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摘要：与传统的车辆检测器相比，基于视频图像处理与视觉技术的车辆检测器具有处理速度快、安装维护便捷且费用较低、可监视范围广、可获取更多种类的交通参数等诸多优点，因而近年来在智能交通系统（ITS）中得到了越来越广泛的应用。针对摄像头拍摄得到的交通序列图像，人们提出了很多视频图像处理和分析技术，其中最基本的研究领域就是交通场景中车辆对象的检测与跟踪。介绍了近年来提出的一些主要的车辆检测与跟踪技术，并根据核心处理方法（基于特征、区域或模型等）及处理域（空域、时域）的不同对这些技术进行了分类，同时分析比较了各种方法的优缺点。最后，说明了这一领域仍然存在的问题和对可能的研究方向进行了一定的预测。
关键词：智能交通系统；交通监视系统；车辆检测
随着经济的快速发展，人们的生活水平的逐渐提高，交通拥堵和违章驾驶等方面给人们的出行带来不便，越来越多的交通事故在发生，所以，视频技术在智能交通系统中的应用给交通提供了另一条新的道路。
1、关键技术
1.1图像采集技术
图像和视频的采集是视频技术应用的一个关键的前提。通常均采用“摄像机 + 视频采集卡”的方法实现实时图像序列采集。早先个别场合采用的“数码相机”方式，具有对光线适应性强、图像质量相对较高的优点，但因为无法高速实时处理大量的图像数据，越来越不适合ITS系统要求。“摄像机+ 视频采集卡”的体系，由于低照度、高灵敏度的摄像机的普遍采用，已经占据了图像采集传感器的首选地位。采集卡方面，目前比较先进的图像采集卡是支持多路、多卡的高分辨率实时采集卡，其中集成了常用的视频压缩功能，包括 JPEG、MPEG 及AVI 等。
1.2城市交通智能监控
（1）智能录像传统的交通监控录像是指对监控区域进行持续的连续图像采集，并将获取的数据以某种压缩格式（如 JPEG 或 MPEG 等）保存下来。在这一过程中，通常不对数据作任何分析和解剖，这样带来的后果是数据量极大。即使是现有的海量存储器也满足不了长时间录像的需要。或者，数据的保留必须循环覆盖，难以长时间保留。另外，由于数据没有经过分析，无法方便地查询和检索关键帧。应用视频信号处理的“智能录像”技术可以较好地改善以上弊端。通过分析典型交通监控图像序列数据，发现在 24h 的不间断监控中，数据的复杂变化程度是非常不均匀的。一般情况，无论地段如何，上下班高峰时间比其它时段繁忙；白天比夜晚繁忙。关于交通监控的这种特点，在经典的 MPEG 压缩标准中没有考虑。标准 MPEG 只考虑了帧内的空间相关性和较短时间内的的帧间相关性。而交通监控中的长时间帧间相关性并没有特别处理措施，从而影响了压缩效率的提高。我们建立的智能监控系统通过判断活动画面的内容变化，灵活处理数据压缩方法，在极少行车的无内容画面时，大幅度压缩无用数据，或延长监控时间，或提高画面分辨率，从而减少存储设备成本。车辆闯红灯不仅是造成道路交通拥挤、堵塞的主要原因，而且是产生交通事故的主要隐患。目前的“电子警察系统”是对路口闯红灯的违章车辆进行自动录像的新型专用设备。
期刊文章分类查询,尽在期刊图书馆闯红灯违章处罚，应该向被处罚司机出示下述清晰的“三要素”证据：
（1）红灯画面，表明拍摄瞬间确系红灯信号；
（2）违章车辆的全景位置，表明该车当时瞬间处在斑马线内违章位置；
（3）清晰的车牌号码，表明确属该车违章。车牌号码是检索车主信息的重要线索。
严格意义上，上述“三要素”应该在同一张画面上，以表明“三要素”确实发生在同一瞬间。由于目前计算机图像采集的分辨率限制，按照上述严格要求，很难做到清晰分辨车牌号码。所以，实用上将前两个要素用一个摄像头拍摄，因此，而第3个要素车牌号码用另外一个镜头拍摄。当然，如果路口范围较窄，用一个镜头可以清晰分辨“三要素”，也可以不用特写镜头拍摄车牌。电子警察系统中，用到视频图像处理的关键环节有以下3个方面：
①红绿灯检测。一般电子警察系统中红绿灯信号的获取是采用信号线的方式，直接在路口交通信号机上取得红绿灯信号。这样做的缺陷是一旦红绿灯出现故障，将导致大量“冤假错案”。我们目前采用一个更加合理的思路来采集红绿灯信号，即直接从视频图像上识别红绿灯状态。这样，电子警察系统将以同司机完全类似的方式观察红绿灯状态。一旦判定是红灯，便开始监测车辆的越线情况，这样系统与红绿灯完全同步，又保持了与司机的一致。更重要的是，这种设计完全将电子警察系统与路口信号机隔离，从而便于管理、维护和故障检修。
②车辆越线检测。红灯期间，若有车辆越线，即为违章。对于车辆越线的检测，一直以来使用埋设地感线圈的方法。这种方法一方面施工麻烦，另一方面地感线圈的寿命有限，更新不便。我们采用视频序列分析及运动检测的方法可以令人满意地进行越线检测。系统在红灯期间对实时视频序列中的斑马线区域进行运动检测，并估计物体的运动方向。行人因为体积及运动方向和车辆有较大差别，从而很容易分辨。
③违章图像传输。上述检测到的闯红灯违章图像，将以某种压缩格式，从路口传输到控制中心。目前多采用电话线通过 PSTN 网络传输。路口发送端和控制中心接收端各用一个 Modem 实现点对点拨号传输。数据既可以由控制中心随时主动请求传输，也可以由路口发送端定时发送。条件允许时，可以采用光缆直接将路口视频信号传送到控制中心。这样，电子警察的主要设备将有可能放置在控制中心的室内，从而使调试和维护十分方便。
2、车辆检测技术的发展展望
随着电子计算机技术、网络通信技术、自动化技术及人工智能技术的不断发展进步，未来的车辆检测技术必将与这三个领域内的融合程度越来越高，各类车辆检测器的性能更加完善和全面。因此，笔者认为未来车辆检测技术的发展大体上会集中在自动化和智能化两个方面。
首先是车辆检测技术的自动化，自动化技术的不断发展使得其在一些机械电子设备的运作中的应用越来越便捷，网络通信技术的发达又给远程计算机控制带来了极大的便利，在此背景下的车辆检测器可以实现各种程序化的控制和数据采集、分析与整理，极大地提高了传统车辆检测信息数据的人工处理速度，降低了人工处理的误差率，同时自动化的车辆检测控制又可以实现对有限资源的节约。
其次是车辆检测技术的智能化，人工智能技术的发展在近年来取得的成就是令人叹为观止的，尤其是在人类智力领域内对世界顶级围棋高手的围剿更是让世人对人工智能技术充满期待和恐惧。然而，在智能交通系统中的人工智能技术的应用具有非常重要的意义，一方面其广泛应用可以极大地提升道路交通管理的小概率，另一方面该技术的应用可以实现更多道路交通管理体系中技术处理的智能化，减少了人工作业且在数据处理分析中的准确率更高。因此，该技术在车辆检测技术中的应用已成必然，提高车辆检测的效率对维护道路交通安全及其管理非常重要。
3、结束语
总之，针对视频技术在智能交通系统中的应用，虽然视频技术在进步，但是仍然存在一些问题，相信通过技术的进步，视频技术会越来越完善，肯能会为智能交通系统提供更多的方便，给社会做出巨大的贡献。
参考文献：
[1]王夏黎《智能交通视频监视技术研究与应用》 博士论文 2014年
[2]陈轶博 智能视频监控系统的设计与实现 大连海事大学 2008年
[3]张志勇 黄爱民 刘建平 视频智能交通系缃 计算机工程与应用 2011年
论文作者:周平
论文发表刊物:《防护工程》2018年第34期
论文发表时间:2019/3/22
标签：车辆论文; 技术论文; 图像论文; 视频论文; 红绿灯论文; 系统论文; 交通论文; 《防护工程》2018年第34期论文;