基于紋理識別的粘連車輛檢測*

朱金榮，張廣杰，夏長權(quán)

(揚州大學(xué) 物理科學(xué)與技術(shù)學(xué)院，江蘇 揚州 225002)

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基于紋理識別的粘連車輛檢測*

朱金榮，張廣杰，夏長權(quán)

(揚州大學(xué) 物理科學(xué)與技術(shù)學(xué)院，江蘇 揚州 225002)

摘要：針對視頻車流量檢測系統(tǒng)無法識別粘連車輛的局限性，提出了基于紋理識別與濾波掃描相結(jié)合的算法，并采用聚類分析法檢測判斷粘連車輛。文章對車道的各區(qū)域采用基于紋理識別的方法計算出紋理描述子，獲得車輛頂部初步坐標(biāo)；利用濾波器掃描得到車頂部位的精確坐標(biāo)，并采用聚類分析法判斷粘連車輛，從而提高車流量檢測的精度。

關(guān)鍵詞：智能交通；車輛輪廓提??；紋理特征參數(shù)；濾波器掃描；聚類分析

引用格式：朱金榮，張廣杰，夏長權(quán). 基于紋理識別的粘連車輛檢測[J].微型機與應(yīng)用，2016,35(13)：40-42.

0引言

隨著汽車數(shù)量的增加，道路交通流量也日益上升，交叉路口的壓力越來越大。然而絕大部分的交通信號燈為定時控制，該方法不能有效地發(fā)揮交叉路口的通行能力，因此需要建立合理的交通信號燈智能控制系統(tǒng)。

在以往的車輛檢測與統(tǒng)計中，最常見的是采用感應(yīng)線圈檢測器，在車流量較少的路段對車輛進(jìn)行檢測與計數(shù)，這種方法的主要缺點是影響交通、軟化路面、線圈受環(huán)境影響大、車輛粘連誤判[1-2]。

隨著信息科學(xué)的飛速發(fā)展，利用視頻處理技術(shù)來進(jìn)行車量的檢測與車流量統(tǒng)計逐漸取代以往的檢測方法。目前的視頻檢測有很大的局限性,當(dāng)車身粘連不嚴(yán)重時，可以實現(xiàn)計數(shù)操作[3]，但在交通擁擠的路況下，車輛粘連相當(dāng)嚴(yán)重，二值化后的兩輛車還是一個整體，不能用傳統(tǒng)的開閉操作區(qū)分粘連車輛。為了克服以上問題，本文在完成圖像預(yù)處理后進(jìn)行了車輛輪廓的提取，再采用紋理檢測與空間濾波器掃描的方法對粘連車輛進(jìn)行甄別區(qū)分，以實現(xiàn)更精確的計數(shù)。

1輪廓提取與檢測框設(shè)置

攝像頭采集的視頻幀中的車輛圖像是PAL制式[3-4]的真彩圖，數(shù)據(jù)量很大，因此在保留車輛特征的前提下，需對圖像進(jìn)行轉(zhuǎn)換。首先對圖像中的車輛進(jìn)行輪廓提取，然后采用基于局部區(qū)域檢測車輛的方法，根據(jù)車道設(shè)置檢測框，在框內(nèi)完成圖像處理操作。

圖1　車輛檢測預(yù)處理

如圖1，本文采用邊緣檢測的方法得到車輛線狀的輪廓圖，由于視場的歐幾里得距離，圖像中車輛目標(biāo)的大小會隨著距離而發(fā)生變化，因此車輛檢測不能基于全局使用同一個算法。在做具體的圖像檢測算法之前，首先要在車道線內(nèi)將道路劃分成局部區(qū)域[3，5]，因此算法中對二維的圖像要設(shè)置檢測框，將框內(nèi)的圖片數(shù)據(jù)賦值到檢測算法的變量中，各檢測框設(shè)置相應(yīng)的閾值。

2輪廓線的紋理檢測

上一節(jié)對車輛進(jìn)行了輪廓提取，將圖像根據(jù)車道線分為各個區(qū)域，本節(jié)對每個區(qū)域的車輛輪廓線進(jìn)行特征提取。對圖像區(qū)域進(jìn)行特征提取的一種重要方法就是量化區(qū)域的紋理內(nèi)容[6]，車輛的輪廓圖是灰度圖，不是二值圖像，保留了紋理信息，因此可以用于車輛特征的提取。紋理分析方法基于灰度直方圖的統(tǒng)計特性，以灰度值統(tǒng)計矩為度量基礎(chǔ)。

令Z表示灰度的隨機變量，則zi的值為0～255，p(zi)表示zi灰度的出現(xiàn)概率，通過計算得到6種紋理的描述子：

(3)平滑度R=1-1/(1+σ2)，表示灰度的相對平滑度度量；

采用上述方法對近景區(qū)域內(nèi)車輛輪廓進(jìn)行紋理描述子的計算，遠(yuǎn)景車輛圖片粘連太嚴(yán)重，已經(jīng)失去了輪廓信息，因此不統(tǒng)計。圖2中的9張圖片歸納了車輛的各部位。圖2中①②③樣本是車頂部位的輪廓圖，④是前窗玻璃遮光板部位，⑤中包含了車輛后視鏡，⑥是車輛的散熱器格柵和前大燈部位，⑦是車牌位置，⑧⑨是兩輛車粘連的位置。

圖2　車輛各部位檢測樣本

經(jīng)過紋理檢測，計算出所有紋理描述子，得到圖2各個樣本的局部紋理參數(shù)。數(shù)據(jù)表明，圖2中車輛的各個部位的均值、標(biāo)準(zhǔn)差、平滑度和熵值的大小都沒有明顯規(guī)律，但車頂輪廓線的三階矩和一致性對于紋理變化的響應(yīng)很強。在監(jiān)控攝像頭下，車頂部位一般不會被遮擋，車頂部位又具有很強的紋理響應(yīng)，因此三階矩和一致性的紋理描述子可以作為車輛的判定依據(jù)。

3車輛數(shù)統(tǒng)計

檢測區(qū)域在經(jīng)過第2節(jié)中的車頂輪廓線檢測后，需要尋找線端點。根據(jù)車輛線狀輪廓圖的特點發(fā)現(xiàn)，圖像中車的兩側(cè)的像素點亮度值很高。因此，為了計算出端點，本文提出了濾波器平移掃描的方法[7]，以橫線端點靠內(nèi)側(cè)一點為原點進(jìn)行平移掃描，可以得到所需參數(shù)。本文設(shè)計的濾波器是基于車輛先驗條件的濾波器，車輛的左側(cè)面和右側(cè)面需要鏡像對稱的兩個濾波器，函數(shù)表達(dá)式分別為：

(1)

(2)

濾波器的權(quán)值分布呈現(xiàn)為平行四邊形， H1、H2濾波器分別向左、右方向掃描，計算出圖像中每個位置的H1、H2的值就是濾波器平移掃描的結(jié)果，得到濾波值曲線并根據(jù)峰值確定端點位置。圖3中3個檢測模型為典型的粘連情況，阿拉伯?dāng)?shù)字代表了檢測到的車頂輪廓線。圖(a)中兩輛車緊挨著，其中一側(cè)幾乎平行，(b)中表現(xiàn)為距離稍遠(yuǎn)的遮擋；(c)中距離稍遠(yuǎn)，且被擋車的車身前方露出很大一部分。掃描得到的端點坐標(biāo)用于聚類分析，從而統(tǒng)計車輛數(shù)。

圖3　車輛檢測模型

聚類分析又稱群分析，它是研究樣本分類問題的一種統(tǒng)計分析方法，常用的聚類方法有類平均法、可變類平均法、最短距離法、重心法等?？紤]到端點坐標(biāo)的空間分布特性和需要提取的有效信息，本文選擇最短距離法。以所有車頂輪廓線的左端點坐標(biāo)作為分析樣本，坐標(biāo)數(shù)據(jù)放入數(shù)組A中，將A分為兩類數(shù)組Ai和Aj，用dij表示樣本Xi與Xj之間的距離，Dij表示類Ai與Aj之間的距離，則兩類最近樣本之間的距離為：

(3)

對圖3中線端點的聚類分析步驟如下：

(1)定義樣本之間的距離,計算樣本的兩兩距離，得到距離矩陣D(0)，開始時每個樣本自成一類，這時的Dij=dij。

(2)找出距離最小元素，設(shè)為Dpq，將Ap和Aq合并成一個新類，記為Ar，即Ar={Ap,Aq}。

(3)計算新類Ar與其他類Ak的距離：

(4)

(4)重復(fù)步驟(2)和(3)，直到所有元素并成一類為止。如果某一步距離最小的元素不止一個，則同時合并對應(yīng)這些最小元素的類。

(5)得到的最后兩個類的距離Dth用于閾值分析，分離粘連車輛。

計算得到左端點聚類結(jié)果(Ai，Aj,a)，右端點聚類結(jié)果(Bu,Bv,b)。Ai，Aj和Bu，Bv是聚類運算的最后兩個類，a、b是最終聚為一類的簇值，下標(biāo)值的對應(yīng)與否和簇值差值都是車頂輪廓對稱性的體現(xiàn)，是車輛分離的判斷依據(jù)。下標(biāo)值不對等時，判斷為兩個車輛；當(dāng)下標(biāo)值對等(i=u,j=v)，要對簇值進(jìn)行比較，簇值的差值比例 |a-b|/max(a,b)小于閾值Th時判斷為一輛車，否則為兩輛車。經(jīng)過測試，Th值設(shè)為0.3較好。

對圖3(a)、(b)、(c)車頂輪廓線端點坐標(biāo)進(jìn)行聚類分析，得到(a)的聚類結(jié)果為(A4,A3,30)、(B4,B3,60),數(shù)組下標(biāo)對等，差值比例0.5>0.3，判斷為兩輛車；(b)的聚類結(jié)果為(A5,A6,35)、(B4,B2,5),數(shù)組A、B下標(biāo)不對等，為兩輛車；(c)的聚類結(jié)果為(A6,A5,153)、(B6,B4,117), A5和B4下標(biāo)不等，判斷為兩輛車。

4結(jié)論

本檢測方案進(jìn)一步優(yōu)化了車輛視頻檢測的算法：將車輛圖像轉(zhuǎn)換成輪廓圖，提取出車輛的邊緣特征以減少運算量；使用基于紋理描述子的方法，搜索到車輛圖像中的車頂位置；然后依據(jù)輪廓圖中車側(cè)面的像素點亮度高的特點，采用基于先驗條件濾波器掃描的方法，尋找到車頂?shù)膬蓚?cè)位置，得到相應(yīng)坐標(biāo)參數(shù)；最后通過系統(tǒng)聚類法對坐標(biāo)參數(shù)進(jìn)行聚類分析，判斷出粘連車輛。該方法精度準(zhǔn)確，處理時車輛圖像有效信息損失量小，能夠針對交通擁堵的路況，對粘連車輛實現(xiàn)區(qū)分、檢測與計數(shù)，提高車流量計數(shù)精確度。下一步工作是優(yōu)化算法，提高算法的運行速度。

參考文獻(xiàn)

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[7] 蔡梅艷.基于TMS320C642DSP的目標(biāo)圖像識別研究[D].南京：南京航空航天大學(xué)，2007.

*基金項目:國家自然科學(xué)基金(11304271)

中圖分類號：U121

文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A

DOI：10.19358/j.issn.1674- 7720.2016.13.013

(收稿日期：2016-02-17)

作者簡介：

朱金榮(1968-),男，碩士，副教授，碩士生導(dǎo)師，主要研究方向：光電技術(shù)、自動控制。

張廣杰(1990-),男，碩士研究生，主要研究方向：圖像處理，交通工程。

夏長權(quán)(1979-)，男，博士，碩士生導(dǎo)師，主要研究方向：交通工程，自動控制。

Detection of severely-shaded vehicles based on textural recognition

Zhu Jinrong, Zhang Guangjie, Xia Changquan

(College of Physical Science and Technology, Yangzhou University,Yangzhou 225002,China)

Abstract:Aiming at the limitation of recognition for overlapped vehicles in the traffic video detection system, the algorithm based on texture recognition and filter scanning was proposed, and hierarchical clustering was used for judging. In this article, using the method of texture recognition to figure out the texture descriptors of each traffic lane region , so the coordinates of car roof was worked out. And next ,using filter scanning to gain the accurate coordinates of car roof , using cluster analysis to distinguish the overlapped vehicles, thereby the accuracy of vehicle flow detection was improved.

Key words:intelligent traffic; vehicle contour extracting; feature parameters of texture; filter scanning; cluster analysis