基于運動矢量場時空濾波的車輛檢測算法

孫利虎 熊林 范志強 黃懿 高紫楓

摘要：基于計算機視覺的車輛檢測系統(tǒng)是智能交通系統(tǒng)的基礎部分，以實時獲取的視頻圖像為基礎，通過計算機視覺的有效算法，可實現(xiàn)對視頻中的車輛目標進行位置檢測；現(xiàn)有車輛檢測算法存在復雜度較高和檢測不準確的缺陷；提出了一種基于運動模式分類和運動矢量場濾波的車輛檢測算法，在計算復雜度較低的條件下實現(xiàn)了車輛檢測，對干擾遮擋和較小目標等情況，有較好的檢測效果。

關鍵詞：智能交通；計算機視覺；車輛檢測；運動矢量場；時域濾波；空域濾波

中圖分類號：TN911文獻標識碼：A文章編號：1009-3044(2012)15-3670-04

Vehicle Detection Algorithm Based on Spatial and Temporal Filtering of Motion Vector Field

SUN Li-hu, XIONG Lin, FAN Zhi-qiang, HUANG Yi, GAO Zi-feng

(College of Electronic Information Engineering, South-central University for Nationalities, Wuhan 430074,China)

Abstract：Vehicle detection system based on computer vision is the basic parts of intelligent transportation system, which is in the founda? tion of capturing video images, through effective algorithm of computer vision to realize the video of the vehicle target position detection; existing vehicle detection algorithm have high complexity and low accuracy; this paper proposed a vehicle detection algorithm based on pat? tern classification and motion vector field filtering; and this low-complexity algorithm can identify vehicles quickly; especially the proposed method has good performance when the target is small or blocked.

Key words: intelligent transportation; computer vision; vehicle detection; motion vector field; spatial filtering; temporal filtering

隨著社會經濟的快速發(fā)展，人們生活水平不斷提高，各種汽車的保有量大幅度增加，怎樣提高交通效率就顯得越來越重要，目前世界各國都投入了大量的人力和物力對智能交通系統(tǒng)(ITS)進行研究[1]。交通監(jiān)視系統(tǒng)是智能交通系統(tǒng)中的一個重要環(huán)節(jié)。近年來，基于視頻檢測的方法隨著計算機技術，圖像處理，人工智能和模式識別等技術的不斷發(fā)展，在交通流檢測中得到了越來越廣泛的應用，相對于其它交通流量檢測技術而言，它具有以下優(yōu)勢[2～3]：

1)視頻檢測可以檢測較大的交通場景面積；

2)相對于其它檢測方法，投資少，費用低；視頻傳感器等設備，例如攝像頭，易于安裝和調試，且對路面設施不會產生破壞；

3)使用視頻檢測技術可以采集到更多的交通流量參數(shù)。

動態(tài)視頻目標檢測技術是智能化視頻分析的基礎，隨著計算機視覺以及視頻分析技術的進一步發(fā)展，視頻目標檢測面臨著許多新的應用，以圖像分割為基礎的視頻目標識別檢測技術在智能交通等方面有著廣泛的應用。

以將目標的主要輪廓勾勒出來。特別是多目標檢測視頻幀中，較小的目標區(qū)域（比如摩托車）也能檢測出來。如果再加上車輛視頻監(jiān)控場景的先驗知識，比如視頻場景中不含有兩個宏塊面積大小之下的運動目標，則可剔除掉大多數(shù)的誤判，較精確地提取出視頻中的運動目標。

本文在深入分析了車輛檢測的基本算法之后，提出了一種基于運動矢量場時空濾波的車輛目標提取算法。該算法綜合利用了檢測過程中產生的模式信息和已檢測幀的運動矢量場信息，僅僅使用了復雜度較低的運算即可較為準確的車輛運動目標，這為視頻監(jiān)控系統(tǒng)帶來了很大方便。