智慧路側(cè)停車技術(shù)的研究

張 威

（北京圣非凡電子系統(tǒng)技術(shù)開發(fā)有限公司，北京 100040）

1 檢測器的現(xiàn)狀分析

1.1 地磁檢測器

車輛通過埋設(shè)在路面下的環(huán)形線圈，引起線圈磁場的變化，檢測器根據(jù)計算判斷出車輛進(jìn)出時間差、車輛特征等參數(shù)，并傳給上位機(jī)，以滿足路側(cè)停車系統(tǒng)的需求。此技術(shù)成熟，且成本較低，但是缺點也很明顯：首先，地磁檢測器的感應(yīng)線圈容易受到道路及土壤的影響，其次，地磁檢測器采集的信息非常有限，不能準(zhǔn)確地將車輛的信息提供給后臺控制系統(tǒng)。

1.2 咪表

通過管理計算機(jī)和發(fā)卡機(jī)，完成不同面值的泊車卡的發(fā)行，也可完成對泊車卡的循環(huán)充值。用泊車卡停車，通過咪表按收費標(biāo)準(zhǔn)和停車時間扣除應(yīng)付的費用，泊車卡費用用完后，可以重新充值循環(huán)使用。通過手持式數(shù)據(jù)采集機(jī)可以定期讀取咪表內(nèi)儲存的數(shù)據(jù)記錄以及對咪表進(jìn)行數(shù)據(jù)下載（如改變費率等）。通過管理計算機(jī)可以讀取手持機(jī)內(nèi)存貯的數(shù)據(jù)記錄以及對手持機(jī)下載數(shù)據(jù)，這樣管理計算機(jī)就可以進(jìn)行定期結(jié)算及對整個系統(tǒng)收支信息進(jìn)行查詢和改變費率等等。但是，咪表的缺點也很明顯：咪表系統(tǒng)是全自動的收費系統(tǒng)，絕大部分咪表都沒有鎖定系統(tǒng)，也就是說即使車主停車時間超過預(yù)設(shè)時間，設(shè)備并不會鎖定他的車子，其收費實現(xiàn)主要靠停車人的自覺，這樣不可控的措施必然造成政府財政的流失。

1.3 視頻檢測器

視頻檢測器是通過設(shè)備上的攝像機(jī)對路側(cè)進(jìn)出車位的車輛進(jìn)行視頻圖像的采集，然后通過視頻處理系統(tǒng)對車輛的顏色、車牌的信息、車輛的進(jìn)出時間以及車輛的歸屬信息等對車輛情況進(jìn)行準(zhǔn)確的判定，然后通過數(shù)據(jù)傳輸設(shè)備將車輛的信息情況上傳給后臺的管理系統(tǒng)，由管理系統(tǒng)對車輛的進(jìn)出進(jìn)行有效的管理。在使用過程中的優(yōu)先很明顯：首先，安裝與維修時不影響道路的使用；其次，對車輛進(jìn)出等信息的判定精度保持較高的水平；最后，因為是圖像監(jiān)控，所以可以有效的保留車輛進(jìn)出信息，以便后續(xù)追溯等。

2 視頻檢測器的研究內(nèi)容

視頻檢測器主要由外場攝像機(jī)、數(shù)據(jù)傳輸設(shè)備和視頻處理器組成。

對于視頻檢測而言，首要的問題是圖像源。對一種圖像源能夠達(dá)到指標(biāo)檢測要求的視頻檢測器，對于另一種圖像源可能出現(xiàn)嚴(yán)重的指標(biāo)下降，比較明顯的例子是白天與夜間、有陰影與無陰影的情況。因此圖像源應(yīng)該是一系列典型圖像的集合，對于某項指標(biāo)的測試應(yīng)該在典型圖像集合的所有對象上進(jìn)行，經(jīng)過檢測的產(chǎn)品能否適應(yīng)工程實踐就取決于圖像源集合的科學(xué)性、典型性和代表性。對于典型圖像源集合，應(yīng)該規(guī)定其最低的輸出信噪比、解析度、動態(tài)范圍等關(guān)鍵參數(shù)。

其次的問題便是對圖像源的處理，也是視頻檢測器的核心部分，即基于運動車輛的視頻檢測的算法。

最后，視頻檢測器通過數(shù)據(jù)傳輸設(shè)備將轉(zhuǎn)換的數(shù)字信號傳給后臺的管理系統(tǒng)，數(shù)據(jù)傳輸設(shè)備同時并也執(zhí)行管理系統(tǒng)對視頻檢測器的控制指令。

本文研究的重點是對視頻源的處理。

3 視頻處理技術(shù)的研究

3.1 視頻檢測算法的研究

基于圖像序列的目標(biāo)檢測是計算機(jī)視覺的重要領(lǐng)域。其中差分圖像法是使用較為廣泛的方法，其算法實現(xiàn)簡單，運算速度快，也是最基本的方法?；驹硎抢孟噜弮蓭瑘D像對應(yīng)像素點的灰度值做差，便會得到車輛在圖像中的大致位置。差分圖像法的圖像序列一般要先進(jìn)行二值化處理。其算法方法主要有兩類：一類是背景差分法，即用前幀圖像差分背景圖像；一類是幀間差分法，在圖像序列中的相鄰幀進(jìn)行差分計算得到車輛目標(biāo)。背景差分法的關(guān)鍵是對于背景圖像的選取。通常情況下，靜止背景是不容易直接獲得的，且由于噪聲光線變化等因素的影響，我們一般采用背景模型的動態(tài)更新的算法來獲取背景圖像。幀間差分法的原理是將連續(xù)輸入的相鄰兩幀圖像直接進(jìn)行差分運算，一般情況下，連續(xù)兩幀的圖像時間間隔非常短，我們可以認(rèn)為背景是靜止不動的，所以直接做差，做差的結(jié)果中，變化不大的地方肯定就是背景。

3.2 視頻跟蹤算法的研究

視頻檢測器的算法核心是對駛進(jìn)出進(jìn)行檢測和追蹤。通過追蹤車輛使我們可以得到車輛的相關(guān)信息。一個算法的好壞主要在于實時性與準(zhǔn)確性兩個指標(biāo)。視頻檢測器的檢測目標(biāo)是進(jìn)出的車輛，所以背景相對簡單。為了保證算法的實時性特點，本文研究的車輛追蹤的方法是基于運動模板的方法。

運動模板是一種有效的跟蹤運動的方法。運動模板需要知道物體的輪廓或者輪廓的一部分。運動車輛追蹤的方法是通過對連續(xù)的圖像序列進(jìn)行分析計算的。從每幀中檢測出目標(biāo)車輛后，對車輛進(jìn)行定位。

4 結(jié)束語

視頻檢測器在智慧停車領(lǐng)域一方面可以為道路管理者提供實時信息，另一方面也可以為出行者提供直接的停車位信息。因本人水平有限，只是針對視頻處理技術(shù)進(jìn)行了粗淺的研究，還望彼此互相學(xué)習(xí)。

[1] 史其信，陸化普.中國ITS發(fā)展戰(zhàn)略構(gòu)想[J].公路交通科技，1998，15（3）：13-16.

[2] 李緒龍.基于圖像處理技術(shù)的視頻流信息采集[D].長安大學(xué).2003.