計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)下的智能交通監(jiān)控系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

摘 要：針對城市交通擁堵、車禍、違規(guī)停車等發(fā)生頻率連年上升的局面，智能交通監(jiān)管系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與使用具有極其重要的意義，而基于計(jì)算機(jī)視覺的智能交通監(jiān)控系統(tǒng)則是利用先進(jìn)的計(jì)算機(jī)智能技術(shù)、信息技術(shù)、自動(dòng)控制技術(shù)等通過相應(yīng)的實(shí)時(shí)交通信息收集系統(tǒng)、高質(zhì)量信息傳輸系統(tǒng)和監(jiān)控指揮系統(tǒng)來完成對于交通狀況實(shí)施有效監(jiān)督和控制的現(xiàn)代化交通管理系統(tǒng)。這一系統(tǒng)雖然在技術(shù)層面解決了交通秩序的優(yōu)化問題，但是，交通問題的最終解決還必須依賴于人的基本素質(zhì)的提高。

關(guān)鍵詞：計(jì)算機(jī)視覺；智能交通；監(jiān)控系統(tǒng)

中圖分類號：TP277

近些年來，隨著我國人民生活水平提高，使私家車輛的數(shù)目急劇增長，并且車輛的增長速度遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出市政建設(shè)的力度。這樣的事實(shí)導(dǎo)致城市交通擁堵、違規(guī)通車、車禍增加，所以迫切的要求加快市政建設(shè)，實(shí)施高效率的交通監(jiān)控措施，基于計(jì)算機(jī)視覺的智能交通監(jiān)控系統(tǒng)也由此得到了相應(yīng)的廣泛的發(fā)展和應(yīng)用。那么，計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)下的智能交通監(jiān)管系統(tǒng)究竟應(yīng)該如何設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)呢？

1 計(jì)算機(jī)視覺下的智能交通監(jiān)控系統(tǒng)

1.1 計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)

計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)即利用各種圖像攝錄設(shè)備將通過對視覺目標(biāo)進(jìn)行識別、跟蹤、測量并將由此獲取的視覺信息傳輸至計(jì)算機(jī)并進(jìn)而利用圖像技術(shù)進(jìn)行視覺信息處理以達(dá)到進(jìn)一步進(jìn)行智能化處理的視覺處理技術(shù)。

1.2 智能交通系統(tǒng)（ITS）

智能交通系統(tǒng)（ITS）是指通過現(xiàn)代化的網(wǎng)絡(luò)信息技術(shù)、自動(dòng)控制技術(shù)等有效綜合手段在一定范圍內(nèi)建立的全方位發(fā)揮作用的交通運(yùn)輸綜合管理和控制系統(tǒng)。作為交通運(yùn)輸管理體系的一場新的革命，近年來，由此技術(shù)進(jìn)一步開發(fā)形成的監(jiān)控系統(tǒng)已經(jīng)在各個(gè)道路的關(guān)鍵路口、路段和其他交通繁忙地域普遍建立，為交通運(yùn)輸管理提供了自動(dòng)化、智能化的信息收集和處理等多方面的服務(wù)。但是，隨著城市建設(shè)的迅猛發(fā)展和人流、車流量的猛增，更加智能化的交通管理系統(tǒng)的開發(fā)和利用顯然也成為了當(dāng)務(wù)之急。

2 計(jì)算機(jī)視覺下的智能交通監(jiān)管系統(tǒng)的建立

正是基于新的發(fā)展需要，我們有必要把計(jì)算機(jī)視覺和智能交通監(jiān)控系統(tǒng)進(jìn)一步結(jié)合起來，首先通過計(jì)算機(jī)視覺分別對各個(gè)道路的關(guān)鍵路口、路段和其他交通繁忙地域等相應(yīng)位置實(shí)時(shí)進(jìn)行交通信息采集，然后，通過信息傳輸系統(tǒng)、或者進(jìn)行處理后存入服務(wù)器并將處理過的實(shí)時(shí)交通信息及時(shí)傳輸?shù)奖O(jiān)控指揮系統(tǒng)，以實(shí)現(xiàn)對于各個(gè)道路的關(guān)鍵路口、路段和其他交通繁忙地域的實(shí)時(shí)監(jiān)控和管理。由此，顯然就需要設(shè)計(jì)以下各個(gè)子系統(tǒng)并共同構(gòu)建為一個(gè)完整的體系。

計(jì)算機(jī)視覺下的智能交通監(jiān)管系統(tǒng)

實(shí)時(shí)交通信息收集系統(tǒng)

監(jiān)控指揮系統(tǒng)

高質(zhì)量信息存儲傳輸系統(tǒng)

圖1 計(jì)算機(jī)視覺下的智能交通監(jiān)管系統(tǒng)工作程序示意圖

3 智能交通監(jiān)控系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)

計(jì)算機(jī)視覺下的智能交通監(jiān)管系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)的第一步是通過實(shí)時(shí)交通信息收集系統(tǒng)實(shí)時(shí)進(jìn)行交通信息采集，即通過對于運(yùn)動(dòng)物體的分割，在圖像找出有意義的部分，抽出運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的特征，進(jìn)而通過連續(xù)畫面間的變化判斷目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)狀況。在這一系統(tǒng)運(yùn)行中，首先可以“攝像頭讀入”的初始視頻，使用相應(yīng)的算法提取“背景”，然后通過原圖與背景運(yùn)算形成相應(yīng)的“前景”，由此即可進(jìn)一步通過矩形框的使用來達(dá)到“運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測”與信息采錄的目的。

圖2 視覺監(jiān)控系統(tǒng)原理圖

3.1 系統(tǒng)功能實(shí)現(xiàn)

對運(yùn)動(dòng)物體的檢測主要有光流法以及差分法兩種方法，由于光流法比較復(fù)雜和耗時(shí)，實(shí)時(shí)檢測很難實(shí)現(xiàn)，因而，現(xiàn)有實(shí)時(shí)交通信息收集系統(tǒng)一般通過差分法的應(yīng)用來進(jìn)行開發(fā)和實(shí)現(xiàn)。

3.1.1 幀間差分法

幀間差分法對運(yùn)動(dòng)目標(biāo)進(jìn)行分割處理過程中使用較多也最為簡單實(shí)用的一種方法，其基本原理就是通過在連續(xù)的圖像序列中兩個(gè)或三個(gè)相鄰幀間采用基于像素的幀間差分并且閾值化來提取圖像的運(yùn)動(dòng)區(qū)域，進(jìn)而通過逐象素比較獲取前后兩幀圖像之間的差別來判斷運(yùn)動(dòng)物體的移動(dòng)狀況。在實(shí)際操作中，一般可以假設(shè)用于獲取序列圖像的視頻設(shè)備為靜止物體，設(shè)視頻中連續(xù)兩幀的圖像為It（x，y）和It+1（x，y），然后通過對連續(xù)兩幀的圖像相應(yīng)的像素進(jìn)行比較，利用Dt（x，y）=︱It+1 （x，y）-It（x，y）︱這一方程求出相應(yīng)的閾值來檢測出運(yùn)動(dòng)物體的移動(dòng)狀況：

Mt（x，y）=

當(dāng)然，必須注意的是，由于幀間差分法所得到的差分圖像在現(xiàn)實(shí)中并非由理想封閉的輪廓區(qū)域組成的，因而，運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的輪廓自然也就往往是局部的、不連續(xù)的，且其誤差往往隨著運(yùn)動(dòng)物體速度的增大而增大，因而，這一方法并不適于對于高速運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的有效檢測。

3.1.2 背景差分法

與幀間差分法不同，背景差分法則是利用當(dāng)前圖像與背景圖像的差分來檢測物體運(yùn)動(dòng)狀況一種方法。其基本原理是在可控制環(huán)境下，通過對于運(yùn)動(dòng)背景的固定假設(shè)，設(shè)待檢測運(yùn)動(dòng)物體的圖像為I（x，y），背景圖像為B（x，y），通過輸入圖像與背景模型進(jìn)行比較，利用D（x，y）=︱I（x，y）-B（x，y）︱這一方程求得到圖像中的各像素的變化信息，進(jìn)而檢測運(yùn)動(dòng)物體的移動(dòng)狀況：

Mt（x，y）=

當(dāng)然，在實(shí)際運(yùn)用中，背景差分法的關(guān)鍵，是要建立一個(gè)背景模型，并更新模型。

3.2 程序功能的實(shí)現(xiàn)

本程序功能實(shí)現(xiàn)所主要使用的是OpenCV函數(shù)。OpenCV能夠?qū)崿F(xiàn)對圖像數(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)，以及對攝像頭的定標(biāo)、對運(yùn)動(dòng)的分析等。在函數(shù)實(shí)現(xiàn)上，用到了Cv圖像處理的連接部件函數(shù)，運(yùn)動(dòng)分析與對象跟蹤中的背景統(tǒng)計(jì)量的累積相關(guān)函數(shù)等相關(guān)的函數(shù)。本系統(tǒng)就是運(yùn)用圖3介紹使用到的函數(shù)名及其功能和使用格式等來實(shí)現(xiàn)對視頻流的運(yùn)動(dòng)車輛的輪廓檢測的。

圖3 尋找輪廓程序主要算法流程

實(shí)驗(yàn)證明，本系統(tǒng)能夠較好地實(shí)現(xiàn)對視頻流的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的輪廓檢測和對象跟蹤，并能實(shí)時(shí)更新背景，車輛跟蹤正確率在95%以上，雖然存在著輪廓檢測正確率稍差的缺點(diǎn)，但其主要原因是由于攝像頭所處的角度和運(yùn)動(dòng)目標(biāo)靠近程度的影響，從根本上并不影響對于運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的實(shí)際檢測。

4 結(jié)束語

加快城鎮(zhèn)化進(jìn)程是我國發(fā)展的大趨勢，在這一趨勢下，城市病的治理當(dāng)然可以離不開現(xiàn)代化的科學(xué)技術(shù)。但是，必須注意的是，無論多么先進(jìn)的管理系統(tǒng)，最終都只有通過人的行為才能夠發(fā)揮有效的作用，在這個(gè)意義上，設(shè)計(jì)與使用先進(jìn)的交通監(jiān)控系統(tǒng)固然是解決交通問題的技術(shù)條件，但是，交通問題的解決，最終還必須依賴于人的素質(zhì)的全面提高。

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作者簡介：李春曉（1990-），男，河南開封人，碩士研究生，研究方向：空間信息處理；賴積保（1982-），男，博士，研究方向：為網(wǎng)絡(luò)安全、空間數(shù)據(jù)處理。

作者單位：河南大學(xué)計(jì)算機(jī)與信息工程學(xué)院，河南開封 475004，河南大學(xué)空間信息處理實(shí)驗(yàn)室，河南開封 475004；河南大學(xué)計(jì)算機(jī)與信息工程學(xué)院，河南開封 475004，中國科學(xué)院遙感應(yīng)用研究所，北京 100101