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1、中国体视学与图像分析2006年第11卷第3期216CHINESEJOURNALOFSTEREOLOGYANDIMAGEANALYSISVo.l11No.3Sep.t2006文章编号:1007-1482(2006)03-0216-06#新技术与新方法#车辆排队长度自动检测新方法王伟智,刘秉瀚(福州大学自动化研究所,福州350002)摘要:目的提出一种基于图像处理的车辆排队长度自动检测方法。方法首先,提出基于固定背景区域窗口最大相似度配准法来校正实时采集图像因抖动的干扰所引起车道区域的偏差;接着,将交通图像转换为简约纹理单元的纹理图像,突出有车辆车道与空车道的纹理差异,结合
2、最大方差阈值分割算法,分离出车辆与空车道;最后,实现一个基于队尾空车道区域特征的排队长度自动检测算法。结果实现了车辆排队长度的自动检测。结论试验结果说明该方法具有较理想检测效果,能有效地克服抖动与光照干扰。关键词:图像处理;排队长度;自动检测;智能交通系统中图分类号:TP391文献标识码:AAnewmethodofautomaticextractioninvehiclequeuelengthWANGWeizh,iLIUBinghan(FuzhouUniversity,Fuzhou350002,China)Abstract:ObjectiveToputforwardana
3、utomaticextractionandanalysismethodbasedonimagepro-cessingincrossingvehiclequeuelength.MethodsFirstly,putupant-ijammingmethod.Secondly,ac-cordingtosegmentationarithmeticinmaximalsquaredifference,separatevehiclesfromroadway.Lastly,carryoutanautomaticextractionalgorithmofvehiclequeuelength
4、.ResultsAutomaticextractionanda-nalysisofvehiclequeuelengthisachieved.ConclusionTheresulttestedindicatesthattheapproachiseffective.Keywords:imageprocessing;vehiclequeuelength;automaticextraction;intelligenttrafficsystem车辆排队长度是智能交通控制系统中最关键的环境变化较大,很多的实现方法都有一定的局限性,交通参数之一,其主要的排队长度提取方法有二即图像处理
5、方法的不完善影响到了该方法的有效性[1]类:地感线圈方法和图像处理方法。和实时性等方面,例如,一些城市的交通的难度较地感线圈方式对经过车辆多少的检测较容易,大,很多专家学者也在不断地研究探索相关课题,但但对车辆大小的检测难度较大,这导致了对车辆长真正实时、高效的车辆排队长度自动提取方法还很度的精确识别难度加大。少,本文将对基于纹理特征的车辆排队长度自动检近几年,随着相关技术的飞速发展,图像处理技测方法进行深入的研究,并提出一些可行的抗干扰术在智能交通系统中的应用越来越广泛,通过计算方法和车辆排队长度自动检测算法,实验结果表明机视觉技术进行车辆长度自动提取也具有很大的优相
6、关算法的鲁棒性和自适应性较强,在各种典型环越性,图像处理方法已渐渐引起大家的关注。目前,境的测试下,车辆排队长度自动提取均达到较理想影响图像处理方法不断发展的主要原因是城市交通的提取效果。收稿日期:2006-01-18基金项目:福建省自然科学基金项目(编号:A0510010)作者简介:王伟智,(1960-),男,副研究员,研究方向:图像处理,E-mai:lwwz@fzu.edu.cn2006年第11卷第3期王伟智等:车辆排队长度自动检测新方法217图1(b)、(c)车道区域配准效果图。参照区1车道区域的配准域sRegion要取不受动态景物影响的背景区域,如高层建筑物。在
7、确保参照区域内有明显的灰度变1.1标准车道区域的设置化的情况下,窗口尺寸w取越小越好,以便快速进对于交通监控,一般情况下,路口监控摄像机是行匹配。固定的,因此,可以根据摄像机采集角度设置我们感w@w窗口(w+C)@(w+C)区域兴趣的车道区域坐标,这样,后续的处理可在设置的ff车道区域内进行,排除了其他区域的干扰。同向车道区域设置效果如图1(a)所示。1.2实时车道区域的配准由于车流与强气流对摄像机产生微小的抖动等,影响到所采集的交通图像质量,所带来的问题是抖动采集的车道区域与设置的车道区域有偏差,影图1车道区域配准响后续的处理。针对这种
