视频车辆检测技术的应用和发展

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交通监控系统是智能交通系统中的一个重要环节,它主要负责对交通状况进行检测,采集有关道路交通流量的各种参数,例如车流量、车速、车型、排队时间和长度等。合适的车辆检测技术扮演着非常重要的角色,目前常用的车辆检测技术主要有三种:传统的环形线圈车辆检测、波频车辆检测技术,以及近年开始运用的视频车辆检测技术。 视频车辆检测系统是一种利用图像处理和模式识别技术实现对交通目标检测和识别的计算机处理系统。它的目标就是通过分析摄像机拍摄的交通图像序列来对车辆、行人等交通目标的运动进行检测、定位、识别和跟踪,并对检测、跟踪和识别的交通运动目标的交通行为进行分析和判断,从而完成各种交通流数据的采集,同时进行与交通管理有关的各种日常管理和控制,真正实现交通管理智能化。 为了减小噪声对图像质量的影响,在识别前需对图像进行预处理,滤波除噪。车辆识别过程分三步:分割、跟踪和车型判定。运动目标的分割采用帧差法。从图像序列中逐渐取出背景图像,然后把当前帧图像与背景图像进行差分,对差分图像进行图像增强处理后,运用最小错误概率算法选取阈值,根据阈值进行图像二值化处理,分割出运动目标。对目标区域的跟踪,采用了区域特征向量的匹配跟踪方法,减小了运算量。由于图像处理的方法很难提取轮数、轴距等车辆本身参数,所以在图像车型识别中采用三维模型在图像上投影和车辆边缘相匹配的方法。 本文论述了基于视频的车辆检测技术的基本原理,结合Media Tunnel车辆检测系统在上海复兴东路隧道工程的应用情况,并与传统的车辆检测技术进行比较和评述,表明视频车辆检测在交通监控应用上的优越性。本文最后对目前阶段视频车辆检测技术的研究发展动态进行探讨。
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