缘检测的结果很夸张，边缘很明显正是我期望的结果，因此论文选用 k i r s c h 边缘检测算法。 厚图像帧间差分雷像k 惦c h 边缘检测 霆善曩爱 幽23 帧间差分图像进行荐种边缘检测结果 2 4 数字图像形态学分析 2 4 1 数学形态学 形态学一般指牛物学中研究动物和植物结构的一个分支。数学形态学 ( m a t h e m a t i c a lm o r p h o l o g y ) 是分析几何形状和结构的数学方法。数学形态学从6 0 年代由m e t h e r o n 和s e r r a 开始研究，直到1 9 8 2 年的专著图像分析与数学形态 学阿1 廿后它爿在图像处理、模式识别和计算机视觉等领域引起了广泛的重视 与运用，这些应用反过来又促进了它的进一步发展。目前国内外许多有效的图像 处理系统有的是基丁数学形态学方法原理设计的，有的则把形态学算法纳入其基 本软件，并以其运算速度作为系统性能的重要标志之一。数学形态学作为一种有 江苏大学硕士学位论文 效的图像处理非线性方法和理论，已经显示出极为广阔的应用前景。 数学形态学理论的覆盖面十分广阔。特别地，传统图像处理中的线性算子和 非线性算子均是形态学算子的特款。数学形态学包括一组基本的形态学运算1 ： 腐蚀( e r o s i o n ) 、膨胀( d il a t i o n ) 、开启( o p e n i n g ) 和闭合( c l o s i n g ) ，基于这些基 本运算还可推导和组合成各种数学形态学实用算法。正是由于数学形态学在图像 处理中优异的性能，在论文中选用了形态除噪算法( d e n o i s e ) 来降低视频图像处理 过程中的噪声。 2 4 2 数学形态学基本运算及除噪方法 膨胀和腐蚀是基于阴影集和表面函数来定义的。下面给出其基于离散数字空 间的定义驯。 设输入图像为f ，结构元素为b ，则b 对f 的膨胀定义为： ( 06 ) ( s ) = m a x f ( s x ) + 6 ( x ) ix d b ，3 ( s - - x ) d ， ( 2 2 1 ) b 对f 的腐蚀定义为： ( 0 6 ) ( s ) = m i n f ( s + x ) 一b ( x ) ix 见，v ( s + x ) d ，) ( 2 2 2 ) 其中，d ，和d 6 分别为f 和b 的定义域，s 和x 为整数z 2 空间中的向量。可见， 对于膨胀运算，结构元素b 的反射与输入图像f 的交不为空( 也就是说，只要有一 个相交即可) 。相反，对于腐蚀运算，只有当结构元素b 全部位于f 内时，才能对 f 进行腐蚀。从几何上讲，膨胀能扩大图像形态，而腐蚀则能缩小图像形态。 数学形态学的开