基于图像处理的运动车辆检测【文献综述】.doc

1、 毕业论文文献综述 计算机科学与技术 基于图像处理的运动车辆检测 摘要 ： 本文提出了一种基于数字图像处理的运动车辆检测的检测方法。通过 CMOS 传感摄像头对交通道路摄取的车辆和交通场景来有效地检测运动车辆，其中主要用到数字图像处理方法来对摄像头获取的图像进行获取、分析、分割等。通过本方法可以很好的对道路情况进行监控，并对道路出现的交通事故，交通堵塞等进行观察，以备后续处理。 关键词 ：车辆检测 图像处理 1.背景 随着社会经济的的不断发展，大小城市的车辆伴随着越来也多，而其带来的一些交通事故的频发，车辆的堵塞 ，噪音污染等问题也值得我们去深入研究和解决。 为了提高道路的通行能力，合理分配道

2、路的交通流，减少交通事故的发生，必须有对道路状况进行实时的检测，以便在发生交通异常情况下第一时间采取行动。 因此智能交通系统在现今越来越普及，此系统中交通参数的获取是关键内容，然后对一系列获取的参数进行筛选、处理、计算，最后得到相关结果。交通参数包括车辆的流量，密度，速度，道路占有率，车辆排队长度，其可以为交通运输的管理 提供必要的信息，如交通阻塞及交通事故的监控、交通信号灯的控制。 传统的交通参数检测有超声波检测，红外线检测， 环形感应圈检测。超声波检测精度不高，容易受车辆遮挡和行人的影响，检测的距离短（一般不超过 10m)；红外线检测受车辆本身热源的影响，抗噪声的能力不强检测精度不高；环形

3、感应器检测精度高，但要求设置于路面土木结构中，对路面有损坏，施工和安装不便，而且安装的数量多。因此现在随着计算机技术、图像处理、人工智能等技术的不断发展，数字视频图像检测在如今的交通流检测中应用越来也广泛。 2.当前国内外研究现状 目前，在计算机视觉、图像处理和人工智能领域中，运动目标的检测与跟踪是一个极其重要和热点的课题，与此同时，对于运动车 辆的检测与跟踪也是实现智能交通系统的重要前提，因此，对于这方面，国内外相关的科学研究院所和专家学者都致力研究，并取得了一系列的研究成果。 基于图像的车辆检测与跟踪技术国外已经发展了几十年，已基本成熟，以美国、日本、德国、法国等几个发达国家最具代表性。目

4、前这方面的成型产品也已经进入了实用阶段了，如美国明尼苏达大学 ISS(Image Sensing System)公司专门从事设计和研究交通视频技术相关产品，该公司从 1987 年到 2004 年相继推出用于车辆检测的 Atuoscope 一系列产品。在美国国防高级研究计划局 (DARPA)资助下，卡内基梅隆大学、戴维 SARNOFF 研究中心等几所著名研究机构联合研制了视频监控系统 HID 和 VSAM。 IBM 与 Microsoft 等公司也正逐步将基于视觉的手势识别接口应用于商业领域中。 虽然我国在这方面的研究起步比较晚，但飞速发展的经济和国家政府部门的大力支持，在这方面我国也取得了长足

5、的进步，获得了不少研究成果。国内的一些智能交通产业化公司先后涉足了视频检测跟踪领域，如清华紫光和清华大学合作研发了新一代智能交通流量检测系统 VS3001，上海高德威智能交通公司自主研发的 GDW-VD-2002，深圳神州交通系统有限公司研发的 Video Trace 等等。但是这些产品在一定程度上还存在许多不足之处，比如说这些产品大多功能相对比较单一，在实际应用中效果不是很理想，相关技术也还有待于发展等。国内的一些高校对这方面也做了相关的研究，如上海交通大学、北京交通大学、北京航空航天大学、北京理工大学等。与此同时，国内外的一些专家学者在车辆检测与跟踪方面也做了大量的理论研究，并取得了一定成

6、果，这位智能交通系统的建立打下了坚实的基础 1。 Luigi Di Stefano9等人提出一种基于块匹配算法 (BMA)的车辆检测方法， BMA 先把当前帧图像分割成大小固定的多个小块，然后分别与前一帧图像进行匹配，估计出当前帧的运动区域，最后根据运动区域实现车辆的检测。 K.W.Dickinson 和 C.W.Wan2应用图像帧间差分技术在双向高速公路上对车辆进行计数和速度检测。由图像帧间差分法得到二值图像，由二值图像来统计覆盖点数目和沿道路方向覆盖点的移动数目，通过覆盖点比例和移动覆盖点数可以求解车辆计数和车辆速度。 Wei Zheng3等人利用汽车是人造刚性物体，具有一些结构明显和一致

7、性的特征，从而实现车辆的检测。如胡铟 4等人提出了一种新的曲线模型匹配和相似性度量方法，并在此基础上进行车辆模型的匹配，从而实现了运动车辆检测和跟踪。胡峰俊 13等人提出了使用改进混合高斯分布模型来表征图像帧中每一个像素点的亮度特征，采用相似性算子跟踪多运动目标，并采用面积阈值排除非车因素的干扰。吴成东 5等人针对复杂交通场景中运动车辆检测方法存在的局限性，提出了一种基于自适应背景与改进动态阈值相结合的运动车辆检测算法。 3 总结 通过阅读以上文献对基于图像处理的运动车辆检测系统有了一定的认识和了解，对系统的总体设计有了进一步的规划，并且了 解到系统的关键点和问题难点，以便自己选择最优的方法解

8、决问题。 主要参考文献 ： 1孙 洪淋 , 廖继 旺 . 基于 Sobel 算 子的 图 像边 缘检 测及 实现 J. 人 工智 能识 别 技术 ,2004,15(2):87-94. 2刘利频交通 车辆 的 图像 检测算法研究 D广州华南理工大学交通学院， 2005 3汪勤，黄山，张洪 斌，杨权，张建军，基于视频图像处理的交通事件检测系统，计算机应用， 28(7):1886-1889， 2008 4何江远，唐明浩，基于数字图像处理的交通检测，数采与监测， 97-98， 2007 5秦 钟，基于梯度方向恒定性的运动车辆阴影检测，华南理工大学学报 (自然科学版 )，36(10):43-46， 20

9、08 6Sun Z H， Bebis G， Miller R On road vehicle detection using Gabor iflters and support vector machinesJ Digitla Signal Processing， 2002， 2： 1 019 1 022 7Stauffer C， Grimson W E L Adaptive background mixture models for real time trackingc Computer Vision and Pattern Recogn ition， IEEE， Colorado： Fort Collins， 1999： 246252 8方帅，薛方正，徐心和，基于背景建模的动态目标检测算法的研究与仿真 J，系统仿真学报， 2005， 1(1):159-161 9汪亚明，黄文清，动态图像系列中运动目标检测 J，计算机测量与控制， 2003，11(8):564-565 10 余 胜 生 ， 肖 德 贵 ， 周 敬 利 ， 自 适 应 背 景 抽 取 算 法 J ， 小 型 微 计 算 机 系统 ,2003,24(7):1331-1334