计算机视觉技术下的智能交通监控系统的设计与实现

计算机视觉技术下的智能交通监控系统的设计与实现

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时间:2018-05-02

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1、计算机视觉技术下的智能交通监控系统的设计与实现计算机视觉技术下的智能交通监控系统的设计与实现近些年来,随着我国人民生活水平提高,使私家车辆的数目急剧增长,并且车辆的增长速度远远超出市政建设的力度。这样的事实导致城市交通拥堵、违规通车、车祸增加,所以迫切的要求加快市政建设,实施高效率的交通监控措施,基于计算机视觉的智能交通监控系统也由此得到了相应的广泛的发展和应用。那么,计算机视觉技术下的智能交通监管系统究竟应该如何设计与实现呢?  1计算机视觉下的智能交通监控系统  1.1计算机视觉技术  计算机视觉技术即利用各种图像摄录

2、设备将通过对视觉目标进行识别、跟踪、测量并将由此获取的视觉信息传输至计算机并进而利用图像技术进行视觉信息处理以达到进一步进行智能化处理的视觉处理技术。  1.2智能交通系统(ITS)  智能交通系统(ITS)是指通过现代化的网络信息技术、自动控制技术等有效综合手段在一定范围内建立的全方位发挥作用的交通运输综合管理和控制系统。作为交通运输管理体系的一场新的革命,近年来,由此技术进一步开发形成的监控系统已经在各个道路的关键路口、路段和其他交通繁忙地域普遍建立,为交通运输管理提供了自动化、智能化的信息收集和处理等多方面的服务。但

3、是,随着城市建设的迅猛发展和人流、车流量的猛增,更加智能化的交通管理系统的开发和利用显然也成为了当务之急。  2计算机视觉下的智能交通监管系统的建立  正是基于新的发展需要,我们有必要把计算机视觉和智能交通监控系统进一步结合起来,首先通过计算机视觉分别对各个道路的关键路口、路段和其他交通繁忙地域等相应位置实时进行交通信息采集,然后,通过信息传输系统、或者进行处理后存入服务器并将处理过的实时交通信息及时传输到监控指挥系统,以实现对于各个道路的关键路口、路段和其他交通繁忙地域的实时监控和管理。由此,显然就需要设计以下各个子系统

4、并共同构建为一个完整的体系。  计算机视觉下的智能交通监管系统  实时交通信息收集系统  监控指挥系统  高质量信息存储传输系统  图1计算机视觉下的智能交通监管系统工作程序示意图  3智能交通监控系统的实现  计算机视觉下的智能交通监管系统实现的第一步是通过实时交通信息收集系统实时进行交通信息采集,即通过对于运动物体的分割,在图像找出有意义的部分,抽出运动目标的特征,进而通过连续画面间的变化判断目标的运动状况。在这一系统运行中,首先可以摄像头读入的初始视频,使用相应的算法提取背景,然后通过原图与背本文由.L.收集整理景运

5、算形成相应的前景,由此即可进一步通过矩形框的使用来达到运动目标检测与信息采录的目的。  图2视觉监控系统原理图  3.1系统功能实现  对运动物体的检测主要有光流法以及差分法两种方法,由于光流法比较复杂和耗时,实时检测很难实现,因而,现有实时交通信息收集系统一般通过差分法的应用来进行开发和实现。  3.1.1帧间差分法  帧间差分法对运动目标进行分割处理过程中使用较多也最为简单实用的一种方法,其基本原理就是通过在连续的图像序列中两个或三个相邻帧间采用基于像素的帧间差分并且阈值化来提取图像的运动区域,进而通过逐象素比较获取前

6、后两帧图像之间的差别来判断运动物体的移动状况。在实际操作中,一般可以假设用于获取序列图像的视频设备为静止物体,设视频中连续两帧的图像为It(x,y)和It+1(x,y),然后通过对连续两帧的图像相应的像素进行比较,利用Dt(x,y)=︱It+1(x,y)-It(x,y)︱这一方程求出相应的阈值来检测出运动物体的移动状况:  Mt(x,y)=  当然,必须注意的是,由于帧间差分法所得到的差分图像在现实中并非由理想封闭的轮廓区域组成的,因而,运动目标的轮廓自然也就往往是局部的、不连续的,且其误差往往随着运动物体速度的增大而增大

7、,因而,这一方法并不适于对于高速运动目标的有效检测。  3.1.2背景差分法  与帧间差分法不同,背景差分法则是利用当前图像与背景图像的差分来检测物体运动状况一种方法。其基本原理是在可控制环境下,通过对于运动背景的固定假设,设待检测运动物体的图像为I(x,y),背景图像为B(x,y),通过输入图像与背景模型进行比较,利用D(x,y)=︱I(x,y)-B(x,y)︱这一方程求得到图像中的各像素的变化信息,进而检测运动物体的移动状况:  Mt(x,y)=  当然,在实际运用中,背景差分法的关键,是要建立一个背景模型,并更新模型

8、。  3.2程序功能的实现  本程序功能实现所主要使用的是OpenCV函数。OpenCV能够实现对图像数据的操作,包括分配、释放、复制、设置和转换数据,以及对摄像头的定标、对运动的分析等。在函数实现上,用到了Cv图像处理的连接部件函数,运动分析与对象跟踪中的背景统计量的累积相关函数等相关的函数。本系统就

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