摘  要： 針對智能交通系統(tǒng)中的實時車型識別和車流量統(tǒng)計,，提出了一種有效的車流量檢測和車型識別算法。首先根據(jù)機(jī)動車道在視頻圖像中設(shè)置虛擬線圈作為檢測區(qū)域,，運(yùn)用背景差分提取前景目標(biāo),，并采用基于顏色和紋理的陰影檢測方法去除所檢測目標(biāo)中的陰影部分。然后采用兩步法進(jìn)行車型識別并統(tǒng)計對應(yīng)的車型的車流量,。先通過提取目標(biāo)車輛輪廓的外接最小矩形框面積初步識別車型，然后引入擴(kuò)展Kalman濾波的跟蹤模型統(tǒng)計車輛輪廓目標(biāo)經(jīng)過檢測區(qū)域的幀數(shù),，進(jìn)一步判斷所屬車型,，最后統(tǒng)計對應(yīng)車型的車流量。實驗表明該方法具有較高識別和統(tǒng)計精度,，滿足對車輛實時監(jiān)控管理的要求,。

　　關(guān)鍵詞： 陰影檢測；輪廓提取,；車型識別,；車輛跟蹤

0 引言

　　近年來隨著機(jī)動車保有量的迅速增加，交通擁堵等各類交通事故頻發(fā),。為了解決日益惡化的交通問題,，智能交通系統(tǒng)（Intelligent Transport System）應(yīng)運(yùn)而生。交通監(jiān)控系統(tǒng)是智能交通系統(tǒng)（ITS）[1]的重要組成部分,，而車型識別,、車流量檢測是交通監(jiān)控系統(tǒng)自動化的基礎(chǔ)部分,，為進(jìn)一步提取、分析道路交通信息和控制車輛提供依據(jù),。目前用于車量檢測的主要技術(shù)分為三類[2]：基于壓電回路的永久埋入式系統(tǒng),、懸掛式系統(tǒng)和基于圖像處理技術(shù)的視頻車輛檢測系統(tǒng)。其中基于圖像處理技術(shù)的視頻車輛檢測系統(tǒng)利用圖像處理與識別技術(shù),，通過視頻信息檢測道路車流量,、車型、車速等交通流信息,，具有成本低廉,、安裝和維護(hù)簡便、應(yīng)用范圍廣等優(yōu)點(diǎn),，被廣泛采用,。

　　針對交通視頻中的運(yùn)動車輛目標(biāo)檢測，當(dāng)前主要方法有：幀間差分法,、光流法,、背景差分法[3]。其中背景差分法計算簡單,，是目前最常用的方法,。Wren等人[4]提出了通過單高斯背景模型對每一個像素建立高斯模型來表征像素在時間軸上的變化，但當(dāng)固定位置的像素值不斷改變,，像素顏色值不是單峰分布時,，單高斯模型描述不夠準(zhǔn)確。周世付等人[5]提出高斯混合模型（Gaussian Mixture Model,，GMM）,，用K個單高斯分布來描述每個像素，再對每個單高斯分布進(jìn)行加權(quán),?；旌细咚贡尘澳Ｐ碗m然能夠處理復(fù)雜、非靜止的多模態(tài)背景,，但它在背景變化較快的時候效果極巨下降,，除此之外它的時間復(fù)雜度也較大。背景差分法可以獲取完整運(yùn)動物體外形,，但是通常計算量也較大,，綜合考慮檢測效果以及計算量等因素，本文采用均值背景差分和自適應(yīng)閾值選取相結(jié)合的方法[6],，獲取可靠前景,、背景。

　　車輛陰影的存在嚴(yán)重影響了車輛檢測的效果,，需要對其進(jìn)行檢測與去除,。馮文剛[7]等提出一種基于多顏色空間的車輛陰影分割方法,。殷保才[8]等提出了一種融合紋理和陰影屬性的陰影檢測去除算法。然而,，這些單獨(dú)利用陰影顏色,、紋理不變等特征檢測陰影的方法在實際使用中效果均不夠理想。因此本文采用綜合顏色和紋理的陰影檢測算法[9]實現(xiàn)對陰影的去除,。

　　車流量統(tǒng)計和車型識別的研究經(jīng)過多年的發(fā)展也總結(jié)出許多方法,，參考文獻(xiàn)[10]中利用長寬比和占空比的聯(lián)合概率進(jìn)行判定。參考文獻(xiàn)[11]提出了快速的連通區(qū)域標(biāo)記算法和基于邊緣檢測的鄰近區(qū)域連接算法,，可以做到實時,、準(zhǔn)確地提取物體輪廓。本文采用判斷輪廓最小矩形框面積結(jié)合統(tǒng)計車輛跟蹤幀數(shù)的方法,，該方法首先通過提取的車輛輪廓外接最小矩形框的面積初步識別車型,，再引入擴(kuò)展Kalman濾波跟蹤模型，跟蹤車輛輪廓目標(biāo)經(jīng)過檢測區(qū)域的幀數(shù),，進(jìn)一步判斷所屬車型并統(tǒng)計對應(yīng)車型的車流量,。

1 算法理論

　　算法原理如圖1所示，首先對視頻監(jiān)控圖像預(yù)處理,，根據(jù)粗糙背景設(shè)置虛擬線圈作為檢測區(qū)域,，以便最大限度地減少冗余計算。接著采用均值法提取背景,，用Ostu自適應(yīng)閾值進(jìn)行圖像二值化,，再對所得前景部分去除陰影，接著檢測前景輪廓,，根據(jù)包圍輪廓的最小矩形框面積結(jié)合虛擬檢測區(qū)域跟蹤車輛的幀數(shù),，進(jìn)而識別判斷車型以及統(tǒng)計對應(yīng)車型的車流量。

　　1.1 虛擬檢測區(qū)域設(shè)置

　　根據(jù)道路監(jiān)控攝像頭的安裝要求及通常攝像頭近端車輛遮擋較少的情況,，本文將虛擬線圈放置于圖像中下部的車道上,。線圈的長度設(shè)置為整個道路的寬度，線圈的寬可以根據(jù)需要進(jìn)行控制,，通常取普通車型的70%車長[8]，以實現(xiàn)對多車道車流量的檢測,。

　　1.2 前景目標(biāo)提取

　　為了保證整個算法的時效性,，采用均值法進(jìn)行背景提取，獲取運(yùn)動的前景目標(biāo),。算法如下：

　?。?）將彩色圖像灰度化，對灰度圖的每一像素求取平均值,。如式（1）：

　　其中i=1,，2,，…，n,；Pi（x,，y）為第i幀對應(yīng)點(diǎn)（x，y）的像素值,，A（x,，y）為該點(diǎn)的平均值。

　?。?）將n幅圖像中同一點(diǎn)像素與對應(yīng)的均值A(chǔ)（x，y）求差值,，再將絕對差值累加,，然后取平均值，并遍歷圖像中其他的所有像素,。如式（2）：

　　其中n為提取的幀數(shù),。

　　（3）修正差異大的點(diǎn),，假如某像素點(diǎn)與均值的絕對差值大于平均絕對值誤差,，則該點(diǎn)就取平均值像素值，否則就取當(dāng)前幀對應(yīng)像素的值,。如式（3）：

　?。?）對修正好的每一個像素求平均值，記為B（x,，y）,，得到的圖像即為背景圖像。如式（4）：

　　獲得初始背景后,，通過計算當(dāng)前幀與背景圖像的差值獲得前景運(yùn)動圖像,，得到的前景圖像Dk（i，j）,，如式（5）：

　　由于背景圖像會隨著環(huán)境的變化而變化,，需要對背景進(jìn)行實時更新。更新方法如式（6）：

　　其中?茲為0~1之間的數(shù),。

　　如果Dk（i,，j）≠0，則判斷它為前景,，背景保持原來的值,。如果Dk（i，j）=0,，則判斷它是背景,，更新背景值。

　　不同的光線背景下分割出的差分圖像,，不能用固定閾值進(jìn)行二值化,，通常交通監(jiān)控圖像的灰度分布比較集中，因此采用Ostu算法（最大類間方差法）[3],，確定一個最佳閾值進(jìn)行圖像二值化處理，從而較好地區(qū)別背景和前景,。圖2（a）中為提取出的背景圖,，（b）為提取出的帶陰影的前景目標(biāo),。

　　1.3 前景目標(biāo)陰影消除

　　經(jīng)過前述方法提取的前景目標(biāo)圖存在陰影干擾,，這給后續(xù)的車型識別跟蹤等帶來困難,，因此需要去除陰影。本文采用基于顏色和紋理的運(yùn)動車輛陰影檢測方法[6]進(jìn)行運(yùn)動區(qū)域中的陰影檢測并去除,。

　　經(jīng)典的基于紋理的陰影檢測算法和SNP（統(tǒng)計無參）陰影檢測算法均能較好地檢測出陰影,，但各自存在一定的缺陷[9],。SNP陰影算法當(dāng)物體的顏色和陰影顏色相近時,，處理效果較差，基于紋理的檢測算法適用于陰影較淺時,，當(dāng)陰影很重時幾乎不存在紋理,，算法即會失效,。通過分析交通車輛陰影的特點(diǎn)，本文采用一種綜合顏色和紋理的陰影檢測算法,，其流程如圖3所示,。

　　具體步驟如下：

　　（1）對采集的交通監(jiān)控視頻進(jìn)行預(yù)處理,，通過均值差分,、ostu等方法提取出前景目標(biāo)塊Q。

　?。?）對前景圖像進(jìn)行形態(tài)學(xué)的腐蝕處理，得到Qe,。

　　（3）將Q與Qe作差得到前景圖像的邊緣信息：Qd=Q-Qe,。

　?。?）將前景圖像Qe分別進(jìn)行基于紋理的陰影檢測和基于SNP的陰影檢測,，兩種處理得到的結(jié)果做“與”運(yùn)算。

　?。?）對邊緣圖像Qd進(jìn)行基于顏色的SNP陰影檢測,。

　　（6）依據(jù)式（7）和（8）標(biāo)記出上述圖像中的陰影點(diǎn),。

　　SNP算法陰影判斷標(biāo)準(zhǔn)為：

　　其中Ts和Tc均為閾值,，ai和CDi分別為亮度失真度和顏色失真度。

　　紋理檢測算法陰影判別準(zhǔn)則為：

　　其中ε,、τ為閾值,，GBε，x,、GBε,，y代表背景像素點(diǎn)各通道水平和垂直方向的一階梯度，GFε,，x,、GFε，y代表當(dāng)前幀像素各通道水平和垂直方向的一階梯度,。

　?。?）將標(biāo)記為陰影點(diǎn)的像素從前景中去除，得到屬于車輛的前景目標(biāo)塊,。將得到的前景進(jìn)行形態(tài)學(xué)處理,，先用3×3的結(jié)構(gòu)元素開運(yùn)算，再用7×7的結(jié)構(gòu)元素進(jìn)行閉運(yùn)算,，從而得到完整的飽滿的車輛目標(biāo)塊信息,。

　　1.4 車輛輪廓提取和車型識別

　　針對去除陰影后的前景目標(biāo)塊，由于每個車輛目標(biāo)都是以在空間上連通的區(qū)域表示的,，識別不同車型的關(guān)鍵是提取出車型的輪廓再加以判斷,，這里進(jìn)行兩步法中的第一步，即提取目標(biāo)車輛輪廓的外接最小矩形框面積,，初步識別車型,。提取輪廓的算法步驟如下：

　　（1）對去除陰影后的前景目標(biāo)圖像采用canny邊緣檢測,，得到目標(biāo)車輛的邊緣輪廓,。

　　（2）針對canny邊緣檢測存在著斷裂的情況,，對其進(jìn)行形態(tài)學(xué)處理,，即膨脹、腐蝕等操作，得到完整的輪廓圖,。

　?。?）求取包含輪廓的最小矩形框的面積A。

　　車輛的種類一般按車輛的大小分為大型車,、中型車,、小型車等，這里通過各車型的外接最小矩形框面積A的大小初步判斷車輛的類別,，按照式（9）對車輛進(jìn)行車型識別劃分,。

　　1.5 車輛跟蹤及統(tǒng)計車流量

　　對檢測出來的車輛進(jìn)行形態(tài)學(xué)處理后，再進(jìn)行兩步法的第二步,，即引入擴(kuò)展Kalman濾波的跟蹤模型統(tǒng)計車輛輪廓目標(biāo)經(jīng)過檢測區(qū)域的幀數(shù),，進(jìn)一步判斷所屬車型。通過分析連通區(qū)域獲得每個車輛目標(biāo)的質(zhì)心位置,，利用Kalman預(yù)測方法對每個車輛在虛擬檢測區(qū)域內(nèi)進(jìn)行跟蹤,。本文采用標(biāo)準(zhǔn)Kalman濾波器擴(kuò)展方法[10]進(jìn)行車輛運(yùn)動估計，預(yù)測方程和觀測方程定義如下：

　　式中參數(shù)F,、P等取值見參考文獻(xiàn)[10],，跟蹤過程中，由于相鄰2幀之間的時間間隔很短,，目標(biāo)運(yùn)動變化較小,，因此假設(shè)目標(biāo)在單位時間內(nèi)是勻速運(yùn)動?；贙alman濾波的車輛跟蹤算法通過運(yùn)動估計和目標(biāo)匹配兩個步驟實現(xiàn)對車輛的跟蹤,，利用前一幀獲得的參數(shù)作為狀態(tài)變量t，當(dāng)前幀獲得的參數(shù)作為觀測值zt+1,，通過濾波推導(dǎo)獲得估計值,。再以估計值為中心進(jìn)行目標(biāo)匹配，具體跟蹤方法見參考文獻(xiàn)[10],。

　　利用跟蹤模型跟蹤統(tǒng)計目標(biāo)輪廓通過虛擬檢測區(qū)域所需的幀數(shù)f,，對經(jīng)過式（9）判斷的目標(biāo)輪廓采用式（11）做進(jìn)一步車型判斷，分別統(tǒng)計相應(yīng)車型的車流量,。

　　其中數(shù)字代表各車型通過檢測區(qū)域需要的幀數(shù),。

2 算法步驟描述

　　本文建立的基于監(jiān)控視頻的車型識別和車流量檢測算法步驟如下：

　　（1）從交通監(jiān)控視頻中讀取視頻幀圖像,，設(shè)定檢測區(qū)域,，運(yùn)用均值法、ostu法提取出目標(biāo)前景信息,。

　?。?）判斷前景目標(biāo)中是否存在車輛目標(biāo)信息。如無則轉(zhuǎn)步驟（1）讀取下一幀。

　?。?）采用基于顏色和紋理的陰影檢測算法對提取的前景去除陰影,。

　　（4）對去除陰影后的目標(biāo)塊采用canny邊緣檢測法檢測輪廓并提取輪廓的最小外接矩形,，按照式（9）判定車型。

　?。?）利用卡爾曼濾波器跟蹤車輛,，統(tǒng)計車輛經(jīng)過檢測區(qū)域需要的幀數(shù)，按照式（11）對車輛類型做進(jìn)一步判斷,，統(tǒng)計相應(yīng)車型的車流量,。

3 實驗仿真及結(jié)果分析

　　為了驗證算法的有效性，運(yùn)用交通監(jiān)控視頻圖像進(jìn)行實驗,，實驗環(huán)境為：vs2010,，計算機(jī)配置為酷睿i3處理器和4 GB內(nèi)存，OpenCV2.4.4開源庫,。

　　圖4是對視頻的第100幀提取的圖像,，其中（a）是采用均值法和ostu法提取出的帶陰影的前景目標(biāo)，（b）是采用基于顏色和紋理的陰影檢測法檢測的結(jié)果,，（c）是去除陰影后的結(jié)果,，可以看到陰影基本被消除。

　　圖5是從視頻中150幀圖像提取的輪廓外接最小矩形圖,。（a）是未經(jīng)陰影處理時提取的結(jié)果,，（b）為經(jīng)過陰影去除后的提取結(jié)果?？梢钥吹剑╞）圖中經(jīng)過陰影處理排除了（a）圖中由于陰影粘連將兩個車輛目標(biāo)提取成一個輪廓的情況,。

　　應(yīng)用本算法對多段視頻進(jìn)行了實驗，針對不同天氣條件（如晴天,，陰天）多車道車流量統(tǒng)計的結(jié)果分別如圖6所示,。其中（a）為在陰天環(huán)境下檢測結(jié)果，（b）為在晴天環(huán)境陰影比較重時的檢測結(jié)果,。實驗結(jié)果如表1所示,，其中給出了小、中,、大型車的數(shù)量,。

4 結(jié)束語

　　針對智能交通系統(tǒng)中實時進(jìn)行車型識別和車流量統(tǒng)計的需求，提出了一種按車道進(jìn)行機(jī)動車車型識別并統(tǒng)計車流量的方法,，該方法對陰影進(jìn)行有效去除,，將車型識別和車流量統(tǒng)計結(jié)合起來，計算復(fù)雜度低，穩(wěn)健性好,。實驗結(jié)果表明,，本算法識別檢測精度較高，能達(dá)到系統(tǒng)的實時性要求,。

參考文獻(xiàn)

　　[1] 李瑞.基于視頻的車輛檢測與跟蹤算法研究[D].上海：上海交通大學(xué),，2008.

　　[2] 李百惠，楊庚.混合高斯模型的自適應(yīng)前景提取[J].中國圖象圖形學(xué)報,，2013,，18（12）：1620-1627.

　　[3] 墨芹.運(yùn)動車輛視頻檢測與車流量檢測方法的研究[D].長沙：中南大學(xué)，2012.

　　[4] WREN C R,， AZARBAYEJANI A,， DARRELL T， et al. Pfinder： real-time tracking of the human body[J]. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence,，1997,，19（7）：780-785.

　　[5] 周世付，李建雄,，沈振乾,，等.基于高斯混合模型的多車道車流量檢測算法[J].計算機(jī)仿真，2012,，（10）：331-335.

　　[6] 甘新勝.基于碼書的運(yùn)動目標(biāo)檢測方法[J].中國圖象圖形學(xué)報,，2008，18（2）：365-371.

　　[7] 馮文剛,，高雋,，BUEKLES B，等.多顏色空間中目標(biāo)約束的車輛陰影分割研究[J].中國圖象圖形學(xué)報,，2011,，16（9）：1599-1606.

　　[8] 殷保才，劉羽,，汪增福.結(jié)合色度和紋理不變性的運(yùn)動陰影檢測[J].中國圖象圖形學(xué)報,，2014，19（6）：896-905.

　　[9] 盧清華,，吳志偉,，范彥斌.基于顏色和紋理的運(yùn)動車輛陰影檢測算法[J].測試技術(shù)學(xué)報，2013（2）：252-254.

　　[10] Yang Yanfang,， Qi Meibin,， Wang Qian， et al. Multi-object tracking based on motion detection and motion search[J]. Computer Engineering,， 2008,，34（19）： 222-224.

　　[11] 周增剛.基于視頻監(jiān)控的車輛識別技術(shù)的研究[D].上海：東華大學(xué),，2013.