（检测技术与自动化装置专业论文）基于linux的交通监测系统的研究与开发.pdf

北京邮电大学顼士研究生论文加0 7 基于i ，肌，x 的交通监测系统的开发与研究 摘要 智能交通系统( n s ) 是发展现代化交通的必由之路，基于机器视觉的 车辆检测和车型分类技术是推进智能交通系统发展的一个重要的研究方 向，在道路交通监控系统和高速公路收费系统等方面都有着广泛的应用 前景。本文以此为出发点，对智能交通系统中的车辆检测和车型分类技 术进行了深入地研究和分析，并提出了一种精确稳定的车辆检测和车型 分类算法，主要内容如下： 关于运动车辆的检测问题，本文在分析总结国内外现有的众多车辆 检测算法的基础上，提出了一种基于中值像素灰度归类的背景重构方法， 通过该方法重构的背景可以以较高的精度满足背景差分下的车辆检测问 题：同时，考虑到相邻像素间的相关性，在背景更新时使用像素变化统计 表，将背景区域进行分块处理，每块采用不同更新速率，从而使模型能 更快的适应环境的变化。对于运动车辆阴影的干扰问题，本文将空间分 析与纹理分析结合进行阴影分割，实验表明在自然环境中可以得到很好 的分割效果。 在车型分类方面，首先对差分图像作形态学滤波和区域连通处理， 得到运动车辆的位置和轮廓，根据分类标准提取出车型分类所需的特征 向量，然后基于决策树设计出车型分类器，其中嵌套s 、， f 算法，通过在 实际使用中取得了比较满意的效果。 本文提出的方法适用大面积、多目标的复杂场景，能有效排除干扰， 满足自然条件下视频监控的车辆检测和车型分类要求，具有一定的理论 意义和实用价值，可以推广应用到视频监控的其它领域中。 关键词：车辆检测；阴影分割；决策树分类器；s 讧 一： ；一 苎塞竖皇查塑塑墨笺坚! 哩 r e s e a r c ha n dd e o p a i e n t0 ft r a r f i c s i 栅冱。a n c emi 冱m o s m c m g c n t 如n s i 怵s y s t c 脚凹劭i sl h ed c t 锄血越ea p p 瑚c h 髂衙t h c d c v e l o p m 如to ft h cm o d 啪仃a n s p o ! 晦t h c 徜d c d e 把d i a n dd 蕊i 丘韶6 b a s c d 伽 唧l t 盯v i s i i 嘶t b a tj saj m p 0 咖t 亿s 础f i c i d 妇m e 甜v 锄o f t h cr r s 1 th 弱 p 咖 i s i 雌p i o s p c d 缸t h ca p p l i 嘣i o ft h cm a d 锄i cs u n ，c i l l 如s y s t c l n 柚d 也c h i 曲阿a yt o ns y s i 咖孤ds oo 几ht h i st h c s i s w cr e a 曲d c c p l y 曲屺t c c h n i q u ea ：b 0 呲 w 黼出耙c 6 彻柚dd a 鼹谄a l i 锄，a n dp 重d l 瞄c 弘妇a n d 加觚a l 鲥t h mo f d c = t e 幽g 龃dc l a 鹞i f y i n gm o v i n gv e h i c i 岱o n a d t h em a i n 咖t e n t s 啪b el i 吼c d 罄 如皿孵s ： f i r s t ，t h i st h 伪i sp i 翻e n 伍ab 私曳g 蛐d 托璐t n l d i o na i g o r i t h mb a s o d m 酣i 知 p 壹耐j n t c n s i t yd a 鹞i 丘训o n 撕a n a l y z i n ga n d n d u d i n gm 柚yk i n d so fv 出c k d t ：i e l 嘶a l g o f i t h m s i tc 姐d t ；i c dm o 、，i n gv c h j d 髓p l e c i s c l yb yb 雒k g r o u n ds i l _ b t r a i c i i o m a n dt h 如，璐i d e i i i gt h cr c h t j 佃s h i pb e 晰舰t h cp i x c i s ，恤a l g 嘶t h m 捌d e d 位 b 嗣d 喝r o 眦di n t 0s c v 训b l o c k sb ym e 锄s o ft h es 叫s t i ct a b l co f p i 】【e i sc h a n g c ，a n du s e d t h cm f & 删v c l o c i t yu p d a t i n gc v c f yb h 雹w m 吐啪m a ：k ct h c 删a d a p t 也e d 蛐g 砧gc n v i 蛐e mq u i c u y 1 o i v ct h es h a d o wp m b i e m ，句砜w cd c t c dm o 、，i 】喀 v t 耘d 鹤i nas c q u c n i m a g e s ；m c nw e p m i es h a d o w s 台d mv = h 】r c l 嚣惦i n gh o w i c d g c i n c l 删n g 瞄u l 协0 fc d g c sd e 把c t i a n d 佃【t i l 托d e t 吐。也t h c 懿p c r j m 伽ts h o 啪t h a t i ti s c 伍d 伽nt os c g m 锄tt h c 曲a d o ww i t ht h em 硎n gv 出c l 髂 s c 啪删坟j n 也cv c h i c kd a 鹦i 丘t i 彻m o d u l c ，w c 掣o 辐t h e 蛐b m i 酾r c 蛔a g cb y t h cm 唧h o l o g i c a l 觑t e r i n g 扯d n 玳d c d m p c 呲ml a b c i i n 易o b t a i n 曲峙丘g i i 鹏姐d p c 商哟n o f m o v i g v c h i c l c 姐dd c c i d c t h c d 瞰a c 把【j s 吐c v c c t o f & a tl a s t 恤v c h i c l cd 缀i 丘懿批d 龉i 驴c d i t 虹b a s c dm cd 螂i 丘d 锄d 他乎髓s i 伽h c h s s i 石c r a n d 血cs v md a 嚣i 丘盯1 _ h er u l ts h 倒懵t h a tt h cp f o p e d m c t h o di sm m e 如嘁铡瞄t c ，姐dp 0 啊c r f l l it h 觚o m e f 仃a d i t i 伽a lm c t h o d s 2 1 塞苎皇奎主堡主堕壅生堡苎! ! 里：。- 。 m 如0 d sp l l 叩c d i n t h i s p a p e ra d a p t t o c o m p l 娃s 伽酷卸c h 丛1 a i 罾ca m 锄d 删i l t i p l eo b j c c b ，a n d 啪训s f yt h e 把q u i m to f v e h i c l cd c t c c i i 蛐锄dd 舔s i 丘c a t i o nj n n 砒u r a la l v i m n m c n t 1 h ei 嚣e 砌w o n l db c 职a 如d l a b l c 姐dv a 】u a b l ei nt h 伽犯吐c a l 觚d p 船c t i c a la 鹤，柚dc a nb eg e n m l i z 甜t oo t h 盯丘e l d so f v i d s u r y e m a n c c 疆w o r d s ：v c h i c l cd c t e c t i o n ；s h a d o ws c g m e n t a t i o n ；c a r t - s v m - m 独创性( 或创新性) 声明 本人声明所呈交的论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究 成果尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢中所罗列的内容以外，论文中不 包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得北京邮电大学或其他 教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任 何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。 关于论文使用授权的说明 学位论文作者完全了解北京邮电大学有关保留和使用学位论文的规定，即： 研究生在校攻读学位期间论文工作的知识产权单位属北京邮电大学。学校有权保 留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘，允许学位论文被查阅和借 阅；学校可以公布学位论文的全部或部分内容，可以允许采用影印、缩印或其它 复制手段保存、汇编学位论文。( 保密的学位论文在解密后遵守此规定) 文 北京邮电大学硕士研究生论文0 7 1 1研究背景 第一章绪论 在现代社会发展日新月异的今天，交通事业作为关系人们日常生活的重要领域， 虽然取得了长足的进步，但仍不能完全满足人们生活运输的需要，不断凸显的交通闯 题已成为一个全球性的棘手问题，交通拥挤、堵塞日益严重，交通事故和环境污染也 越来越引起社会的重视和关注。早期世界各国解决车路矛盾的传统方法是大规模修建 和扩建各种等级公路，然而有限的土地资源、能源和经济条件的制约以及环境的压力， 使得人们不得不另寻它途2 0 世纪舳年代以来，随着信息电脑等高新科技的迅速发 展，日本、美国和西欧等发达国家在解决共同面临的交通问题时，将先进的人工智能 技术、自动控制技术、信息通信技术、电子传感技术和系统工程技术有效地集成起来， 应用于地面交通管理，从而建立了一种大范围、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，从1 9 9 4 年起，被称为智能交通系统o m c u i g e 眦 t i 锄跗哦撕帆s y 吼锄，简称n 焉) 的这一术语得到了全世界的广泛承认l l j ，它发挥了现 有交通基础设施的潜力，改善了车、路、人等交通运输子系统之间的相互作用，从而 提高了运输效率、缓解了交通拥挤、保障了交通安全、降低了能源消耗和环境污染， 从整体上提高了社会经济效益，为解决交通问题开辟了一条光明的道路。 智能交通系统在日、欧、美等发达国家发展得最快日本由于其机动化水平高， 城市人口密度大，国家对此非常重视，在全国己经形成了官民学一体的协调发展机制， 这对日本的r r s 发展起了很大的推动作用【2 】。欧洲的工t s 研究开发是由官方与民间 并行进行的，由于欧洲的国家大部分很小，因此欧洲的工1 s 主要从洲际的角度进行 的，例如欧洲1 4 个国家共同投资了5 0 亿美元，进行一项全欧r r s 体系结构的项目研 究美国自动化的交通管理水平，早期由于重视不足而落后于欧洲与日本，但是美国 在工鸭的开发研究上大有后来者居上之势，它的研究更侧重于标准的开发制定随 后，世界其它国家也相继投入大量的资金和人力，进行大规模的道路交通管理智能化 的开发和研究韩国政府于2 0 0 1 年3 月制定了全新的s 框架结构和发展计划，投 资7 5 亿美元，预计在2 0 1 0 年前建成7 个先进的r i s 予系统，包括汽车及高速公路系 统、先进的交通管理系统、电子收费系统等；新加坡政府建立的城市道路电子动态收 北京邮电大学硕士研究生论文2 0 0 7 费系统应用最为成功，已成为居民生活不可分割的部分；现在中东的一些国家也开始 了本国的智能交通系统的研究工作 我国既是当今世界上道路等基础设施建设速度最快的国家，又是交通需求增长最 快的国家，解决城市交通拥挤和堵塞，已成为我国大城市交通面临的一项十分迫切的 任务，因此我国政府己早将r r s 作为中国未来交通领域发展的重要方向，把n s 列入 了九五科技发展计划和2 0 1 0 年长远规划中，十五”期间，科技部将r r s 作为“十五”科 技计划的重大专项项目予以实施，促进了中国智能交通系统从技术研究到工程示范应 用在全国的开展；在国务院制定的国家中长期科学和技术发展规划纲要( 2 0 0 旺2 0 2 0 年) ) 中，把开发智能交通管理系统及交通运输安全和应急保障作为交通运输业重点 领域的优先主题之一：在即将实施的“十一五”规划中，未来五年将重点整合现有资源， 推进综合交通智能系统的建设，以构建现代化、信息化和人性化的智能交通系统为目 标 由于国情和基础产业的不同，各国对s 的理解和研究重点也不尽相同，但其目 标却是一致的，实现的技术和工作的主要内容也大致相同，均是依托信息，通讯等技 术的发展来实现交通系统高效、安全及舒适的运行综合起来，国际上公认的n 芯服 务领域包括以下七个方面1 1 l ： ( 1 ) 先进的交通信息服务系统( a d v a c dt r 姐s p o r 呲i 伽b f o m m t i s y 咖m ，删； ( 2 ) 先进的交通管理系统( a d v 弛c c d1 h n s p o r t a t i m 锄g c m e n ts y s t 锄，衄m s ) ； ( 3 ) 先进的公共交通系统( a d v a n d p u b l i ct r 觚s p o r t 砒i o n s y s t e m a f r s ) ； ( 4 ) 先进的车辆控制系统( a d v a c d 柚d ec c n 臼o ls m 2 忙s ) ； 仰货运管理系统( g 砌s 慨删i s y s l e m g r s ) ； 电子收费系统衄e c t r o n i c t 0 uc o u o 砸0 ns y s t 吗e i 岱) ； ( 乃紧急救援系统彻e f g e n c ym 锄a g es y s i 锄，e m s ) 其中，车辆检测和识别分类是n 葛服务领域的应用基础，它为s 系统提供了必 要的数据来源这类技术在发达国家应用较为广泛，但我国的开发和应用尚处于起步 阶段结合我国的具体国情，直接应用外国的系统并不能获得满意的结果，我们只有 合理借鉴国外的开发思想，在关键技术领域坚持自主研发，才能从各个方面共同推动 玎忑的发展本文的研究课题就是在这种背景下提出的，期望在基于视频的车辆检测 和车型识别这一日渐发展的领域内能迎头赶上发达国家，建立我们自己的智能交通系 统 2 北京邮电大学硬士研究生论文加盯 1 2为什么要使用ij n u x i j n 呱是一个强大的i j n 继承物，可以很好的运行计算机，它可靠，安全，灵 活，很容易安装，而且比人们想象的容易使用，它很容易定制，是针对网络建立的 i j 删x 的源代码可以自由使用，这也是使用它的一个原因 1 z 1 自由软件 u n 驱内核是在g n u 通用公共许可证下注册的大多数的系统实用程序来自 g n u 项目认识到这种继承性，有些人称l i n 弧为g i n 畎系统。 l i n 峨是围绕自由软件建立的，程序员在业余时间无偿开发的软件比商业软件 更加坚固和灵活，相比于私有软件自由软件有如下优点： 1 由于源代码是开放的，成千上万的人们可以检查这个软件，快速的找到并 修正错误。 z 最终用户可以按照自己的意愿自定义自由软件。有特殊需要的用户可以完 全按照他们认为合适的方式定制u n 噱 3 自由软件没有包含过多的特性，如果有人添加了无用的特性，其他任何人 都可以将其删除。 4 自由软件防止了重复发明。通过共享代码和思想，可以节省很多工作 5 自由软件本质上比私有软件更安全我们拥有完全的控制，可以核查代码 并修复安全问题，也可以验证安全性算法的坚固性这里没有“模糊的安 全性” 6 自由软件非常便宜，可以任意的复制它们。 1 2 2 可靠性和性能 选择u n 呱的另外一个理由是它的可靠性和性能u n 呱机器一次可以运行数 月i j n 慨提供了完全的内存保护，而且任务与内核以及相互之间是隔离的，即行 为不良的或编写不良的程序只能够损坏它们自己，它们不能破坏操作系统或其他程 序l j n _ 呱是一个非常坚固的系统 王i n 慨非常小，可以有效的利用硬件可以在4 嘶机器上安装i j m 并将其用 北京邮电大学硕士研究生论文2 0 叮 做防火墙或w 曲服务器u n 呱可以使来机器获得新生，节省我们的财力。 1 2 3 开放标准的支持 i j n 呱是完全开放的系统。它支持像各种p 0 s 标准这样的开放标准和t i 理佃 的五眦m c t 工程任务组( h t c m c te n g i n c c i i n g 亿kf 栅o e ) 标准。由于避免了专有的 a p i ( 应用程序编成接口) 和协议，可以减少对单一供应商的依赖。可以根据服务 和获得的价值在众多的i j n 呱供应商之间选择如果使用专有系统，一旦犯了错误， 除了继续使用原来的系统供应商以外，别无选择( 即使对于其服务水平非常不满 意) 1 3“n u x 特性 本节简要介绍l i n 畎优秀的技术特性。这些特性提供了i j 肌x 大部分的灵活性 和稳定性，它们使得n 峨在重要的服务器中的应用非常普遍。 1 3 1 完全内存保护 前面提到过，u 叫x 为所有的进程提供了完全的内存保护。每个进程都运行在 其自己的虚拟地址空间中，并且不会算坏其他进程或内核使用的地址空间。被破坏 的进程几乎不可能使系统崩溃。 1 3 2 虚拟内存 n n 噱可以通过使用部分硬盘空间作为交换空间扩展无力内存的容量。这使我 们一次能够比之使用物力内存运行更多的程序这是不可见的，不需要程序知识 它们只是假设对于大的内存空间有专有的访问，而且i j n 呱的内核为其管理内存 1 3 3 完全多用户特性 i j 呱本质上是多用户的，每个进程和文件都与用户相关联。通过使用i n e r 或x w n d o 哪系统，l i n 机器可以同时运行多个交互式会话。我们还可以从后台 4 北京邮电大学硕士研究生论文2 哪 启动作业并使其持续刭退出为止 1 3 4 支持多处理 如果幸运的拥有具有多个a ，u 的计算机，王i 加x 可以利用多处理器 l j 肌x 的骶卫口网络代码是最高级的。它提供了对于当前的田理佃协议的完 全支持，并且包括了对下一代i n t 锄c t 协议m v 6 的实验性支持 除了标准的t i z ，p 支持以外，l j 蛐x 内核包括了m 防火墙代码，l p 伪装，m 服务质量控制以及很多安全特性。这些特性可以与像c x s 和n 0 n c l 这样的公司提 供的高端路由设备的类型特性相匹敌 更由于i j n 驱非常保守的使用资源，低端p c 也可以使用做路由器和防火墙。 1 3 6 与w i n d o 哪和m a c i n o 鸺h 的互操作性 利用s 锄l b a 组，t j n 呱可以作为w i n d o 哪客户机的打印和文件服务器，还可以 用做n t 文件和打印服务器。i j n 慨包含一个a p p l c t 枷【模块，使其可以作为一个， m a c i n t o s h 客户机的文件和打印服务器。 1 3 7 肺c m e t 服务器软件 a l l p 日d 砖，世界上最普遍的w 曲服务器，运行在l j n 旺上i j n 虹还包含了一 个f i p 服务程序，一个电子邮件传输代理程序以及p o p 和雌p 邮件服务程序可 以在h t 蜘l c t 上免费获得一个t j n 的l d a p 服务程序。 1 3 8 一流的开发工具 i j n 呱包含了g n uc ，c ，0 哂啪e - c 和f ( r i r a n 编译器，它们被认为是 一流的专业工具，用于开发从高端的i j n 峨系统到嵌入式系统以及视频游戏控制台 的所有东西 北京邮电大学硕士研究生论文2 0 0 7 另外，u n 慨包含很多的脚本语言，像p c r l ，i c 1 ，玎【，p 3 ，t l 姗以及很多鲜为人知 的语言。u n 慨还具有s 蛐的j a v a 开发工具包和几个j a v a 虚拟机实现。 通过将e m a c s 和这样的强大编辑器和g 曲和d d d 这样的专业调试程序结合， i j n 旺提供了一个无与伦比的开发环境。 1 3 9 模块化内核 i j n 驱内核允许在运行时装载和卸载硬件的驱动程序。这样可以最大化内存的 使用不必装载很少使用的驱动程序。 大多数驱动程序既可以作为一个完整的内核部件也可以作为一个可装载的模 块编译。在内核访问之前配置的硬件( 例如即插即用卡) 必须具有模块化的驱动程 序 1 4n s 中的车辆检测和车型分类技术 车辆检测和车型分类技术是玎忑研究的关键技术，涉及到计算机视频图像处理 技术、模式识别、人工智能、工业测控技术、电子技术、通信技术等多个学科和领 域。车辆检测的种类很多，车型分类方法更因检测方法和应用目的的不同而不尽相 同车辆的正确检测是交通数据提取和车型分类的基础。目前的车辆检测器都是基 于硬件设备来实现的，其基本功能可概括为两大类：一是检测车辆的出现或存在， 二是检测车辆的运动或通过任何车辆检测设备都必须至少具有上述两个功能之 一当前的车辆检测器按工作原理的不同，可分为电磁感应式、红外线式、声波式、 光电式等多种类型【3 】，也可以按其工作时的波长差别，分为磁频检测器、波频检测 器、视频检测器等【4 】，或者依其工作方式的不同，分为主动式和被动式、接触式和 非接触式等等。 下面介绍当前流行的几种检测方法。 i 4 1 电磁感应线圈检测技术 电磁感应检测技术起源于交通控制系统对交通数据的检测需求，属于接触式被 动检测技术。其工作原理为，预先在公路下面铺设一个线圈并加以高频电流，当车 6 北京一电大学硕士研究生论文盯 辆从上面通过时，由于车辆大部分由金属制成，因而会在线圈内部产生涡流而使线 圈电摩量减小，从而获得交通流量信号在用于车型识别时，由于不同车型的底盘 结构和铁磁物质分布的不同，电流变化引起的磁场的变化也不同，系统就是根据感 应曲线的不同而区分不同类型的车辆对于检测交通流量、占有率等交通参数时， 这种方法准确率较高，且具有成本较低、不受气候影响等优点；但该方法在实施中需 要将线圈埋入地下，设备还会受到车辆挤压，因此具有破坏路面、可移动性差、容 易损坏、寿命短等缺憾，同时受车辆行驶速度和其它干扰因素等影响，获得的车辆 特征曲线对车辆的分类效果不理想，所以很少单独使用，通常作为其他系统的辅助 装置 1 4 2 超声波检测分类技术 超声波检测分类技术在高速公路上应用比较多，属于非接触式主动检测技术 它利用反射回波原理，系统主要由探头和控制机构成，探头具有发射和接受双重功 能，被设置于道路的正上方其工作原理是，由超声波发生器发射高频波，并由运 动车辆以变化的频率返回，通过换能器记录下频率特征，从而进行车辆检测和车型 识别超声波检测器采用悬挂式安装，这与路面埋设式相比不需破坏路面，也不受 路面变形的影响；而且有使用寿命长、可移动、架设方便的优点。不足之处是其检测 范围呈锥形，受车辆遮挡和行人的影响，反射信号不稳定，检测精度较差；另外其 精度也易受环境的影响，尤其是大风，暴雨等自然条件的影响，有时甚至会造成误 检 1 4 3 激光检测分类技术 这也是一种非接触式主动检测技术，用脉冲激光作为媒介，通过测量激光面的 反射结果来检测距离信息，根据不同距离获取车辆的三维外形形状，进行车辆检测 和车型识别闭该技术已成功应用于加拿大4 0 r 7 高速公路和其他一些收费道路的收 费系统中其安装方法是每个车道采用6 个激光检测器，安装高度为5 5 姗，设置 成2 捧，纵向间距3 0 哪，每排有3 个光束，中间光束垂直向下，左边的左倾1 ， 右边的右倾1 2 0 ，前捧为3 个加宽光束，通过一个l 酽光孔模投射在路上，产生一 个横向3 3 0 c m 连续测量线，3 段1 1 0 锄的测量线之间的纵向间距不超过o 5 c m 第 北京邮电大学硕士研究生论文2 0 0 7 二捧有3 个窄光束，分别产生1 0 咖x 0 5 c m 的测量区域。 由于脉冲激光投射到路面并反射回到激光检测器的时间是固定的，因而可通过 反射光间距发生变化的时问，精确地测量出车辆高度信息另一方面，选用道路的 反射强度作为参考值，通过检测出反射能量的变化即可测出车辆的存在。如果脉冲 激光强度频率为l o k h z ，利用高度变化信息的1 0 9 6 ，就可测出速度为2 5 0 虹l h 的车 辆每隔6 9 c m 的车高轮廓图，完全可得到慢速到高速行驶车辆的车高轮廓的详细信 息。利用车辆从一排光束到另一排相距3 0 c m 光束所花的时间就可以计算出车辆长 度。 因为宽光束部分会投射到路上，部分会投射到车辆上，这样测量车的高度要小 于实际高度，这个高度与窄光束测得准确高度的比例反映了车辆的宽度信息，可用 来测量出车辆每一断面的宽度。如果扫描频率和脉冲激光束频率足够高，由每一断 面宽度、高度和车长信息就获得了高精度车辆三维外形图像，迸一步可按任意标准 进行车型分类。 这种检测技术对利用轮廓信息进行车型分类十分有利，但设备成本过高，同类 检测器之间存在信号干扰问题，有时会产生接收数据错误，降低了系统的可靠性， 而且它们对环境造成一定的污染也是一个不容忽视的问题。 1 4 4 动态称重技术 动态称重( w e i g h 血m o t i o 珥w m 技术嘲属接触式被动检测技术，按使用的检测 器分类，有应变片检测器、压力检测器和电容器检测器三类，其工作原理是，当车 辆通过埋入路面下的检测器时，检测器受力产生形变，根据回传信息对车辆进行检 测，可测量车辆的轴重、轴距、总重、车速等，并按预先制定的车型分类表，自动 识别车型。相对于静态称重，动态称重具有节省时间、提高效率的特点，同时对车 辆超限超载的治理工作提供了精确而客观的依据，有利于车辆的行车安全，延长了 路面的使用寿命，推动了公路运输车辆超限执法的规范化和科学化。 美国联邦高速公路署但h w a ) 川主要根据车辆的轴数和轴距分类，将车辆定义 为从摩托车到多用途拖车共1 3 个类别，这个分类标准被世界各国普遍认同，但到 目前为止，还没有任何一个车型识别系统能够按照这个标准正确分类所有车辆实 际应用中，分类标准及类别数根据具体情况而变化动态称重技术很适合这个分类 标准，但由于其技术还不够成熟，加之设备安装复杂、寿命短，温度、车辆振动、 8 北京邮电大学硕士研究生论文加叮 道路质量等都会对系统精度产生很大影响，所以在车辆检测和车型识别中还没有得 到广泛应用 1 4 5 视频检测识别技术 基于视频图像的车辆检测和车型识别技术，是一种非接触式被动检测技术它 以视频图像为主要分析对象，通过视频摄像头从视频流中提取交通图像，利用计算 机模仿人类的视觉功能，通过对图像的分析处理提取出有效信息，根据信息进行车 辆检测和车型识别。 相对于其它交通检测技术而言，视频检测识别技术主要有以下的优势： 1 安装简便，无需破坏路面，施工时不影响交通，易于移动、调整检测器 位置，维护费用低； z直观可靠，便于管理人员干预，检测范围广，获取信息量大，还可以利 用原有的监控设备，最大限度的发挥原有资源的作用； 3 可提供现场录像，重现交通场景，为研究交通行为、改进交通管理方法 和处理交通事故提供了大量的信息； 4 对周围环境没有影响，不会造成污染，相同检测器之间也不会发生相互 干扰 这些优势使得它可被广泛应用于国民经济的各个邻域它的难点在于图像识别 实时性要求较高，复杂背景下车辆检测和车型分类的准确率也难达到实用化的程 度，但其适用范围广阔，应用前景光明随着计算机硬件和软件技术、数据图像处 理和人工智能技术的发展进步，一些视频检测难题正在不断克服，计算速度、检测 精度及模型泛化能力正在逐步提高，所以这一技术必将在s 领域得到广泛的应用， 并能代表自动化检测技术的发展趋势本文即从交通视频图像处理技术出发，模拟 人眼功能检测车辆，通过提取车辆的几何特征来实现对车型的自动识别分类 1 4 6 基于视频的车辆检测和车型分类技术的发展状况 早期由于计算机速度和存储能力的限制，使得视频检测技术发展远远落后于感 应线圈检测及红外检测等技术，各国在这一领域的投入也相对不足2 0 世纪舳年 代后，随着计算机处理能力的增强和人工智能的发展，视频检测技术也慢慢活跃起 北京邮电大学硕士研究生论文2 0 0 7 来，世界各国都相继将研究重点投入这一领域，并取得了显著的成果，比较著名的 有美国s 公司的a 吣c o p e 系统、p 髓k 公司的v e c o m 系统、欧洲十一国联 合研制的e u r s t 系统等。1 9 9 1 年6 月，美国c a 衄b n l i a p o l y t o c h n i c 大学曾经 针对当今世界各国所完成或尚在发展的基于视觉的车辆检测系统作了长达2 2 个月 的评估工作，并发表了评估结果，对于这种系统的功能和成本效益给予了极高的评 价视频检测技术的发展趋势使得它在玎s 中占有了越来越重要的地位。 我国的研究也紧跟其后，一些高校和科研院所都有相应的智能交通系统研究实 验室，承担着国家智能交通系统研发的重要使命，其中基于视频的检测技术和分类 方法稳稳的居于当前研究的主流地位。国内的公司如北京汉王、上海高德威、川大 智胜、香港亚洲视觉等在视频检测方面都有相关产品处于实验或应用中基于视频 的车辆检测和车型分类技术必将有广阔的应用前景，在这方面的积极研究和开发， 不管是从学术，还是从应用来说，都是势在必行的。 1 5论文的主要内容和组织结构 车辆检测和车型分类可以归结为变化检测、数据获取、特征抽取和选择、匹配 分类四个阶段。本文所研究的基于视频的车辆检测和车型分类技术，具体工作过程 如下：利用安装在车道侧面的单眼摄像机通过计算机和图像采集卡实时采集视频图 像序列，用背景差分法检测视频区域中运动车辆，分割出车辆轮廓，经过图像处理 提取出有效特征，输入设计训练好的车型识别器得出车型分类结果。其中利用背景 动态更新算法解决不同光照、不同气候条件下的背景差异问题；用背景差分法所获的 图像中的运动目标，也有其它干扰因素如阴影造成的错误分割及场景中的树叶扰动 等，所以需要进行一些后续处理，如滤除噪音、平滑轮廓、连通区域等等；最后从处 理后的图像中提取所需特征，用训练好的基于决策树分类器识别车型。整个过程的 流程图如图1 1 所示。 本文的结构安排如下： 第一章，首先介绍了本课题的研究背景，分析了国内外车辆检测和车型分类技 术的研究现状和发展方向，以及为什么使用i 肿) ( 操作系统的原因，并针对主流 的视频检测和车型分类技术提出了合理的系统实现的方法。 北京邮电大学硕士研究生论文2 0 叮 图1 1 流程图 1 1 北京邮电大学硕士研究生论文2 0 昕 第二章，主要介绍了基于视频的车辆检测技术的相关难点及解决的办法，根据 统计原理提出了准确性较高的基于中值像素灰度归类的背景重构算法，同时采用了 分块处理的背景更新策略，提高了系统的实时可靠性；对于阴影干扰的消除，利用了 空间分析与纹理分析相结合的技术来实现。实验结果表明这种方法能很好地检测出 运动车辆并有效消除阴影的干扰。 第三章，主要对差分图像进行了形态学滤波和区域连通性处理，得到标准的车 辆侧面轮廓图，同时给出了车型分类的相关标准和从轮廓图中提取分类特征的方 法。 第四章，主要介绍了基于决策树车型分类器结合车长分类，以及s v m 的车型 分类器的构造方法。 最后一章，总结了本文所做的研究工作，并对本课题今后的研究方向做了一些 预测和展望。 北京部电大学硕士研究生论文2 0 盯 第二章车辆检测及阴影去除技术 人类认识的外界信息中，以上是通过视觉得到的，而视觉系统所完成的功 能是十分复杂的就现阶段而言，要建立一个可与人类视觉系统相比拟的通用视觉 系统还无法实现，目前人们所创建的各种视觉系统绝大多也只适用于某一特定环境 或应用场合本文基于计算机视觉技术，使用单目摄像机来模拟人眼功能，对公路 上的车辆进行检测和识别，用来提高道路监控的自动化和智能化程度本章主要内 容为实时视频流的车辆检测和阴影分割技术，首先综述目前存在的基于视频序列的 车辆检测方法，然后提出了基于中值像素灰度归类的背景重构技术和基于统计分块 处理的背景更新方法，用背景差分法检测车辆，随后采用空间分析与纹理分析相结 合的方法来消除车辆检测过程中产生的阴影的影响。 2 1车辆的检测方法 要实现车辆的自动识别、分类，第一步是要从视频图像中检测，提取出运动车 辆，属于运动目标的检测和分割问题。通常运动目标的检测主要是基于运动的时间 域分析，而分割则是在检测结果基础上的空间域分析。在不同的应用场合，对运动 物体的检测有不同的要求针对视频流中运动物体的检测，一个好的算法应满足如 下条件嗍； 1 对环境的缓慢变化( 如光照变化等) 不敏感； 2 应能够处理背景、摄像机和前景目标之间存在复杂相对运动的情况； 3 对于复杂背景和复杂目标有效； 4 能适应场景中个别物体运动的干扰( 如树木的摇晃，水面的波动等) ； 5 能够去除目标阴影的影响： 6 检测和分割的结果应满足后续处理( 如识别等) 的精度要求 与计算机视觉中的大多数问题一样，现阶段还无法提出一种能够较好处理各种 情况的通用算法在实际中，一般多是针对不同应用场合设计不同的算法，并且要 北京茸电大学硕士研究生论文2 0 0 7 在算法的精度、复杂度和可靠性等方面进行折衷考虑。目前大多数视频目标检测和 分割算法都是在某种应用假设下提出的。本章研究的主要内容为背景静止条件下的 车辆检测和分割，车辆的检测和有效分割对于特征的提取及最终的车型分类等后期 处理是非常重要的，因为后期处理过程仅仅考虑图像中对应于车辆运动区域的像 素。解决车辆检测算法的计算量和实时性这对矛盾，是提高系统检测准确度和稳定 度的关键，然而实际中光照的变化、背景混乱运动的干扰、运动目标的影子、摄像 机的抖动以及运动目标的自遮挡和互遮挡现象的存在，这些都会影响车辆检测和分 割的精度，必须在算法中考虑这些因素的影响及其去除的方法。下面先对目前常用 的基于视频的车辆检测方法进行简单梳理。 2 1 1 基于帧间差分的方法 帧间差分法【9 】是基于运动图像序列中，相邻两帧图像间具有强相关性而提出的 检测方法。在摄像头固定的情况下，对连续的图像序列中的相邻两帧图像采用基于 像素的时间差分来提取图像中的运动区域，设在 和f 2 时刻采集到同一背景下的两 幅运动图像为，o ，_ ) ，f 1 ) 和，( 毛y ，f 2 ) ，则差分图像的定义为： 厶 ，y ) - i ， ，) ，f 2 ) 一， ，) ，f 1 ) l 2 _ 1 ) 对上式的差分结果进行阈值处理，就可以提取出运动物体， 厶= j 舌功黝慧 c 抛， l 其中r 为分割闭值，可以事先给定或者用自适应的方法确定。下图( 2 2 ) 为相邻两 帧图及差分后的结果。 这种检测方法对光照变化不敏感，非常适合于动态变化的环境，而且运算简单， 检测速度快，车辆定位准确，适用于实时性要求较高的应用环境。但从众多的差分 结果可以看出，它存在以下几个缺点：首先。它不能检测出静止或运动速度过慢的 物体。对于高速运动的物体又会使得分割区域远远大于真实目标，其分割区域与目 标运动速度相关：其次，如果物体内部的灰度比较均匀，相邻帧差可能在目标重叠部 分形成较大空洞，严重时造成分割结果不连通，不利于进一步的物体分析与识别 在实际应用中，帧间差分法往往是许多复杂检测算法的基础，通过对算法的改进可 以将它与其它算法结合来提高整体的检测效果一种改进的方法是利用多帧差分代 1 4 北京邮电大学硕士研究生论文2 0 叮 替两帧差分，如文献【1 q 中提出了一种自适应背景减除与三帧差分相结合的混合算 法，它能够快速有效地从背景中检测出运动着的目标 矗) 第l ( 帧图像( b ) 第k + l 帧图像 圉2 1 1 相邻两帻 磁溅瓣纛蕤黪续瀑 图2 - 2 差分结果 2 1 2 基于光流场的方法 在空间中，运动可以用运动场描述，而在一个图像平面上，物体的运动往往是 通过图像序列中不同图像灰度分布的不同体现的，从而，空间中的运动场转移到图 像上就表示为光流场( 0 | p t i c a lf l o wf i c l d ) 光流场反映了图像上每一点灰度的变化趋 势。可看成是带有灰度的像素点在图像平面上运动而产生的瞬时速度场，也是一种 对真实运动场的近似估计i l l l 北京邮电大学硕士研究生论文2 0 0 7 用，o ，y ，t ) 表示连续时空灰度分布，即像素点( 南) ，) 在f 时刻的灰度。假设运动 轨迹上的灰度保持不变，“疵时刻可以得到该点运动到 + 出，_ ，+ 咖) 点，其灰度 为，o + 出，y + 西，l + 出) ，则有光流约束方程： ，g ，y ，f ) t ，( x + 正b _ ) ，+ 西，f + 的 ( ： 3 ) 将上式的右边用泰勒级数展开，并令出一o ，略去高次项，则可得到： 堑由+ 笪西+ 堑出；o 蠡 秒。a ( “) 式( 2 4 ) 中令拿， ，。譬分别表示f 时刻像素点 ，) ，) 在x 方向和y 方向的 出 出 两个速度分量，也就是要求的量。把上式写成： 一錾；笺h + 要，：可u 西反却 。 ( 2 - 5 ) 或： 工一+ p + 正；o ( 2 6 ) 其中w 一( 正+ 厶) 为图像灰度空间梯度，u - 0 ，v ) 为某像素点的光流速度，也 就是光流场。上面的， ，正的计算可以用离散的差分代替导数求得。光流的计 算问题实际上就是在满足一定约束条件下，估计，v 的数值问题。但是只有一个 方程，所以这是个病态问题，必须通过其它约束方程来联合求解。 i o m 和s c h u n d 【1 2 l 根据同一运动物体引起的光流场在时间间隔很小的前提下应 该是连续的和平滑的假设条件下，提出了全局平滑量来约束光流场。光流的平滑误 差度量可写为： e = 舯1 旷+ “v y 酽蚴 ( 2 - 7 ) 光流误差为， 乓t ( 可v + z ) 蛐 ( 2 1 8 ) 因此，光流场的计算归结为求误差的最小值： 北热嘲电大学磺士研究生论文2 0 叮 占= 丘+ 碣# j ：l 如歹，+ z ) 2 + a ( 轨酽+ v 、，i p ) 姗 ( 2 - 9 ) 其中兄是附加约束的拉哥朗日乘子，它决定了上述两种误差之间的相对权重这 是一个求泛函的极值问题，根据变分法原理由欧拉方程，从式( 2 _ 9 ) 可得： ( 可，+ z ) 一a 2 1 矿2 翟= o 何。c ，+ z 珥一五2 矿y o ( 2 1 0 ) 进一步求解得； = 虿一琶群 。 弋l 罩 尹 、 。 五2 + 刀+ ( 2 1 1 ) 其中i ，石分别为待求点的h ， ，四邻域平均值，至此得到了求解h ， ，的两个公式 对上面公式采用松弛算法求解： 一甜一驾静 + - ，；铲。一五! 五! ：! 五! ：! 五! 五2 + 名+ ( 2 1 2 ) 其中矗表示迭代次数，当万o 时，可取：p o ，芦o ，即光流的初始值为零 这就是在车辆检测中用到的光流法迭代公式。 在比较理想情况下的，它能够检测独立运动的对象，不需要预先知道场景的任 何信息，可以很精确地计算出运动物体的速度，并且可用于摄像机运动的情况但 光流法存在下面的缺点：有时即使没有发生运动，在外部照明发生变化时，也可以观 测到光流；另外，在缺乏足够的灰度等级变化的区域，实际运动也往往观测不到三 维物体的运动投影到二维图像的亮度变化，本身由于部分信息的丢失而使光流法存 在孔径问题和遮挡问题，用光流法估算二维运动场是不确定的，需要附加的假设模 型来模拟二维运动场的结构；同时仅仅依靠运动信息进行视频分割，使得光流法对噪 声极为敏感，在准确分割时，还需要利用颜色、灰度、边缘等空域特征来提高分割 精度；同时由于光流法采用迭代的方法，计算复杂耗时，如果没有特殊的硬件支持， 很难应用于视频序列的实时检测为了解决上述问题，许多研究者都提出了各自的 北京邮电大学硕士研究生论文2 0 0 7 研究方法，例如n a g c l 1 3 1 对光流场的平滑性约束提出了改进，假定，正的所 有二阶偏导数都存在且连续，这时，光流场不用复杂的迭代运算，可以通过最小二 乘法求解限于篇幅和必要性，这里不再详细叙述，具体内容可参考有关资料 2 1 3 基于背景差分的方法 背景差分法是目前运动分割中最常用的一种方法，它适用于摄像机静止的情 况，或自然环境的缓慢变化，其最简单的实现是从视频序列中预先抽取不含前景运 动物体的一帧图像作为背景，然后利用当前帧与背景图像的差分来检测运动区域， 这种差分法对于复杂背景下的运动物体检测效果较好，一般能够提供最完整的特征 数据，计算量小，实用价值大下图显示了理想背景下的图像差分结果： 但这种方法对于场景的变化，如光照和外来无关事件的干扰等特别敏感，需要 采用一定的算法进行背景模型的动态更新。目前人们大都致力于研究如何实现背景 图像的建模和自适应更新，使背景能够不断接近理想状态，以期减少场景变s 化对 视频图像检测分割的影响。 ( a ) 当前帧( b ) 理想背景 图背景差分法的运动车辆检测 2 2背景建模和更新技术 背景建模，即通过视频序列的帧间信息估计和恢复背景。对于背景的建模问题， 常用的有以下几种方法： 北京邮电大学硕士研究生论文加0 7 2 z 1 基于统计的背景建模 统计建模方法是基于概率统计理论的理论上讲，所谓静止的“背景”就是在图 像序列中灰度不发生变化或变化很小的像素从统计学的角度来看，背景中像素的 灰度值可以看作是一个统计的结果，即图像序列中各个像素在统计上最可能出现的 值1 1 i 塌 基于这一思想，我们就可以建立基于统计的背景更新模型设f 时刻的背景图 像皿o ，y ) 为： 且( 毛力= g “n 丘“