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DZ263智能交通系统（ITS）的研究,毕业设计
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I 摘要 随着经济的发展，城市化、汽车化的加快，要求采用现代化的管理方法来实现交通管理，这样就引起了对智能交通系统（ ITS）的研究。 ITS 将先进的电子技术、信息技术 (IT)、人工智能 (AI)、地理信息 (GIS)、计算机技术、通信、传感器技术和系统工程技术集成运用于地面运输的实际需求，建立起全方位、实时、准确、高效的地面运输系统。 ITS能够改善混乱的交通状况，减少拥堵，提高运输效率，并提高交通的安全性。在整个 ITS系统中， 车辆流量检测系统有着很重要的地位。其中，视频检测方法比检测线圈、电视监控、微波检测方法 更优越更灵活，并且 结合了数字图像处理技术，得到越来越广泛的重视和运用。 本论文详细讨论了数字图像处理技术在智能交通中的研究与应用，包括对车 辆的检测、车辆流量统计子系统、红绿灯的优化控制子系统，其中车辆的检测是ITS的核心部分，是 ITS的基础。同时也具体介绍了系统得硬件和软件组成，并且对系统以后的改进也作了一些讨论。 关键词： 智能交通系统，车辆检测，图像处理，交通信号控制，数学形态学 nts II Abstract： Modern management methods are needed to administer traffic on account of the economical development and the speedup of urbanization and motorization, which begets the research on Intelligent Transportation System-ITS. With advanced teletronical technology, information technology, artificial intelligence, geographic information system, computer processing, communication, sensor technology and system project technology, ITS establishs transportation system on all orientation, real-time acoup sur and efficaciously, which develop disorder traffic, reduce traffic jam,impove transportation efficacious and safety. Real-time traffic flow plays an very important role in ITS.Currently, magnetic loop detectors are often used to count vehicles passing over them.vision-based video monitoring systems offer larger set of traffic parameters such as vehicle flow, lane changes, etc., can be measured.cameras are much less disruptive to install than loop detectors.Associative digital image processing technology,vision-based video monitioring systems are attached importance and applied. In this paper, an digital image technology used for ITS is discussed in details,including vehicle measeurement, vehicle flow statistic subsystem, lamp control subsystem and taking image subsystem violating the regulations. Thereinto, vehicle measurement is core and base of ITS. The hardware buildup and software buildup are also presented.In addition， we disscuss the future betterment. Keywords: Intelligent Transportation System, vehicle detection, image processing,traffic signal lamp control, mathematical Morphology nts III 目录 1 绪 论 . 1 1.1 引言 . 1 1.2 智能交通系统（ ITS）概述 . 2 1.3 国内外研究现状 . 4 1.3.1 各国 ITS 的发展 . 4 1.3.2国内 ITS发展 . 5 1.4交通信号控制系统 . 5 1.4.1 城市交通信号控制的基本概念 . 5 1.4.2 信号灯控制形式 . 6 1.5 本论文完成的主要工作 . 8 2 车辆检测与识别 . 9 2.1车辆检测 . 9 2.2 车辆检测器分类 . 9 2.2.1 硬件检测方式 . 10 2.2.2 软件检测方式 . 11 2.3 运动物体的检测方法 . 12 2.3.1 光流强法 . 12 2.3.2 除背景法 . 14 2.3.3 时间差分法 . 16 3 智能交通系统的硬件设计 . 19 3.1 成像器件的选择 . 19 3.1.1 CCD 图像传感器 . 20 3.1.2 CMOS 图像传感器 . 21 3.2 采集卡 . 21 3.3 控制系统 . 22 4 系统的结果与分析 . 25 4.1 白天车辆流量检测 结果与分析 . 25 4.2 红绿灯控制结果与分析 . 25 4.3 闯红灯抓拍记录结果与分析 . 26 5 结论及展望 . 28 参考文献 . 29 nts 1 1 绪 论 1.1 引言 随着我国国民经济的快速发展和城市化进程的加快，如何解决城市交通问题已经成为城市可持续发展的一个重要课题，城市道路交通管理工作也面临着严峻的挑战。 1995 年的北京宣言：中国城市交通发展战略为中国城市交通的发展指明了方向：交通的目的是实现人和物的移动，而不是车辆的移动。而这样的 战略目标只有通过政策法规和严格的管理才有可能实现。 当前，交通道路及设施需求长期持续增长，交通供给一直短缺，供需矛盾突出；受财力制约，交通基础设施的建设速度难以适应交通需求增长的要求；汽车进人家庭，使得本来就紧张的城市交通面临着更大的困难；由于城市人口，特别是流动人口急剧膨胀，使交通出行量大幅度增长；城市居民出行方式结构不合理，公共交通呈萎缩状态；机动车大幅度增长，与非机动车混行，加剧了城市交通的紧张；城市交通的综合治理有待于进一步加强；交通环境问题日趋严重。 交通基础设施供应严重不足，不能满足交通发展的 需求 随着车辆保有量的高速增长，道路负荷增加，尤其在发展较快的城市交通基础设施，包括汽车及自行车行驶的道路、人行道、人行横道等都严重不足。以北京市为例，机动车已于 2003 年 8 月初突破了 200 万辆，预测到 2010 年，这个数字将有可能达到 380 万，其中家用轿车为 280 万，平均每个家庭拥有汽车 0.53 辆，而 2015 年机动车保有量将达到 500 万 600 万辆之间，虽然与发达国家同等规模的城市相比机动车总量少得多，但高峰时其机动车的平均时速只有十几公里，交通拥堵现象十分严重，给居民出行带来了极大不便 。 交通管理水平低，交通需求管理不善 随着经济的发展，我国交通拥堵的频率和时间明显增加，导致车辆运动速度降低，加速、减速、怠速频繁，运行工况恶化。研究调查表明，北京与广州市区的平均车速仅在 23km/h 左右，机动车低速运行时间加长；而在早晚的高峰期，北京市区道路平均车速不足 20km/h。 城市交通网络复杂 城市网络很复杂，交通的运行很复杂，产生交通问题的因素也很复杂，相应制定的城市交通管理方案往往由多个管理策略、管理措施组合而成，任何一个建设或管理措施的实施都会引起整个城市 路网上交通运行情况的改变。如将一条路的某个路段改为单行道或单双号通行、将交叉口的类型改变（无控制改为信号控nts 2 制）、将某路段改为公交专用道、打通某条路或拓宽某条路等，都会引起整个城市 80% 90%以上的主要道路交通流量和车速的改变。 1.2 智能交通系统（ ITS）概述 我国城市交通面临巨大的挑战，而其对策主要是规划及政策手段、工程设施建设手段、运行管理手段，以及采用高新技术改造传统交通运输系统的手段，智能交通系统 (ITS -Intelligent Transportation System)是解决上述矛盾 的有效途径。智能交通系统处于当今世界上交通运输科技的前沿，它是在较完善的道路设施基础上，将先进的电子技术、信息技术 (IT)、人工智能 (AI)、地理信息 (GIS)、影像、计算机技术、有线 /无线通信 (如 ATM、 GPS、 GPRS、 GSM、 TETRA)、传感器技术和系统工程技术集成运用于地面运输的实际需求，建立起全方位、实时准确、高效的地面交通系统，能对各种交通方式进行现代化、科学化的智能管理 3。智能交通系统的出现是为了能够改善混乱的交通状况，减少拥堵，提高运输效率并提高交通的安全性，对于交通环境的改善则是随着 在实践中的应用而被提出的。在人类生存环境受到严重威胁的今天，积极开发 ITS 对于改善环境有着独特的意义。 首先， ITS 给出行者提供可靠的交通信息，在家中或在其它任何地方的人均可使用个人出行帮助系统来获取自己所需的相关信息，以帮助 选择出符合其出行预算和时间要求的交通工具与出行路线。导航系统将引导司机到达目的地，司机将不断地接收到前方有关交通状况的信息。司机与外界完全相通，出行变得容易、安全和舒适。交通信息数字化很容易与其他服务系统一体化，在进人一个城市前，司机被预先告之停车场位置以及如何与公交相接，他可以预 定停车位；其移动通讯可以直接进入 Internet 网，自动访问所选择服务 (如餐、旅馆等 )的站点。另外，通过与相邻交通区域信息的交换，交通管理水平将会有很大提高，减少了由于缺乏信息而造成的不必要的延误与等待。 其次，提供引导信息，大幅度减少交通阻塞，提高交通安全。与 ITS 控制中心相连的路况监控设备对路网交通状况进行实时监控，借助人工智能的帮助，控制中心将所连续监控的路网信息进行整合处理，从而提出整个路网的优化运行方案 7。与此同时，司机接收到与路网优化运行方案相应的引导信息，他可以根据引导信息选择的行车路 线，避开行车拥挤的路段，选择快捷的行车路线，从而大幅度提高现有路网基础设施的使用效率和安全性。 在 ITS 的基本内容中，国际上公认的智能交通系统的服务领域主要有以下 7个方面 4： 1. 先进的交通信息服务系统 (APTIS -advanced public traffic information nts 3 system) APTIS 是通过信息技术落实公共交通优先发展在城市客运交通中占有较大的运量分担比例，达到城市土地空间资源、能源的高效使用。 2. 先进的交通管理系统 (ATMS -advanced traffic management system) ATMS 用于监测控制和管理公路交通，在道路、车辆和驾驶员之间提供通讯联系。它依靠先进的交通监测技术和计算机信息处理技术，获得有关交通状况的_信息，并进行处理，及时地向道路使用者发出诱导信号，从而达到有效管理交通的目的。 3. 先进的公共交通系统 (APTS - Advanced Public Transportation Systems) APTS 就是在公交网络分配，公交调度等关键基础理论研究的前提下，采用各种智能技术促进公共运输业的发展，向公众就出行时间和方式、路线及车次选择等 提供咨询，在公共车站通过显示器向候车者提供车辆的实时运行信息，实现公共交通调度，运营，管理的信息化、现代化和智能化，为出行者提供更加安全、舒适、便捷的公共交通服务，从而吸引公交出行，缓解城市交通拥挤，有效解决城市交通问题，创造更大的社会和经济效益。 4. 先进的车辆控制系统 (AVCS - Advanced Vehicle Control System) AVCS 的目的是开发帮助驾驶员实行车辆控制的各种技术，从而使汽车行驶安全、高效。 AVCS 领域包括对驾驶员的警告和帮助，避免障碍物等自动驾驶技术。实际上， AVCS 具有长期的潜在效益，同时也对汽车工程电子工程等部门提出了最大的挑战。 5. 货运管理系统 (CVO- Commercial Vehicle Operations) CVO 是以高速道路网和信息管理系统为基础，利用物流理论进行管理的智能化的物流管理系统。它综合利用卫星定位、地理信息系统、物流信息及网络技术有效组织货物运输，以提升运输效率及安全，并减少人力成本，提高生产力。 6. 电子收费系统 (ETC-electronic toll collection) ETC 结合了计算机数据处理技术、无线通信技术、网络化信息交换处 理技术等高新技术，是实现无纸化现金收费、消除道路收费站的交通拥挤、确保交通畅通、降低管理成本的必由之路。 7. 紧急救援系统 (EMS - Emergency Management System) 该系统是一个特殊的系统，它的基础是 APTIS、 ATMS 和有关的救援机构和设施，通过 APTIS 和 ATMS 控制中心与专业救援机构联成有机的整体，提供车辆故障现场紧急处置、拖车、现场救护、排除事故车辆等服务。 nts 4 1.3 国内外研究现状 城市的发展离不开交通的便捷，特别是对于车流量比较大的城市，要想从根本上解决交通运输紧张状 况，除了加强路网建设，还必须对交通系统加以科学化的管理，因此，不少发达国家正致力于以高新技术来有效利用交通资源 5。 1.3.1 各国 ITS 的发展 美、日、欧等发达国家为了解决交通问题，竞相投入大量资金和人力，开始大规模地进行道路交通运输智能化的研究试验。美国联邦政府从 1990 年到 1997年用于 ITS 研究开发的年度预算总计为 12.935 亿美元；欧盟从 1984 年到 1998年仅用于 ITS 共同研究开发项目的预算就达 280 亿欧洲货币单位；日本政府仅1996 年和 1997 年用于 ITS 研究开发的预算 为 161 亿日元，用于 ITS 实用化和基础设施建设的预算为 1285 亿日元。下面就美国、日本、欧洲智能运输系统的构成及研究开发领域加以介绍。 美国作为经济最发达、技术最先进的超级大国，虽在智能交通系统的研究开发上曾一度落后，但凭借其先进的技术优势，已后来居上。目前在试验研究和实践应用上都处于领先地位。在智能交通系统发展规划中，它非常重视 ITS 将形成的巨大市场，对 ITS 的服务领域进行了广泛而又深远的研究。除此以外，美国的智能交通系统正在开发一个新的领域，即先进的乡村运输系统 4 5。 日本 ITS 研 究的一个显著特点就是政府有关各部门共同参与，密切合作，以保证在技术发展过程中没有遗漏。 1993 年 7 月，日本“车辆、道路与交通智能协会”成立，从而在与智能交通系统有关的 5 个省：建设省、通产省、邮政省、运输省和警事厅之间建立了加强合作的机制。 1995 年 8 月，在详细分析 ITS 用户服务范围的基础上，上述 5 个有关部门提出了日本公路交通车辆领域的信息化实施方针，其目的在于在 ITS 的统一规划下推进其工作。根据此方针， ITS 由导航系统、自动收费系统、安全驾驶援助系统等 9 个开发领域和 20 个用户服 务功能构成。 欧洲的 ITS 研究开发是由官方（主要是欧盟）与民间并行进行的。同时，由于欧洲的国家大部分很小，因此， ITS 的开发与应用是与欧盟的交通运输一体化建设进程紧密联系在一起的。 1969 年欧共体委员会就提出要在成员国之间开展交通控制电子技术的演示。自 1986 年以来，西欧国家主要是在“欧洲高效安全交通系统计划（ PROMETHEUS）”和“保障车辆安全的欧洲道路基础设施计划（ DRIVE）”两大计划指导下开展交通运输信息化领域的研究、开发与应用。 由美、日、欧的 ITS 开发领域可以看出，未来的智能运输系 统将使目前道nts 5 路交通系统存在的种种问题得以解决或大大缓解。随着 ITS 的广泛应用，以车载装置为主，在电子、通信、汽车等领域，今后 20 年预计 ITS 将创造出 5000 亿美元的巨大市场。因此， 对于企业 来说，这也是很有前景的行业领域。目前，成为推进 ITS 发展的主要项目包括自动公路系统 AHS、不停车自动收费系统 ETC、公路交通信息通信系统 VICS 等。 1.3.2 国内 ITS 发展 在国内，我们的 ITS 起步较晚，相对比较落后。从我国的管理分工现状及市场角度看， ITS 的应用领域可分为： (1)以公安部门为管理主体的 城市道路交通监控管理系统。其中包括对车辆、驾驶员以及红绿灯的智能管理、车辆的防盗、报警和追踪、以及特种车辆的监控、应急处理等。 (2)以城管部门为管理主体的城市公交系统。其中包括车辆的 GPS 定位、智能调度、实时显示、监控等。 (3)以交通、建设部门为管理主体的城乡及城际公路系统。其中包括对各类等级公路（特别是高速公路）的实时监控、信息显示、收费系统、以及事故应急处理等，另外车载 GPS 及电子地图、先进的交通线路引导系统、以及客、货车运量的实时、合理调度等也都有着很大的应用前景。 目前应用最多、最热门的是应 用电子标签的不停车收费系统，如：广州的“一卡通”、沪宁高速路及首都机场路的不停车收费等，其他应用包括街道路口的电子警察、车辆 GPS 定位、跟踪系统等。从发展看，对用于解决城市交通拥堵的道路智能管理系统，车辆的防盗、报警、跟踪系统有着很强的需求 6 7。 1.4 交通信号控制系统 城市道路交通信号控制是现代城市交通管理的一个极其重要的方面，其管理与控制的优劣将直接影响城市道路交通拥堵或疏通的效果 44。然而城市主干道交通畅通化又是道路管理的重心。因此搞好城市干道交通信号控制是城市交通畅通化措施的重点。与 此同时，还要考虑到信号控制系统与其他系统的整合，使系统具有可扩展性、开放性，最大限度的发挥交通控制系统的作用。 1.4.1 城市交通信号控制的基本概念 交通信号控制是利用交通信号，对道路上运行的车辆和行人进行指挥和疏nts 6 导。所谓交通信号则是指交通管理部门根据国家有关法律规定，在道路上向车辆和行人发出通行、停止或停靠的具有法律效力的信息。交通信号自动控制是交通控制的重要组成部分，是交通管理科学化的一种有效手段。交通信号控制的基本参数包括：周期、相位、绿信比 (相位绿信比，或交通流绿信比 )。 周期 周期是指信号灯的 红绿黄灯轮流显示一次所需要的时间，也即三色灯显示时间之和，是信号交通的关键控制参数。一般信号灯的最短周期不少于 36 秒，否则就不能保证几个方向的车辆顺利通过交叉口，最长周期一般不超过 120 秒，否则，可能引起等待司机的烦躁或误认为灯色控制已经失灵。 相位 相位是对于一个路口多方向交通流而言，一个交通流方向 (一个绿灯信号 )称为一相。一组互不冲突的交通流即可构成为一个相位。或者说相位信号是指一个信号周期内的信号控制状态，表示在道路交叉口给予某些方向的车辆或行人以通行权的时序。而相位差则是相邻路口同一相位起始时 间之差。例如一条东西走向的大街上有两个相邻的交叉路口，交通信号周期相等，它们同一相位 (例如东西直行绿灯 )起始时间之差就是该两路口东西直行的相位差。 绿信比 绿信比是一个相位信号有效绿灯时间长度与周期之比。设绿灯时间为 G，周期长度为ct，则绿信比 g为 : g=G/ct绿信比的大小对于疏散交通流和减少路口总等待时间有着举足轻重的作用。通过合理地分配各车流方向的绿灯时间 (绿信比 )，可使各方向上阻车次数、等待时间减 至最少。 1.4.2 信号灯控制形式 信号灯控制的方式分为三种：定时控制、车辆感应式控制、优化控制 45。 定时控制：根据交叉路口一定时间的交通 t 预先确定所有的控制参数，即周期、相位、绿信比，人为设置方案 (配时参数 )。在定时控制中，又可以分为定周期控制与变周期控制。在定周期控制中，信号控制系统只能执行一种配时方案，信号灯一天 24 小时按照相同的周期执行同一方案。在变周期控制中， 24 小时分成多个时间段，每一个时间段执行不同的方案。由交通警察根据当时交通实况编制方案表的切换时间，或每天由时钟自动选择、切 换。这种控制方式的优点在于：实时性好，但方案的好坏取决于系统管理者事先的判断能力。 车辆感应式控制：根据交通路口的交通量需求变换信号灯色，没有固定的nts 7 周期和绿信比。车辆感应控制使用感应式控制机，通过埋设和悬挂在交叉路口的车辆检测器获得车辆信息，完成信号变换。这种控制分为半感应控制和全感应控制。半感应控制方式：主干道一直开绿灯，副干道一直开红灯。副干道有车辆要通过时，车辆检测器发出信息，副干道的红灯变为绿灯，主干道相应变为红灯，副干道车辆通过后，红灯恢复原状态。这种控制方式的缺点在于：副干道有连续车辆通过时， 易造成主干道车辆阻塞。全感应控制方式：四个方向上都设置车辆检测器，一般主干道经常绿灯，副干道经常红灯，当副干道有车而主干道无车时，副干道才变为绿灯，主干道变为红灯。副干道车辆通过交通路口后，副干道恢复红灯，主干道恢复绿灯。这种控制方式的缺点是：当主干道连续通车时，易造成副干道车辆阻塞。 优化控制：系统根据检测器送来的信息，实时产生出对某种性能指标来说是最佳的配时方案，付诸实施。各个参数随着变化的交通量自动调节。这种控制方式是由于计算机技术和通信技术发展到一定的水平而产生的控制方式。 (a)南 直行 及向左 转，东部和北部向右转 (b)西直行及向左转，东部和北部右转 (a)北直行及向左转，西部和南部向右转 (b)东直行及向左转，西部和北部右转 图 1.1 路口行驶模型 这种控制方式的交通信号机将检测到的交通数据实时地通过通信网传至上位机，上位机根据路网上交通量的变化情况，不断调整配时方案。通过这种控制nts 8 方式，容易实现交叉路网的统一调度和管理，上位机同时控制一个城市区域的数个或数十个路口的信号机，实现区域中交叉口之间的统一协调管理，提高路网的运行效率。 1.5 本论文完成的主要工作 经过多年的实践证明，智能交 通系统 (ITS)的研究、开发和使用是世界各国目前优先考虑的一种解决当前城市交通瓶颈的有效途径，并己经开始广泛应用于城市交通的日常管理，如早期的“电子警察” 12。 本论文在对当前交通管理系统的认知、了解下，针对其中的部分问题提出了自己的解决方案，完成一个基于数字图像处理技术的智能交通管理系统的雏形，以实现对交通系统的智能管理。在导师的悉心指导下，本论文完成了以下几方面的工作： 车辆流量的检测，由于白天与夜晚环境的不同，算法上也有所不同，这是本系统的基础部分，是获得道路交通状况信息的核心部分，系统根据车 辆检测、完成车辆流量统计和车型检测，再根据车辆流量完成对红绿灯控制以及对闯红灯车辆进行抓拍数字记录。 车辆流量统计及车型检测子系统：完成车辆流量统计，能自动地对车型分类。 闯红灯抓拍记录子系统：分析阐述了智能交通图像识别系统中闯红灯子系统识别交通违章事件的主要方法，并尝试寻找一种优化的算法以实现交通图像的信息检测，并以软件的方式实现。通过对模式识别原理的认知和了解，实现对车牌的分割。 nts 9 2 车辆检测与识别 2.1 车辆检测 在 ITS 中，车辆检测是重要的参数。目前，车辆流量参数 检测的方法很多，主要有超声波检测、红外检测、环形地埋式线圈检测、计算机视觉检测。超声波检测精度不高，容易受车辆遮挡和行人的影响，检测的距离短 (一般不超过 12m)；红外线检测受车辆本身热源的影响，抗噪声的能力不强，检测精度不高；环形地埋式线圈感应器检测精度高，但要求设置于路面土木结构中，对路面有损坏，施工和安装不便，而且安装的数量多；计算机视觉检测在近年来随着计算机技术、图像处理、人工智能、模式识别等技术的不断发展，在车辆流检测中获得越来越广泛的应用 8，它具有以下特点： 1) 从视频数字图像中可以提取高质量 的车辆和交通场景的信息； 2) 视频传感器能检测更大的交通场景面积，减少传感器的安装数目，投资少、费用低； 3) 视频传感器易于安装和调试，对路面和土木设施不会产生破坏。下表是常用车辆检测器技术性能比较： 由于 ITS 有着很高的实用价值和广阔的市场前景，各个国家的科学家、学者、商人对它进行研究。如美国 ISS 公司的 AUTOSCOPE、新加坡科技的transit.smart、英国 TRL 的 SCOOT、日本丰田公司的 ITS 系统、澳大利亚的 SCAT 系统、国内的 VTD2000 视频车辆检测系统、 YZ-2000 数码 电子警察系统。综合上述产品，相比而言， AUTOSCOPE 是以视频为检测器的产品 9，代表着检测器的发展方向，而 SCOOT 是发展较成熟的红绿灯控制系统，它是一种以动态优化控制红绿灯的产品，在许多国家和地区得到广泛使用。 2.2 车辆检测器分类 红绿灯控制与闯红灯抓拍数字记录子系统是智能交通的重要组成部分。主要用于路口红绿灯的控制和抓拍违章闯红灯机动车辆的拍摄，便于对违章车辆进行管理。目前常用的路口 表 2.1 常用车辆检测器技术性能比较好 nts 10 检测方式有硬件检测方式 和软件检测方式等，如图 2.2 所示。 图 2.2 车辆检测器的分类 2.2.1 硬件检测方式 通常采用硬件检测方式包括车辆检测传感器、外界光检测传感器、计数显器、照相机、闪光灯、电源机箱和主机电路这几个部分。分别在路口设置检测器 (如超声波、环形感应线圈、雷达等 )，红绿黄灯按周期亮，引导车辆通行 16。该方式可以很好地抑制自行车、手推车和行人对车辆检测的干扰，但对硬件设备的要求较高，需要设备具有抗潮湿、温度特性良好、抗磨等特性。现在用得比较广的主要有三种检测方式：环型线圈检测 器、超声波或微波 (雷达波 )检测器。 环型线圈检测器是利用埋设在车道路面下的环型线圈，当车辆通过环型线nts 11 圈时，使环型线圈的电磁感应发生变化，从而引起谐振回路的谐振频率发生变化，计算机通过对谐振频率的计数采样后，作出检测器上是否有车辆通过或存在的判断。由于不同车型的底盘结构和铁磁物质分布的不同，磁场的变化特征也不同，采用模糊信息处理和模糊模式识别的方法对数据进行分析处理，从而判断出车型。环型线圈检测器具有检测功能全面，成本低廉、检测数据准确、可靠、灵敏度高，受气候影响小等优点，但在实际使用中，因道路施工、路面变 形等因素使线圈的损坏率较高，安装不便而且维护的工作量较大。故障率较高又不能实现多车道无缝覆盖和跨越车道线或双实线的车辆检测等不足。 超声波或微波 (雷达波 )检测器是通过接收由超声波发生器发射的并经车辆反射的超声回波来检测车辆的，如果超声波检测器的探头所对应的检测区域内有车辆通过或存在，超声波检测器探头发射出来的一束超声波，就会反射回来被同一探头所接收，通过判断该信号与原反射回波信号在时间上的差异，作出检测区域内有车辆通过或存在的判断。超声波检测器具有安装不需破坏路面，不受道路施工、变形的影响，检测器位置可以 移动等优点，其不足之处是易受环境影响，当风速较大时波速会产生漂移而无法正常检测，另外检测器探头下方通过的人和物 (如行人打伞。自行车群等 )也会产生反射波造成误检。 2.2.2 软件检测方式 随着多媒体和计算机技术的迅速发展，直接利用视频图像特征检测技术，来控制红绿灯和检测车辆是否闯红灯并给予记录己成为可能，而这个系统的关键是对运动检测算法的选择，使用软件系统具有安装方便，价格较低，可满足实时检测要求等特性。下面将介绍如下的一些软件实现方式。 视频检测器 17一般由摄像头、图像采集以及图像处理几个部分组成。摄 像头摄取所要监测路段的图像，并将采集到的视频图像传至图像采集单元，图像采集单元将该视频信号进行数字化，图像处理单元则对该数字化图像进行处理分析，提取有关的交通信息。目前视频车辆检测器大致可分为三种：点式检测器、线式检测器以及面式检测器： 点式检测器：通过在图像上设置一定的检测点，通过检测这些检测点灰度变化情况，推断是否有车通过以及交通流的速度、密度以及流量。其缺点主要是为易受环境照度变化以及车辆自身阴影的干扰。 线式检测器：主要有横向线式检测器和纵向线式检测器。横向线式检测器是指在图像的特定位置上划取一 条垂直于道路方向的检测器，通过检查检测线上灰度变化来判断通过检测线的车辆以及车辆的宽度，并可根据车辆的宽度来判断车型。纵向线式检测器则在平行于道路方向划取检测线，再根据线上灰度变化情nts 12 况来判断车辆的长度。纵向线式检测器往往同横向线式检测器一起使用，可提高车辆检测及分类的准确率。 面式检测器：则是通过对所摄取的图像进行诸如边缘检测等运算，提取检测区域中车辆的一些特征，如：面积、边缘等信息，采用这些信息进行车辆检测及分类比较容易而且精度可大大提高。由于面式检测器往往提取图像灰度的梯度信息，与点式和线式检测器相比 较可大大减小环境照明对检测精度的影响。因此，尽管面式检测器的运算量大大增加，但由于其固有的优点，随着微处理器的运算速度的不断提高，面式检测器已成为视频车辆检测器研究的主要方向。 由于视频在智能交通中的优越性，使得它成为在当前许多国家广泛采用的一种方式，安装简单方便，成本也相对比较低，主要工作便是用软件方式对车辆的检测，因此也出现了大量关于车辆检测的图像处理识别算法，首先要根据检测区域检测出车辆是否存在，以及对车流量进行统计，控制红绿灯的开亮时间，以对闯红灯的违章车辆进行抓拍并对图像进行分割，然后发送到控制中 心并对车牌进行识别。 2.3 运动物体的检测方法 车辆检测的目的判断是否有车经过检测区，并建立一个与之对应的跟踪对象，主要提供车流量等信息。减少车辆检测算法的计算量和提高实时性是一对矛盾，解决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、背景混乱运动的千扰、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。 2.3.1 光流强法 光流分析：在光流分析中，首先对在时间序列上相邻帧进行局部匹配， 例如使用 t-1 帧的象素块作为模板在 t 帧中进行匹配，从而可以获得 t-1 帧到 t 帧中象素块的局部运动向量，该局部运动向量的集合称为光流。当摄像机向固定场景运动时，光流将从膨胀中心 FOE(Focus of Expansion)放射状地涌出；相反，当向后运动时，光流将放射状地汇聚到膨胀中心。属于同一目标的象素的运动向量应该保持一致，因此光流分析可以用来检测运动目标 从二维图像序列检测景物运动，提取运动参数，分析景物的运动规律；或者获取立体景物的深度、遮盖和表面主方向等信息是图像序列分析的主要研究内容。 18 nts 13 。 图 2.3 物体的三维运动和图像平面 图像序列又称动态图像，它由一系列图像组成，它们具有给定的或假设的相对次 序，并给出相邻两图像获取的时间间隔关系。它的一般表示可以写成： 0 1 1( , , ) ( , , ) , , ( , , )i i i i i i nf x y t f x y t f x y t L (2.1) 其中： i， j=0,1, ， N-1 所谓相对次序一般是指时刻kt在 1kt之后（ k =1,2 ,n -1）。相邻两 图像获取的时间间隔定义为： 1k k kt t t ， k=1,2， ， n-1 (2.2) ( 1 , 2 , , 1 )kt k n L 可以不等也可以相等，一般取 ktt k=1,2， ， n-1 也就是说所有图像的获取时间间隔均相等。 在动态景物中，组成景物的各个运动车辆在不同的时间其空间位置是不同的，如图 2.3 所示。假设 oxy 是 空间物体 P 点的空间位置坐标系，它构成特体空间。OXY 是图像空间，它是一个平面，也就是观察器对物体点 P 进行观测获取的图像形成的位置。 o 与 O 相距 F， oxy 与 OXY 位于同一平面， P 点在时刻1kt物体空间的坐标为 ),( 111 kkk zyx 时刻kt的坐标为 ),( kkk zyx 。它们在图像空间的坐标分别为 ),( 11 kk YX 和 ),( kk YX ，记 1k k kX X X 1k k kY Y Y (2.3) 空间物体点 P 从 ),( 111 kkk zyx 运动到 ),( kkk zyx ，反映在图像平面上， 从 ),( 11 kk YX 位置移动到 ),( kk YX 。这是我们通过观测三维景物运动下 来并能 得到的信息。 nts 14 从 ),( 11 kk YX 移动到 ),( kk YX ， 并位移量为 ),(kk YX ，我们称为物体表面的点在相邻两时刻图像上相应位置的移位为视差，视差的估计称为对应问题。 物体点 P 从 ),( 111 kkk zyx 运动到 ),( kkk zyx 的时间间隔为tk。把图像平面上物体图像相应位置的速度记为 V k ，那么 V k 的大小和方向分 别为： 1 / 222( ) ( ) /kkkkV X Y t (2.4) 1t a n ( / )k k kXY (2.5) 有时我们也记： V = (u,v) u,v 分别表示 V 在 x和 y 方向的分量。我们称kV为物体点 P的瞬时位置速度，也称为光流。物体图像中诸灰度模式点（象素）运动的可视速度的分布称为瞬时 位置速度场（ IPVF），也称为光流场，它给出了运动景物在空间运动的重要信息。由式（ 2.13） (2.14)可见，求瞬时位置速度场 IPVF的关键是估计视差 ),(kk YX 。 在比较理想的情况下， 光流场法 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。 2.3.2 除背景法 除背景法是目前运动分割中最常用的一种方法，它是利用当前图像与背景图像的差分来检 测出车辆运动区域的一种技术，它一般能够提供最完全的特征数据。如果可以假设运动目标的背景是固定的，那么可以使用背景差分 19：用当前车辆检测图像与无任何目标的背景图像之间的差值。根据这一思想，算法就转成计算当前 输入图像和背景图像之差。图 2.4 给出了基于背景差的车辆检测算法框图。 图 2.4 基于背景差的车辆检测算法框图 nts 15 令 njiB,和 njiC, 分别为估计出的当前背景图像和当前输入图像， 其中 1 i K,1 j L 。对输入图像的每个像素，计算它与相应背景图像象素的差 : , , ,n n ni j i j i jD C B(2.6) 然后将该差值图像二值化为： 1 若,nijD T ,nijV= (2.7) 0 其它 这里 T 是一阈值，可定义为差值 图像 njiD,的均值与标准方差之和。 njiV, 表明像素 njiC, 属于物体（即车辆），否则该象素为背景象素。在基于背景差的方法中，车辆检测的效果取决于当前背景的质量。但由于环境是时变的，背景也在不断变化，如天气、光照和阴影的变化，因此必须周期性地不断更新背景图像。新的 背景图像可由下式进行估计 1, , ,(1 )n n ni j i j i jB k B k C (2.8) 其中：1Nk N 其中 N 为常数， k 决定了背景刷新的频率。很明显，可以通过选择性刷新来 进一步提高估计背景的质量。选择性刷新背景的方法表示如下： ,(1 )nni j i jkB k C若 1,nijV=0 1,nijB = 1,nijB 其它 （ 2.9） 式中，当 0, njiV时，表明该象素为背景象素，因而对其进行刷新；否则该象素对应于运动物体，应保持背景不变。图 2.5 给出了估计的背景图像、输入图像及二值化后的背景差图像的实例。由于摄像机的抖动，图 2.5(c)中有较多的噪声，图 2.5(d)为图 2.5(c)经滤波器滤波后的结果。显然该滤波器 已滤除了大部分图像噪声。 (a)当前背景图 （ b）当前输入图像 nts 16 （ c）背景差二值化图像 （ d）经滤波器滤波后的结果 图 2.5 除背景法检测过程 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。缺点是受光线、天气等外界条件的影响较大。 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，常用的方法主要有：基于统计的背景模型、基于卡尔曼滤波的背景模型、基于高斯分布的背景模型等。 基于统计的背景模型最简便和直观的方法就是选择均值函数作为更新函数，称为 “ 序列均值法 ” ，这种方法适用于背景大部分时间可见、运动目标数量少的情况。 “ 序列众数法 ” 9是统计学模型算法中最精确的一种，但是它要对元素进行排序，计算量和所消耗的存储空间都很大，而且需要很大的 值才能得到统计意义上的概率分布，因此更新图像的时间也比较慢。 基于卡尔曼滤波的背景模型，对运动物体的跟踪有很好的效果，但其最大的缺点就是计算量大，处理速度慢。 基于高斯分布的背景模型可以很好的适应光线的变化，同时 可以处理多模型分布，对于缓慢移动的目标 (如树枝的摇摆等 )有很好的鲁棒性。但对每个点都用一个模型来描述，需要大量的计算时间，而且存储的参数多，因此还需要不断改进。 当然，还有其它的背景建模方法，如基于特征的点匹配方法 10，利用图像能量、高阶累积理论及块处理技术进行背景建模的方法等，对于背景的重构都建立在确定性建模的基础上。 2.3.3 时间差分法 时间差分 (Temporal Difference)用来检测运动的目标，图像序列本身差分就可以反映出运动物体的信息，算法简单，容易实现，而且满足系统实时性的要求，算法如图 2.6 所
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