基于視頻的車流量檢測(cè)算法研究.doc

西 南 交 通 大 學(xué) 畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 基于視頻的車流量檢測(cè)算法研究 年 級(jí): 2006 級(jí) 學(xué) 號(hào): 20062225 姓 名: 安偉 專 業(yè): 自動(dòng)化 指導(dǎo)老師: 侯進(jìn) 二零一零年六月 西南交通大學(xué)本科畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 第 i 頁 院 系 信息科學(xué)與技術(shù)學(xué)院 專 業(yè) 自動(dòng)化 年 級(jí) 2006 級(jí) 姓 名 安偉 題 目 基于視頻的車流量檢測(cè)算法研究 指導(dǎo)教師 評(píng) 語 指導(dǎo)教師 (簽章) 評(píng) 閱 人 評(píng) 語 評(píng) 閱 人 (簽章) 成 績(jī) 答辯委員會(huì)主任 (簽章) 年 月 日 西南交通大學(xué)本科畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 第 ii 頁 畢畢 業(yè)業(yè) 設(shè)設(shè) 計(jì)計(jì) 任任 務(wù)務(wù) 書書 班 級(jí) 自動(dòng)化 2 班 學(xué)生姓名 安偉 學(xué) 號(hào) 2006 專 業(yè) 自動(dòng)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(cè)算法研究 題目類型： 工程設(shè)計(jì) 技術(shù)專題研究 理論研究 軟硬件產(chǎn)品開發(fā) 一、一、設(shè)計(jì)任務(wù)及要求設(shè)計(jì)任務(wù)及要求 車流量信息是交通控制中的重要信息，其檢測(cè)在智能交通系統(tǒng)中占有重要地位?；谝曨l 圖像處理技術(shù)的車流量檢測(cè)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(jī)和圖 像采集設(shè)備將實(shí)時(shí)的視頻信息采入，經(jīng)過對(duì)視頻圖像的處理分析可以進(jìn)行車流量的實(shí)時(shí)檢測(cè)。 基于視頻的車流量檢測(cè)系統(tǒng)有易安裝、維護(hù)及實(shí)現(xiàn)方便等明顯的優(yōu)勢(shì)，非常有利于交通系統(tǒng)的 管理及控制。具體要求如下： 1. 對(duì)圖像進(jìn)行預(yù)處理 2. 進(jìn)行車流量的統(tǒng)計(jì) 3. 人機(jī)界面簡(jiǎn)單清楚友好 二、二、應(yīng)完成的硬件或軟件實(shí)驗(yàn)應(yīng)完成的硬件或軟件實(shí)驗(yàn) 采集視頻圖像，對(duì)圖像進(jìn)行分析處理，完成車流量的統(tǒng)計(jì)，與實(shí)際通過車輛數(shù)目比較，分 析本系統(tǒng)的正確檢測(cè)率。 三、三、應(yīng)交出的設(shè)計(jì)文件及實(shí)物（包括設(shè)計(jì)論文、程序清單或磁盤、實(shí)驗(yàn)裝置或產(chǎn)品等）應(yīng)交出的設(shè)計(jì)文件及實(shí)物（包括設(shè)計(jì)論文、程序清單或磁盤、實(shí)驗(yàn)裝置或產(chǎn)品等） 1. 畢業(yè)設(shè)計(jì)論文（必須完全符合學(xué)校規(guī)范，內(nèi)容嚴(yán)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(xué)校規(guī)定，導(dǎo)師無特殊要求 西南交通大學(xué)本科畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 第 iii 頁 四、四、指導(dǎo)教師提供的設(shè)計(jì)資料指導(dǎo)教師提供的設(shè)計(jì)資料 1. 研究介紹（包括課題背景、動(dòng)機(jī)、內(nèi)容、意義） 2. 計(jì)劃說明書 3. 部分英文文獻(xiàn)資料 五、五、要求學(xué)生搜集的技術(shù)資料（指出搜集資料的技術(shù)領(lǐng)域）要求學(xué)生搜集的技術(shù)資料（指出搜集資料的技術(shù)領(lǐng)域） 1. 本課題相關(guān)領(lǐng)域國(guó)內(nèi)外重要論文及資料 2. 圖像處理知識(shí)與 vc+編程學(xué)習(xí)指南 六、六、設(shè)計(jì)進(jìn)度安排設(shè)計(jì)進(jìn)度安排 第一部分 查閱資料，學(xué)習(xí)相關(guān)編程語言 （ 4 周） 第二部分 編制程序并進(jìn)行調(diào)試 （ 10 周） 第三部分 撰寫畢業(yè)論文 （ 2 周） 評(píng)閱及答辯 畢業(yè)論文修改和參加答辯 （ 1 周） 指導(dǎo)教師： 年 月 日 系主任審查意見： 審 批 人： 年 月 日 注：設(shè)計(jì)任務(wù)書審查合格后，發(fā)到學(xué)生手上。 西南交通大學(xué)本科畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 第 iv 頁 西南交通大學(xué)信息科學(xué)與技術(shù)學(xué)院 2009 年制 西南交通大學(xué)本科畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 第 v 頁 摘 要 在智能交通管理系統(tǒng)中，實(shí)時(shí)的交通流參數(shù)檢測(cè)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(cè)的方式也有多種，但基于圖像 處理的視頻車輛檢測(cè)技術(shù)以其檢測(cè)區(qū)域大、系統(tǒng)設(shè)置靈活等突出的優(yōu)點(diǎn)，成為智能 交通系統(tǒng)領(lǐng)域的一個(gè)研究熱點(diǎn)。因此，基于視頻的交通流量檢測(cè)技術(shù)成為其研究領(lǐng) 域的重要方面和基礎(chǔ)。 本文是在閱讀和學(xué)習(xí)國(guó)際國(guó)內(nèi)智能交通系統(tǒng)基礎(chǔ)上，首先介紹了智能交通系統(tǒng) 的背景和意義,視頻檢測(cè)技術(shù)的優(yōu)越性,智能交通系統(tǒng)在國(guó)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(guān)的算法和解決方案.本文在學(xué)習(xí)和理解這些 成果的基礎(chǔ)上,采用設(shè)置虛擬線的方法來實(shí)現(xiàn)車流量統(tǒng)計(jì)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(cè)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(xì)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(diǎn), 結(jié)合各種的算法的優(yōu)缺點(diǎn),最后本文采用自適應(yīng)背景相減法,該算法能夠很好的提取 出目標(biāo)圖像,不過由于外界各種因素比較敏感,同時(shí)會(huì)出現(xiàn)許多偽運(yùn)動(dòng)目標(biāo)點(diǎn)，不利 于目標(biāo)的準(zhǔn)確檢測(cè),影響檢測(cè)準(zhǔn)確度,這有待于日后進(jìn)一步的研究和學(xué)習(xí)。本文設(shè)計(jì) 了一種實(shí)時(shí)可靠的基于虛擬檢測(cè)線的交通流量檢測(cè)算法,該算法能夠一定的程度上的 在復(fù)雜路況條件下精確的對(duì)車流量進(jìn)行檢測(cè)。 關(guān)鍵詞：視頻檢測(cè)技術(shù)； 車流量統(tǒng)計(jì)； 虛擬線圈更新； 自適應(yīng)背景相減法 西南交通大學(xué)本科畢業(yè)設(shè)計(jì)（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(xué)本科畢業(yè)設(shè)計(jì)（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(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀.3 1.3 本論文研究?jī)?nèi)容和方法.5 1.3.1 研究?jī)?nèi)容5 1.3.2 研究方法5 1.4 本論文的結(jié)構(gòu)安排.6 第 2 章 系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)7 2.1 總體設(shè)計(jì)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(xì)實(shí)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(cè)25 3.3 本章小節(jié)27 第 4 章 軟件的實(shí)現(xiàn)28 4.1 軟件的實(shí)現(xiàn)28 4.2 本章小節(jié)34 結(jié) 論35 西南交通大學(xué)本科畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 第 viii 頁 致 謝36 參考文獻(xiàn)37 西南交通大學(xué)本科畢業(yè)設(shè)計(jì)（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(huì)的發(fā)展和科技的進(jìn)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(dāng)今世界面臨的共同問題。在這種情況下,無論是發(fā)達(dá)國(guó)家還是發(fā) 展中國(guó)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(guó),由于 我國(guó)人口基數(shù)大,城市規(guī)模發(fā)展迅速,迫切需要大量的準(zhǔn)確的交通流信息,我國(guó)面臨的 問題尤為嚴(yán)重。解決交通問題的傳統(tǒng)辦法是修建和擴(kuò)建道路,提高網(wǎng)路的通行能力, 但隨著人口的增長(zhǎng),特別是城市人口的急速增長(zhǎng),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(shí)擴(kuò)大網(wǎng)路的速度也遠(yuǎn)遠(yuǎn)不能滿足交通需求增長(zhǎng)的速度。 同時(shí)交通系統(tǒng)是一個(gè)十分復(fù)雜的綜合性十分強(qiáng)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(fù)雜的背景下,怎樣高效的對(duì)交通進(jìn)行管理,就顯的十分重要,由 此智能交通就成為研究的熱點(diǎn)問題6, 使用科學(xué)的方法對(duì)現(xiàn)有的道路進(jìn)行管理，可 以最大限度的挖掘道路的承載能力，在相當(dāng)大的程度上改善交通環(huán)境。此時(shí)智能交 通系統(tǒng) its（intelligent transportation system）應(yīng)運(yùn)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(guó) 交通領(lǐng)域競(jìng)相研究和開發(fā)的熱點(diǎn),它將先進(jìn)的信息,電子通訊、自動(dòng)控制、計(jì)算機(jī)以 及網(wǎng)絡(luò)等技術(shù)有效,綜合的運(yùn)用于整個(gè)交通運(yùn)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(shí)時(shí)、準(zhǔn)確、高效的交通運(yùn)輸綜合管理和控制系統(tǒng)。 同時(shí)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(yīng)的交通 信號(hào)、自動(dòng)事故檢測(cè)、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(dòng)態(tài)路徑指導(dǎo)等。在與安全有關(guān)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(qiáng)調(diào)的是系統(tǒng)性、實(shí)時(shí)性、信息交流的交互性以及服務(wù)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(jī)地結(jié)合在一起加強(qiáng) 了三者之間的聯(lián)系。its 的系統(tǒng)組成大致分為先進(jìn)的交通管理系統(tǒng) atms(advaneed taffie management system)、先進(jìn)的交通信息系統(tǒng) atis(advaneed traffie information system)、先進(jìn)的公共交通系統(tǒng) apts(advaneed publie traffie system)、先進(jìn)的車輛 控制系統(tǒng) avcs(advaneed vehiele control system)、先進(jìn)的車輛收費(fèi)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(gè)核心，交通流信息包括多個(gè)方面，比如車流量、車型、車速、車流密 西南交通大學(xué)本科畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 第 2 頁 度以及道路占有率、排隊(duì)長(zhǎng)度等等1。 tis 通過對(duì)道路交通流信息進(jìn)行實(shí)時(shí)檢測(cè)，了解道路交通的運(yùn)行情況，根據(jù)交 通流的動(dòng)態(tài)變化，迅速做出交通誘導(dǎo)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(shè)施得到充分利用，實(shí)現(xiàn)交通 運(yùn)輸?shù)募s式發(fā)展，最終達(dá)到智能運(yùn)輸系統(tǒng)(its)的目的，使現(xiàn)有宏觀交通設(shè)施(道路、 橋梁、隧道等)具有更大的交通運(yùn)輸能力和更高的交通運(yùn)輸安全性。由此可見，道路 交通流信息的實(shí)時(shí)采集與處理方法研究無論對(duì)城市的交通控制、交通管理、交通規(guī) 劃、路網(wǎng)建設(shè)，還是對(duì)未來智能運(yùn)輸系統(tǒng)功能的實(shí)現(xiàn)都具有重要的理論意義和實(shí)用 價(jià)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(guān)部 門的重視。作為 its 的基礎(chǔ)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(cè)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(diǎn)： 1. 能夠提供高質(zhì)量的圖像信息,能高效、準(zhǔn)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(jī)破壞性低、方便、經(jīng)濟(jì)?，F(xiàn)在我國(guó)許多城市已經(jīng)安裝了視頻 攝像機(jī),用于交通監(jiān)視和控制。 3. 由計(jì)算機(jī)視覺得到的交通信息便于聯(lián)網(wǎng)工作,有利于實(shí)現(xiàn)道路交通網(wǎng)的監(jiān)視 和控制。 4. 隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)和圖像處理技術(shù)的發(fā)展,滿足了系統(tǒng)實(shí)時(shí)性、安全性和可靠 性的要求。交通流量統(tǒng)計(jì)是合理建設(shè)和管理交通系統(tǒng)的依據(jù),通過對(duì)公路通行能力與 公路交通量的適應(yīng)性分析,從而確定公路建設(shè)的合理規(guī)模,通過實(shí)時(shí)的車流量監(jiān)控?cái)?shù) 據(jù),可以及時(shí)疏導(dǎo)交通。 車輛檢測(cè)是一切公路交通管理的基礎(chǔ),它可以用于檢測(cè)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(shí)它也為交通管理統(tǒng)計(jì)有關(guān)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(cè)廣泛應(yīng)用于交通疏導(dǎo)、道路資源配置、道路建設(shè)評(píng)估等領(lǐng)域。 目前，交通流量檢測(cè)技術(shù)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(cè)，這類系統(tǒng) 雖然可靠，但費(fèi)用較高。因?yàn)樾鑼鞲衅饔谰眯月袢氲叵拢湓O(shè)立和維護(hù)都需挖掘 路面，費(fèi)時(shí)費(fèi)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(dá)、紅外線或 超聲波傳感器的檢測(cè)系統(tǒng)。比如超聲波檢測(cè)，容易受車輛遮擋和行人的影響，檢測(cè) 的精度不高，檢測(cè)距離短;紅外線檢測(cè)受到車輛本身熱源的影響，抗噪聲的能力不強(qiáng)， 西南交通大學(xué)本科畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 第 3 頁 檢測(cè)精度也不高。 第三類為基于圖像處理技術(shù)的交通流量視頻檢測(cè)系統(tǒng)?，F(xiàn)在大部分基于視頻處 理的車流檢測(cè)技術(shù)，也只能處理比較簡(jiǎn)單情況，如高速路上的車流量統(tǒng)計(jì)。 工程中普遍使用的虛擬線圈的方法，也因?yàn)樘崛〉能囕v運(yùn)動(dòng)狀態(tài)信息太少而解 決不了人車分類等關(guān)鍵問題。而城市路口的交通情況非常復(fù)雜，如：車和行人構(gòu)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(fù)雜天氣，晝夜變換 等因素，這些都是一個(gè)實(shí)用的路口流量統(tǒng)計(jì)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(jì)系統(tǒng)對(duì)我國(guó)城市交通的發(fā)展具有重要的意義。視頻交 通流檢測(cè)系統(tǒng)是一種利用圖像處理技術(shù)實(shí)現(xiàn)對(duì)交通目標(biāo)檢測(cè)的計(jì)算機(jī)處理系統(tǒng)。視 頻交通流量檢測(cè)系統(tǒng)利用圖像處理與識(shí)別技術(shù)，通過視頻信號(hào)檢測(cè)道路交通流量。 利用視頻采集卡獲取視頻信號(hào)，由圖像處理設(shè)備將視頻信號(hào)轉(zhuǎn)換成數(shù)字圖像;通過對(duì) 道路交通狀況信息與交通目標(biāo)的各種行為(如違章超速，停車，超車等等)的實(shí)時(shí)檢 測(cè)，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)統(tǒng)計(jì)交通路段上行駛的機(jī)動(dòng)車的數(shù)量、計(jì)算行駛車輛的速度等各種有 關(guān)交通參數(shù)，達(dá)到監(jiān)測(cè)道路交通狀況信息的作用。同時(shí)，將檢測(cè)到的交通信息存儲(chǔ) 起來，為分析和交通管理提供依據(jù)，因此它也是一個(gè)交通信息的管理系統(tǒng)。 目前在世界上主要形成了美國(guó)、日本、歐盟三大 its 研究基地，此外亞洲的韓 國(guó)、新加坡和我國(guó)的香港特區(qū)發(fā)展水平較高。我國(guó)是世界上經(jīng)濟(jì)持續(xù)發(fā)展較快的發(fā) 展中國(guó)家，隨著經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展和社會(huì)的不斷進(jìn)步，對(duì)智能交通系統(tǒng)的研究正在轟 轟烈烈之時(shí)，很多專家和學(xué)者都投入了大量的精力、時(shí)間，大大推動(dòng)了我國(guó) its 的 發(fā)展。隨著中國(guó)智能交通系統(tǒng)的發(fā)展，可以肯定的是基于計(jì)算機(jī)視覺和圖像處理技 術(shù)的道路視頻監(jiān)測(cè)系統(tǒng)將在 its 中扮演著越來越重要的角色。因此，對(duì)相關(guān)問題的 研究具有很大的現(xiàn)實(shí)意義和應(yīng)用價(jià)值。 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀 智能交通系統(tǒng)已經(jīng)成為國(guó)內(nèi)外共同關(guān)注的熱點(diǎn)問題,在國(guó)際上有許多研究機(jī)構(gòu)在 鉆研著這個(gè)課題,也提出了許多解決方法和算法。人們?cè)?20 世紀(jì) 80 年代，就開始了 對(duì)交通車輛視頻檢測(cè)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(jì) 算機(jī)視覺和圖像處理技術(shù)。該研究涉及的領(lǐng)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(shí)別等，這些參數(shù)的 分析涉及到運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤、模式識(shí)別、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)等領(lǐng)域。視頻檢測(cè)技術(shù)就是一種結(jié) 合視頻圖像和電腦模式識(shí)別技術(shù)而應(yīng)用于交通領(lǐng)域的新興技術(shù)。 它通過視頻攝像機(jī) 和計(jì)算機(jī)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(xué)模型的基礎(chǔ)上編制軟件進(jìn)行分析處理，模擬各種其它形式的車輛檢 測(cè)器獲取交通信息，為交通領(lǐng)域的多種實(shí)際應(yīng)用提供了工作平臺(tái)。目前這方面的難 西南交通大學(xué)本科畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 第 4 頁 點(diǎn)很多，特別是視頻圖像處理和識(shí)別是相當(dāng)尖端的科技，世界各國(guó)的學(xué)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(diǎn)的方法來檢測(cè)車輛:在車道中取特定的樣本點(diǎn)，在樣 本點(diǎn)上求取圖像幀差，通過樣本點(diǎn)的狀態(tài)來檢測(cè)車輛是否出現(xiàn)。然后通過確定樣本 點(diǎn)在每個(gè)車道中的位置來進(jìn)行車輛計(jì)數(shù);再測(cè)量每個(gè)車道中車輛第一次觸發(fā)和第二次 觸發(fā)樣本點(diǎn)的相差時(shí)間，以及兩樣本點(diǎn)間的距離來求解車輛的速度。此方法應(yīng)用在 東京大學(xué)開發(fā)的交通監(jiān)控系統(tǒng)中，其車輛的計(jì)數(shù)誤差小于 5%，速度的誤差小于 10%。 t.abramczuk8在檢測(cè)線上應(yīng)用圖像幀差的方法來檢測(cè)車輛:每個(gè)車道上設(shè)置平行 于道路的一條檢測(cè)線，每條檢測(cè)線為 3 個(gè)像素寬，根據(jù)車輛沿車道線的長(zhǎng)度方向移 動(dòng)狀況，分割出運(yùn)動(dòng)車輛，通過跟蹤這些分割出來的運(yùn)動(dòng)車輛，得到車輛計(jì)數(shù)、求 解車輛速度。此方法應(yīng)用于瑞典皇家技術(shù)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(xué)先進(jìn)計(jì)算研究中心研究人員應(yīng)用圖像幀差的方法處理復(fù)雜路口上 的多車道車輛統(tǒng)計(jì)、車速檢測(cè)和車輛跟蹤，即通過跟蹤圖像序列上分割出來的車輛 運(yùn)動(dòng)區(qū)域來完成車輛的路徑、速度和進(jìn)/出點(diǎn)的監(jiān)視控制。研究人員提出了減少燈光 變化對(duì)運(yùn)動(dòng)檢測(cè)的影響和確保運(yùn)動(dòng)檢測(cè)可靠的圖像幀差方法。車輛檢測(cè)算法具有較 強(qiáng)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(duì)狀態(tài)、排隊(duì)長(zhǎng)度、占有周期和占有率檢測(cè)方 法。此方法在由輪廓圍成的小區(qū)域上應(yīng)用圖像幀差方法。每一個(gè)輪廓僅有一個(gè)像素 寬并且沿車道的中心線延伸。排隊(duì)檢測(cè)時(shí)，首先確定輪廓區(qū)有沒有運(yùn)動(dòng)，然后基于 邊緣的車輛檢測(cè)算法檢測(cè)車輛是否出現(xiàn)，如果車輛一旦出現(xiàn)且沒有運(yùn)動(dòng)，則可確定 為排隊(duì)狀況，沿輪廓以一定的間隔來檢測(cè)車輛，得到用時(shí)間表示的排隊(duì)長(zhǎng)度函數(shù)關(guān) 系式的值，即排隊(duì)長(zhǎng)度。占有周期和占有率同樣可根據(jù)排隊(duì)長(zhǎng)度表達(dá)式的值計(jì)算出 來。 newcast 大學(xué)的 rourke.abell mgh 和運(yùn)輸工作研究小組提出了用多窗口技 術(shù)來檢測(cè)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(chǎng)景中設(shè)置上游和下游兩個(gè)窗口，兩 個(gè)窗口的位置由操作員在圖像中簡(jiǎn)單地移動(dòng)光標(biāo)來確定，通過統(tǒng)計(jì)兩窗口的車輛運(yùn) 動(dòng)規(guī)律來自動(dòng)計(jì)數(shù)車輛和檢測(cè)車輛的速度。此方法應(yīng)用在“用低價(jià)圖像處理進(jìn)行交 通分析”系統(tǒng)中，車輛計(jì)數(shù)器精度為 95%，車輛平均速度檢測(cè)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(shí)際的車流量檢測(cè)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(cè)技術(shù)算法主要是根據(jù)圖像的幀差 法、背景差法、邊緣檢測(cè)法來檢測(cè)車輛信息，具體實(shí)現(xiàn)是在攝取的圖像中的車道上 西南交通大學(xué)本科畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 第 5 頁 作標(biāo)記，根據(jù)標(biāo)記上的灰度值的改變來統(tǒng)計(jì)車輛信息。各國(guó)各個(gè)機(jī)構(gòu)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(cè)法中的各種問題，但目前還沒有一個(gè) 能普遍應(yīng)用、權(quán)威的算法。 1.3 本論文研究?jī)?nèi)容和方法 1.3.1 研究?jī)?nèi)容 在對(duì)視頻圖像進(jìn)行分析研究中，車輛的實(shí)時(shí)檢測(cè)與分割是最基礎(chǔ)的部分，其他 的功能都是建立在車輛檢測(cè)與分割算法的基礎(chǔ)上的。本設(shè)計(jì)是通過學(xué)習(xí)和總結(jié)前人 經(jīng)驗(yàn)的基礎(chǔ)上完成的。 本設(shè)計(jì)以實(shí)現(xiàn)計(jì)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(shè)計(jì)內(nèi)容。但是提取車輛信息是最困難的。當(dāng)有車輛經(jīng)過虛擬線的時(shí)候， 由于車窗的顏色與車輛本身的顏色不同，也會(huì)導(dǎo)致虛擬線的變化，所以采用了合并 算法來解決這個(gè)問題。本設(shè)計(jì)研究的主要內(nèi)容有: 1. 交互式交通場(chǎng)景初始化:提供友好的用戶界面，用戶可以根據(jù)不同的實(shí)際的 交通情況進(jìn)行針對(duì)性地設(shè)置虛擬線位置等其他信息。 2. 動(dòng)態(tài)虛擬區(qū)域更新算法:由于系統(tǒng)會(huì)在不同的環(huán)境下長(zhǎng)時(shí)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(yīng)光線和天氣等變化的動(dòng)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(jì)數(shù)算法:此算法用于提高檢測(cè)系統(tǒng)的準(zhǔn)確性。 1.3.2 研究方法 本設(shè)計(jì)通過對(duì)前人研究的學(xué)習(xí)和借鑒,采用通過視頻中灰度的變化來檢測(cè)車流 量,從而達(dá)到車流量的計(jì)數(shù)統(tǒng)計(jì)。 基于視頻的車流統(tǒng)計(jì)系統(tǒng)的工作原理是通過不斷檢測(cè)虛擬線的色度與當(dāng)前視頻 幀的色度差異判斷是否有車輛經(jīng)過，并統(tǒng)計(jì)出車輛的數(shù)目。該系統(tǒng)一般包括虛擬線 設(shè)置、設(shè)定變化量、計(jì)算車流量、顯示車流量和導(dǎo)出車輛信息如圖 1-1 所示。首先 我們?cè)谝曨l的第一幀上設(shè)置一條虛擬線，設(shè)定好變化量后開始計(jì)算車流量，按任意 鍵結(jié)束統(tǒng)計(jì)時(shí)顯示從開始到結(jié)束的這段時(shí)間內(nèi)經(jīng)過的車流量。最后將統(tǒng)計(jì)中的每輛 車的信息導(dǎo)出到指定文件中。 西南交通大學(xué)本科畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 第 6 頁 設(shè)定變化量設(shè)定虛擬線 計(jì)算車流量檢測(cè)車流量導(dǎo)出車輛信息 圖 1-1 車流量檢測(cè)系統(tǒng)工作圖 1.4 本論文的結(jié)構(gòu)安排 本論文全篇分為四個(gè)部分結(jié)構(gòu)安排如下: 第 1 章主要介紹視頻車流量檢測(cè)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(shè)計(jì)的設(shè)計(jì)思路，基本思想，同時(shí)還介紹了本設(shè)計(jì)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(shí)還介紹了設(shè)計(jì)中運(yùn)用到的相關(guān)技術(shù)知識(shí)。 第 4 章主要講解如何實(shí)現(xiàn)車流量計(jì)數(shù)的功能。 西南交通大學(xué)本科畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 第 7 頁 西南交通大學(xué)本科畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 第 8 頁 第 2 章 系統(tǒng)總體設(shè)計(jì) 基于視頻的車流統(tǒng)計(jì)系統(tǒng)是一種實(shí)用化的系統(tǒng)，它的工作原理是從在視頻的第 一幀上設(shè)置虛擬線34開始統(tǒng)計(jì)車流量，結(jié)束統(tǒng)計(jì)后在 mfc 界面上顯示統(tǒng)計(jì)結(jié)果， 并且可以將每輛車的車輛信息導(dǎo)出到指定文件中。 2.1 總體設(shè)計(jì) 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(shè)定虛擬線，系統(tǒng)對(duì)虛 擬線進(jìn)行初始化。使用累積的方法更新虛擬線，通過不斷檢測(cè)虛擬線的色度與當(dāng)前 視頻幀的色度差異判斷是否有車輛經(jīng)過，并統(tǒng)計(jì)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(gè)方面: 1.設(shè)置虛擬線 在視頻的第一幀上設(shè)定虛擬線,就是設(shè)置一條直線,以該直線一定 區(qū)域內(nèi)作為一個(gè)檢測(cè)矩形區(qū)域,判斷該區(qū)域內(nèi)的灰度變化從而達(dá)到車流量檢測(cè)的目的。 在此基礎(chǔ)上并設(shè)置相關(guān)的閾值及播放速度。 2.圖像數(shù)字化 因?yàn)橐曨l圖像是模擬信號(hào),計(jì)算機(jī)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(hào),再送入到計(jì)算機(jī)中進(jìn)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(yùn)用各種方法如圖像增強(qiáng)、復(fù)原、編碼、壓縮等進(jìn)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(bǔ)償圖像的輪廓,增強(qiáng)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(dòng)物 體中區(qū)分出來。為以后其他環(huán)節(jié)做好準(zhǔn)備工作。 5.圖像分割 把視頻中人們關(guān)注的感興趣的部分分離出來。 6.車流量的統(tǒng)計(jì) 此環(huán)節(jié)是進(jìn)行車流量的統(tǒng)計(jì)工作。 7.背景實(shí)時(shí)更新 這也是該設(shè)計(jì)的核心內(nèi)容,其目的在于將現(xiàn)在的圖像與背景圖 像進(jìn)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(dǎo)出車流量信息 將統(tǒng)計(jì)的車輛導(dǎo)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(xué)本科畢業(yè)設(shè)計(jì)（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(shè)置虛擬線并置 閾值及播放速度 圖像分割 車流量統(tǒng)計(jì) 導(dǎo)出車輛信息 背景更新 結(jié)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(shè)計(jì)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(tái) 應(yīng)用程序開發(fā)環(huán)境。visual studio 可以用來創(chuàng)建 windows 平臺(tái)下的 windows 應(yīng) 用程序和網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用程序 ，也可以用來創(chuàng)建網(wǎng)絡(luò)服務(wù)、智能設(shè)備應(yīng)用程序和 office 插件。使用 visual studio 2008 可以高效開發(fā) windows 應(yīng)用。設(shè)計(jì)中可以實(shí) 西南交通大學(xué)本科畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 第 10 頁 時(shí)反映變更，xml 中的智能感知功能可以提高開發(fā)效率。同時(shí) visual studio 2008 支 持項(xiàng)目模版、調(diào)試器和部署程序。visual studio 2008 可以高效開發(fā) web 應(yīng)用，集成 了 ajax 1.0 包含了 ajax 項(xiàng)目模板，它還可以高效開發(fā) office 應(yīng)用和 mobile 應(yīng)用。 visual studio 2008 在三個(gè)方面為開發(fā)人員提供了關(guān)鍵改進(jìn):快速的應(yīng)用程序開 發(fā),高效的團(tuán)隊(duì)協(xié)作,突破性的用戶體驗(yàn)。 visual studio 2008 提供了高級(jí)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(tái)上快速創(chuàng)建當(dāng)前最先進(jìn)的應(yīng)用程序。 visual studio 2008 包括各種增強(qiáng)功能，例如可視化設(shè)計(jì)器（使用 net framework 3.5 加速開發(fā)） 、對(duì) web 開發(fā)工具的大量改進(jìn)，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(qiáng)功能。visual studio 2008 為開發(fā)人員提供了所有相關(guān)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(yīng)用程。 開發(fā)人員能夠利用這些豐富的客戶端和服務(wù)器端框架輕松構(gòu)建以客戶為中心的 web 應(yīng)用程序，這些應(yīng)用程序可以集成任何后端數(shù)據(jù)提供程序、在任何當(dāng)前瀏覽器 內(nèi)運(yùn)行并完成訪問 asp.net 應(yīng)用程序服務(wù)和 microsoft 平臺(tái)。 為了幫助開發(fā)人員迅速創(chuàng)建先進(jìn)的軟件，visual studio 2008 提供了改進(jìn)的語言 和數(shù)據(jù)功能，例如語言集成的查詢(linq)，各個(gè)編程人員可以利用這些功能更輕松 地構(gòu)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(gè)開發(fā)環(huán)境中創(chuàng)建多個(gè) net framework 版本的應(yīng)用程序。開發(fā)人員能夠構(gòu)建面向 net framework 2.0、3.0 或 3.5 的應(yīng)用程序，意味他們可以在同一環(huán)境中支持各種各 樣的項(xiàng)目。 visual studio 2008 為開發(fā)人員提供了在最新平臺(tái)上加速創(chuàng)建緊密聯(lián)系的應(yīng)用程 序的新工具，這些平臺(tái)包括 web、windows vista、office 2007、sql server 2008 和 windows server 2008。對(duì)于 web，asp.net ajax 及其他新技術(shù)使開發(fā)人員能夠 迅速創(chuàng)建更高效、交互式更強(qiáng)和更個(gè)性化的新一代 web 體驗(yàn)。 visual studio 2008 提供了幫助開發(fā)團(tuán)隊(duì)改進(jìn)協(xié)作的擴(kuò)展的和改進(jìn)的服務(wù)項(xiàng)目， 包括幫助將數(shù)據(jù)庫專業(yè)人員和圖形設(shè)計(jì)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(jì)算機(jī)視覺庫。它輕量級(jí)而且高效由一系列 c 函數(shù)和少量 c+ 類 構(gòu)成，實(shí)現(xiàn)了圖像處理和計(jì)算機(jī)視覺方面的很多通用算法。 它包括 300 多個(gè) c/c+函數(shù)的跨平臺(tái)的中、高層 api。它不依賴于其他的外部 西南交通大學(xué)本科畢業(yè)設(shè)計(jì)（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(jì)算機(jī)視覺庫采用 c/c+編寫； 2. 使用目的是開發(fā)實(shí)施應(yīng)用程序； 3. 獨(dú)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(yīng)用開發(fā)包。 opencv 能夠?qū)崿F(xiàn)以下功能： 1. 對(duì)圖像數(shù)據(jù)的操作，包括分配、釋放、復(fù)制、設(shè)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(duì)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(jìn)行濾波、邊緣檢測(cè)、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(duì)各種結(jié)構(gòu)進(jìn)行分析，包括連接部件分析、輪廓處理、距離變換、各種距 地計(jì)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(duì)攝像頭的定標(biāo)，包括發(fā)現(xiàn)與跟蹤定標(biāo)模式、定標(biāo)、基本矩陣估計(jì)、齊次矩 陣故居和立體對(duì)應(yīng)； 8. 對(duì)運(yùn)動(dòng)的分析，如對(duì)光流、運(yùn)動(dòng)分割和跟蹤的分析； 9. 對(duì)目標(biāo)的識(shí)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(biāo)事件處理及滾動(dòng)條等。 11. 可對(duì)圖像進(jìn)行標(biāo)注，如對(duì)線、二次曲線和多邊形進(jìn)行標(biāo)注，還可以字（目 前只支持中文） 。 opencv 包括以下幾個(gè)模塊，其具體功能是： 1. cv 主要的 opencv 函數(shù)； 2. cvaux 輔助的（實(shí)驗(yàn)性的）opencv 函數(shù) ； 3. cxcore 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與線性代數(shù)支持； 4. highgui 圖像界面函數(shù)； 5. ml 機(jī)器學(xué)習(xí)，包括模式分類和回歸分析等； 6. cvcam 負(fù)責(zé)讀取攝像頭數(shù)據(jù)的模塊。 西南交通大學(xué)本科畢業(yè)設(shè)計(jì)（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(huì) 因各種影片格式的限制，導(dǎo)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(jìn)的影像壓縮引擎，即可達(dá)到在一小時(shí)內(nèi)完成轉(zhuǎn)換整補(bǔ)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(jī)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(dǎo)航器； 支持 direct ac3 技術(shù)； 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(xiàng) 技術(shù)屬全球領(lǐng)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(shè)置實(shí)時(shí)轉(zhuǎn)換預(yù)覽； 可設(shè)置轉(zhuǎn)換完成后自動(dòng)關(guān)機(jī)功能 ； 支持燒錄 vcd/svcd/dvd。 2.3 系統(tǒng)環(huán)境配置 本設(shè)計(jì)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(shè)計(jì)采用 西南交通大學(xué)本科畢業(yè)設(shè)計(jì)（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(dāng)兩個(gè)像素值的差值小于()kk()k 等于給定閾值時(shí)，表示這個(gè)點(diǎn)的像素值變化比較小，表示沒車輛經(jīng)過；當(dāng)兩個(gè)值tf 的差值大于時(shí)，表示有車輛經(jīng)過。公式 3-8 中，當(dāng)?shù)闹挡粩嘧兓瘯r(shí)，表示tf , ( ) i j ft 背景不斷被更新，每當(dāng)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(dāng)前像素值，為變化量， , ( ) i j ik , (1)(1) i j bk 通過兩個(gè)值的結(jié)合不斷進(jìn)行背景更新17。 西南交通大學(xué)本科畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 第 26 頁 圖 3-5 虛擬線設(shè)置 如 3-5 所示,虛擬是由兩個(gè)點(diǎn)連接的一條直線確定的,這兩個(gè)點(diǎn)的位置是由設(shè)置 人隨意設(shè)定的,這條直線是設(shè)置在車輛必經(jīng)的地方十分重要的地方或者交通十分復(fù)雜 的路面用來檢測(cè)車流量信息。能夠及時(shí)準(zhǔn)確的檢測(cè)出道路路況,并及時(shí)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(cè) 基于視頻的車流量統(tǒng)計(jì)系統(tǒng)，采用的方案有多種多樣，有的采用基于視頻目標(biāo) 的識(shí)別和跟蹤的方案；有的采用基于視頻目標(biāo)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(jiǎn)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(fù)雜，程序的速度也很慢，我們采用的是虛擬線圈方法18。 當(dāng)車輛經(jīng)過某區(qū)域時(shí)，必然引起該區(qū)域的視覺信息變化，只要能檢測(cè)到該區(qū)域 的視覺信息變化具有車輛運(yùn)動(dòng)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(diǎn)，只觀測(cè)車道的某一斷面，就可進(jìn)行車輛記數(shù)。目前有一種設(shè)置虛擬線 的的方法,檢測(cè)線方法,檢測(cè)線是基于像素的分析,計(jì)算速度快,本設(shè)計(jì)在車輛必經(jīng)之 地或者重要的車道位置設(shè)置一條虛擬線來檢測(cè)通過的車輛,從而統(tǒng)計(jì)車流量。 這類方法的好處是算法比較簡(jiǎn)單易懂，程序的運(yùn)行速度快，而且在一般的場(chǎng)景 西南交通大學(xué)本科畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 第 27 頁 中，這類方法也能取得比較準(zhǔn)確的統(tǒng)計(jì)結(jié)果。基于視頻虛擬線圈19的方案中，最關(guān) 鍵的部分涉及如何設(shè)置虛擬線圈、如何對(duì)虛擬線圈進(jìn)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(chǔ)上如何區(qū)分多輛車輛獲得正確的統(tǒng)計(jì)結(jié)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(dāng)車輛經(jīng)過虛擬線的時(shí)候，都會(huì)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(shè)置兩個(gè)點(diǎn)，像素在這兩個(gè)點(diǎn)中得 出一個(gè)均值。 設(shè)定好虛擬線之后，將會(huì)觸發(fā)一個(gè)函數(shù)，使程序可以設(shè)置變化量。如圖 3-6 所 示： 圖 3-6 變量設(shè)定的操作界面 該設(shè)計(jì)的基本工作原理如下： 1. 系統(tǒng)初始化：對(duì)系統(tǒng)中的參數(shù)進(jìn)行設(shè)定,其中主要是先確定虛擬線的位置,對(duì) 閾值的取值進(jìn)行設(shè)定以及播放視頻動(dòng)畫的速度進(jìn)行設(shè)置。虛擬線的位置可以任意設(shè) 定。 2. 視頻采集: 首先將攝像機(jī)采集到的圖像,按照采集的先后順序連續(xù)捕捉下來 進(jìn)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(jìn)行工作。 3. 圖像預(yù)處理: 將這些采集到的序列數(shù)字圖像進(jìn)行預(yù)處理如圖像銳化等。 4. 車輛檢測(cè): 將當(dāng)前幀的圖像與設(shè)置的背景圖像進(jìn)行比較,也即是將設(shè)置的虛 擬線中的像素進(jìn)行比較。同時(shí)進(jìn)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(jì)數(shù): 當(dāng)有車輛通過時(shí)就開始計(jì)數(shù)，并將數(shù)據(jù)存入到數(shù)據(jù)庫中。 最后對(duì)數(shù)據(jù)庫里的數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，并導(dǎo)出相關(guān)車輛的圖片。達(dá)到車流量檢測(cè) 的目的。 其基本思想如下:首先通過用戶界面指定虛擬檢測(cè)線20的放置位置。當(dāng)系統(tǒng)采集 到一幀數(shù)據(jù)后，將圖像進(jìn)行相關(guān)的預(yù)處理,將當(dāng)前幀的圖像與背景圖像進(jìn)行比較,虛 西南交通大學(xué)本科畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 第 28 頁 擬線中的像素是否有變化,分析當(dāng)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(shè)置 播放速度設(shè)置及閾值的 設(shè)置 圖像預(yù)處理 車流量統(tǒng)計(jì)背景更新 開始 結(jié)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(cè)的算法研究以及本設(shè)計(jì)中運(yùn)用到的一些 相關(guān)技術(shù)知識(shí),圖像數(shù)字化,圖像銳化,像素分類,圖像分割,背景相