有限狀態(tài)機(jī)在夜間車輛檢測上的應(yīng)用

田曉霞, 王家碩, 王會樸

(1.石家莊鐵道大學(xué) 信息科學(xué)與技術(shù)學(xué)院，河北 石家莊 050043；2.同濟(jì)大學(xué) 電子與信息工程學(xué)院，上海 020021)

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有限狀態(tài)機(jī)在夜間車輛檢測上的應(yīng)用

田曉霞1, 王家碩2, 王會樸1

(1.石家莊鐵道大學(xué) 信息科學(xué)與技術(shù)學(xué)院，河北 石家莊 050043；2.同濟(jì)大學(xué) 電子與信息工程學(xué)院，上海 020021)

為了有效地解決夜間車輛檢測這一難題，提出了一種新穎的基于有限狀態(tài)機(jī)的夜間車輛檢測算法。該算法將車輛檢測的問題轉(zhuǎn)變成一個(gè)有序狀態(tài)轉(zhuǎn)換的模型，即檢測所選擇區(qū)域內(nèi)的車輛到達(dá)、車輛移動(dòng)和車輛離開。先計(jì)算所選區(qū)域內(nèi)的明亮像素點(diǎn)的數(shù)量以及他們之間的差異，然后將結(jié)果輸入到所提出的狀態(tài)機(jī)來檢測車輛，最后輸出檢測結(jié)果。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明，該算法簡單且易于實(shí)現(xiàn)，對檢測夜間道路車輛有很強(qiáng)的魯棒性。

夜間車輛檢測；有限狀態(tài)機(jī)；狀態(tài)轉(zhuǎn)換；交通視頻；車前燈

0 引言

隨著社會經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，交通擁堵問題日益嚴(yán)峻，實(shí)時(shí)的交通數(shù)據(jù)對有效利用城市空間具有十分重要的意義。要實(shí)現(xiàn)這一數(shù)據(jù)的提取，首先要進(jìn)行車輛檢測[1]?；谝曨l的車輛檢測和監(jiān)控系統(tǒng)能在不影響交通阻礙下安裝并且視覺信息能在許多領(lǐng)域得到應(yīng)用，但是由于車輛的形狀、顏色各不相同而且光照條件在白天和夜晚動(dòng)態(tài)地改變，尤其在夜間，照明條件差，車身可見度低并且車燈光暈會引起背景的混亂從而極大地加深了檢測的難度，因此夜間車輛檢測因其復(fù)雜的光照條件一直是個(gè)棘手的難題。

在基于視覺的車輛檢測方法中S.P.Lin[2]等人提出了利用背景減法來提取移動(dòng)車輛，將顏色信息作為背景圖像，該方法比應(yīng)用B&W背景圖像更有魯棒性。Y.L.Chen等人[3]在文獻(xiàn)中提出了將車前燈的檢測作為檢測車輛的關(guān)鍵信息，該方法能快速有效地檢測夜間車輛。W.Wang等人[4]在文中提出了一個(gè)兩層的車輛檢測系統(tǒng)，其中利用形狀信息和自適應(yīng)增強(qiáng)算法來檢測車前燈，該算法適用于檢測車輛的前面部分，對在第二層中采用分類器具有魯棒性。

針對夜間視頻車輛不容易被分割出來的情況，本文提出了一個(gè)新穎的基于有限狀態(tài)機(jī)的車輛檢測算法。車輛檢測將道路所選位置看成是狀態(tài)轉(zhuǎn)換的有序過程，也就是：沒有車輛、車輛到達(dá)、車輛移動(dòng)和車輛離開。本文提出的方法總結(jié)如下：第一，為基于視頻的車輛檢測系統(tǒng)提出了一個(gè)基于狀態(tài)轉(zhuǎn)換的框架。第二，計(jì)算選擇區(qū)域內(nèi)明亮像素點(diǎn)的數(shù)量和他們之間的差異用來作為夜間車輛檢測所提出狀態(tài)機(jī)的特征。夜間車輛檢測算法的流程圖如圖1所示。首先，創(chuàng)建一個(gè)背景圖片，然后，通過動(dòng)態(tài)閾值提取明亮目標(biāo)。計(jì)算AOI(Area Of Interest)區(qū)域中內(nèi)明亮像素點(diǎn)的數(shù)量及差異輸入到有限狀態(tài)機(jī)中，最后，將車輛到達(dá)或離開的結(jié)果輸出來。

圖1 夜間車輛檢測流程圖

1 有限狀態(tài)機(jī)

有限狀態(tài)機(jī)( Finite State Machine，簡稱 FSM)[5-6]，又稱有限狀態(tài)自動(dòng)機(jī)，簡稱狀態(tài)機(jī)，是表示有限個(gè)狀態(tài)以及在這些狀態(tài)之間的轉(zhuǎn)移和動(dòng)作等行為的數(shù)學(xué)模型。FSM由狀態(tài)、轉(zhuǎn)移、事件、動(dòng)作等要素組成。

有限狀態(tài)機(jī)一般定義為：M=(Q,I,O,q0,δ,λ) ，其中，Q是有限狀態(tài)集合，包括模型中的所有狀態(tài)；I表示模型中的所有輸入；O表示狀態(tài)的所有輸出；q0表示初始狀態(tài)；δ為狀態(tài)轉(zhuǎn)移函數(shù)，Q×I→Q；λ為輸出函數(shù)，Q×I→O。

本文中將車輛檢測的問題轉(zhuǎn)變成一個(gè)有序狀態(tài)轉(zhuǎn)換的模型，即，檢測夜間道路上所選擇區(qū)域內(nèi)的沒有車輛、車輛到達(dá)、車輛移動(dòng)和車輛離開4個(gè)狀態(tài)。具體說來是將車輛檢測看作一個(gè)狀態(tài)轉(zhuǎn)換問題的模型。例如，一個(gè)車輛進(jìn)入道路所選區(qū)域內(nèi)，然后向前移動(dòng)通過所選區(qū)域，最后車輛駛離所選區(qū)域。

2 有限狀態(tài)機(jī)在夜間車輛檢測上的應(yīng)用

2.1 明亮目標(biāo)的分析

白天情況下的道路車輛前景很容易提取出來，然而在夜間，由于車輛與背景的對比度過低，因此要提取完整的車輛目標(biāo)較為困難，即使在照明條件較好的路段，車燈光暈及其投射在路面上的光線也會干擾車輛前景的檢測。夜間車輛前景的提取如圖2所示。圖2(a)為截取的視頻幀，圖2(b)是其對應(yīng)的背景圖像，所得前景圖像如圖2(c)所示，車輛前景由于周圍車輛車前燈照射而不能準(zhǔn)確地識別出來。

圖2 夜間車輛前景的提取

在夜間車流量檢測算法中，采用提取車燈的方法相比其他方法來說比較有優(yōu)勢。夜間道路上基本每輛車都有兩個(gè)耀眼的車燈，車燈和車燈投射光線是分析夜間視頻中移動(dòng)車輛最突出的特征。本文利用從所選區(qū)域內(nèi)的明亮目標(biāo)中獲得的信息來分析夜間車輛。所選區(qū)域內(nèi)明亮目標(biāo)的分析如圖3所示。

圖3 狀態(tài)轉(zhuǎn)換

車輛通過一個(gè)大小為W×H的用紅色矩形框標(biāo)記的AOI區(qū)域。從圖3可以看出，AOI區(qū)域內(nèi)的信號隨著車輛通過AOI區(qū)域時(shí)明亮像素點(diǎn)的數(shù)量的變化而變化。式(1)[7]為運(yùn)動(dòng)車輛建模，計(jì)算所選區(qū)域內(nèi)明亮像素點(diǎn)的數(shù)量和平均數(shù)，r(n)=255表示第n幀AOI區(qū)域內(nèi)充滿了明亮的像素點(diǎn)，相反，r(n)=0則表示該區(qū)域內(nèi)沒有明亮像素點(diǎn)存在。

(1)

式中，H和W分別表示所選區(qū)域的高度和寬度；Ln(i,j)表示AOI區(qū)域內(nèi)的明亮目標(biāo)，考慮到不同的照明條件采用動(dòng)態(tài)閾值方法來完成明亮目標(biāo)Ln(i,j)的提取。若目標(biāo)像素點(diǎn)的亮度值高于所選閾值，則Ln(i,j)=255；否則Ln(i,j)=0[8]。一個(gè)典型的夜間車輛信息r(n)如圖4所示。

圖4 典型的夜間車輛信息

從圖4可以看出，當(dāng)車輛通過AOI區(qū)域時(shí)r(n)的變化模式。該圖有兩個(gè)峰值，分別是車前燈投射光線和車前燈。r(n)的值在車前燈投射光線區(qū)域先增加后減少作為在ROI(Region Of Interest)區(qū)域檢測車輛的方法。本文提出的算法目的是檢測定位在圖3區(qū)域中的車輛。

2.2 構(gòu)建有限狀態(tài)機(jī)

有限狀態(tài)機(jī)是著名的為設(shè)計(jì)一個(gè)有限數(shù)量狀態(tài)系統(tǒng)的一個(gè)數(shù)學(xué)模型。文獻(xiàn)[8]提出應(yīng)用狀態(tài)機(jī)方法設(shè)計(jì)的車輛檢測系統(tǒng)。他們利用一個(gè)磁傳感器創(chuàng)建一個(gè)傳感節(jié)點(diǎn)[9]和基于狀態(tài)機(jī)實(shí)現(xiàn)車輛檢測算法。該狀態(tài)機(jī)能簡單、快速的在傳感節(jié)點(diǎn)里面部署。圖5是為車輛檢測所提出的有限狀態(tài)機(jī)[8]。

圖5 基于有限狀態(tài)機(jī)的夜間車輛檢測狀態(tài)圖

狀態(tài)S1：計(jì)算r(n)的值，檢測第n幀AOI區(qū)域內(nèi)充滿明亮像素點(diǎn)的數(shù)量。如果r(n)的值小于所選區(qū)域的閾值THv，則保持狀態(tài)1不變，表明當(dāng)前沒有車輛存在。如果r(n)>THv，則跳轉(zhuǎn)到S2。由式(1)可知，r(n)的最大值是255，最小值是0。

狀態(tài)S2：統(tǒng)計(jì)r(n)>THv的數(shù)量。當(dāng)車輛靠近AOI區(qū)域時(shí)，隨著明亮像素點(diǎn)的增加，r(n)的值持續(xù)高于閾值THv。當(dāng)r(n)持續(xù)高于閾值多于W倍，則跳轉(zhuǎn)到S3，否則，如果r(n)

狀態(tài)S3：計(jì)算r(n)的差異。也就是d(n)=r(n)-r(n-1)，其目的是檢測一個(gè)點(diǎn)，該點(diǎn)上車頭燈反射光線的數(shù)量在減少，如圖5所示，如果d(n)是負(fù)數(shù)，則跳轉(zhuǎn)到S5。

狀態(tài)S4：檢測r(n)狀態(tài)。如果r(n)持續(xù)<閾值THv，則返回到S1，若r(n)再次大于閾值THv則跳轉(zhuǎn)到S2。S4考慮到下一車道上車輛的車前燈產(chǎn)生的噪聲。此時(shí)，車輛到達(dá)或離開已被系統(tǒng)檢測到。

狀態(tài)S5：如果r(n)持續(xù)小于閾值THv多于N倍則檢測到車輛。

3 結(jié)果分析

利用上述算法測試所提出的基于狀態(tài)機(jī)的車輛檢測方法的性能。該算法是對河北某公路監(jiān)控視頻序列進(jìn)行測試。實(shí)驗(yàn)平臺是Windows 7的操作系統(tǒng)，使用MATLAB R2010b實(shí)現(xiàn)。在不同的地方測試視頻長達(dá)一個(gè)多小時(shí)，涵蓋各種車輛和車前燈。其分辨率是720×480，幀率為30 fps。圖6(a)是從夜間視頻中截取的一幀，黑色實(shí)線表示由用戶提供的一個(gè)選擇的車輛檢測區(qū)域。涵蓋的虛線和實(shí)線區(qū)域是根據(jù)給定的車道信息自動(dòng)確定的AOI區(qū)域。通過對夜間視頻分析確定AOI的高度為車道寬度的四分之一。據(jù)觀察，車道的寬度和車前燈的高度是彼此分離的，并且車前燈的高度是車道寬度的四分之一。圖6(b)分別是視頻幀和它相應(yīng)的閾值圖像。圖6(c)是計(jì)算出的AOI區(qū)域內(nèi)最右邊車道的r[n]的值。通過提出的狀態(tài)機(jī)的方法，決定車輛到達(dá)點(diǎn)，隨著r[n]的值大于閾值，車輛被檢測到。

圖6 有限狀態(tài)機(jī)在夜間車輛檢測上的應(yīng)用

式(2)[10]采用杰卡德系數(shù)測試夜間視頻車輛檢測率。

(2)

式中，Tp，F(xiàn)p，F(xiàn)n分別為車輛檢測的正確率，誤報(bào)率和漏報(bào)率。檢測夜間車輛的數(shù)量為512，實(shí)驗(yàn)結(jié)果如表1所示。

表1 夜間車輛檢測算法結(jié)果分析

由表1分析可知，本文所提出的算法針對夜間復(fù)雜環(huán)境具有較好的魯棒性。

4 結(jié)語

本文提出了一個(gè)新穎的基于狀態(tài)機(jī)的車輛檢測方法。在該方法中，將車輛檢測看做是狀態(tài)轉(zhuǎn)換的有序過程，即沒有車輛、車輛到達(dá)、車輛經(jīng)過和車輛離開。將選擇的AOI區(qū)域內(nèi)的明亮像素點(diǎn)作為一個(gè)特征輸入到狀態(tài)機(jī)中。所提出的方法在檢測車輛的存在的計(jì)算上是簡單而有效的。然而，附加的后處理需要提取的車輛的準(zhǔn)確位置，將是下一步研究的內(nèi)容。

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Application of Finite State Machine in Nighttime Vehicle Detection

Tian Xiaoxia1, Wang Jiashuo2, Wang Huipu1

(1.Department of Computer Science and Technology, Shijiazhuang Tiedao University, Shijiazhuang 050043, China;2.School of Electronic and Information Engineering , TongJi University ,Shanghai 201804, China)

In order to solve the problem of nighttime vehicle detection, a novel vision-based nighttime vehicle detection approach is presented. In the proposed approach, vehicle detection is modeled as a sequential state transition problem, that is, vehicle arrival, moving, and departure at a chosen detection area. The number of bright pixels and their differences in a chosen area of interest are calculated and fed into the proposed state machine to detect vehicles, and vehicle arrival or departure results are reported as an output.Simulation results show that the proposed system is simple and robust and can be applicable for nighttime vehicle detection systems.

nighttime vehicle detection;finite state machine;state transition;traffic video;car’s headlights

2015-05-25 責(zé)任編輯:劉憲福

10.13319/j.cnki.sjztddxxbzrb.2016.04.16

河北省自然科學(xué)基金(F2013210109)；河北省科技支撐項(xiàng)目(10213516D)

田曉霞(1988-)，女，碩士研究生，主要研究領(lǐng)域?yàn)槎嗝襟w技術(shù)。E-mail：1074587330@qq.com

TP301

A

2095-0373(2016)04-0095-05

田曉霞,王家碩,王會樸.有限狀態(tài)機(jī)在夜間車輛檢測上的應(yīng)用 [J].石家莊鐵道大學(xué)學(xué)報(bào):自然科學(xué)版,2016,29(4):95-99.