基于摄像机标定的车辆速度检测方法
基于视频图像的肇事车辆车速鉴定
基于视频图像的肇事车辆车速鉴定随着科技的不断进步，视频图像分析技术在各个领域中的应用也越来越广泛。
其中，基于视频图像的肇事车辆车速鉴定成为了交通事故调查和法律审判中的重要手段。
本文将介绍基于视频图像的肇事车辆车速鉴定的原理、方法和应用。
一、原理介绍基于视频图像的肇事车辆车速鉴定是通过分析事故发生时的视频图像，利用图像中的物体运动特征和几何关系，推算出肇事车辆的车速。
其原理基于运动学和几何学的基础知识，通过分析视频中车辆的轨迹、运动方向和时间等参数，来推算车辆的实际速度。
二、方法细节基于视频图像的肇事车辆车速鉴定的方法主要可分为两类：单目视觉方法和双目视觉方法。
1. 单目视觉方法单目视觉方法是指通过单个摄像头获取的视频图像进行车速鉴定。
这种方法的优点是设备成本较低，适用范围广，但其精度相对较低。
常用的单目视觉方法包括光流法、稠密光流法和透视恒定法等。
- 光流法是通过分析图像上不同像素点的亮度变化来推算出物体的运动方向和速度。
该方法常用于追踪车辆的轨迹，但在复杂的交通环境中容易受到光线、阴影和背景杂波等因素的干扰。
- 稠密光流法是在光流法的基础上，通过密集采样来获取更多的光流信息，以提高车速鉴定的精度。
该方法在计算量上较大，但能够较好地应对光线和背景干扰等因素。
- 透视恒定法是通过建立拍摄位置与路面之间的投影关系，以及稳定的摄像机参数，来计算车辆的运动速度。
该方法需要准确的场景测量和摄像机标定，但其精度较高。
2. 双目视觉方法双目视觉方法是指通过两个摄像头获取的视频图像进行车速鉴定。
这种方法的优点是可以获得更多的视角和深度信息，能够提供更准确的车速估计。
常用的双目视觉方法包括立体匹配法、基于深度学习的方法和三维重建法等。
- 立体匹配法是通过分析两个视角下的图像特征，计算物体的深度和运动信息。
该方法需要进行复杂的图像匹配和深度计算，但能够较准确地估计车速。
- 基于深度学习的方法是利用深度学习算法提取图像特征，并通过训练模型来实现车速鉴定。
摄像机旋转运动下的快速目标检测算法
１ 快 速 目标 检 测 算 法
运 动补偿 的关键 在于求 解全局 运动参 数 ，１１ ． 节对 全局 运动 建立 旋转 参数 模型 ，并 介绍 了特 征 点匹配 的方 法求解 运动参 数 的原理 ； 对 ＳＦ 针 ＩＴ算
法检 测效 率低 的缺 陷 ；１ 节 提 出基 于运 动预测 的 ． ２
很好 的描 述 背景 运动 ，但是 当摄 像机 旋 转 的角度 比较 大 时 ，像 素运 动矢 量与 坐标 之 间是 非线 性 的
二 次型变 换 的关 系 ，上 述模 型 不能准 确 的描 述 全 局 运动 ，因此作 者 引入 旋转参 数 模型 【 ｊ 。
设
一
由于 特 征 点 匹配 的方 法 不 需 假 设 块 内像 素 运 动 一致 的条 件 ，摆脱 了块 匹配 方法 只适 合 平移 的 限制 ；也 不 需要像 光 流法 一样 对每 个像 素 求运 动矢 量 ， 只需 要对 某些 有特 征 的 ， 定 的点计 算 ， 稳 大大 提 高 了算法速 度 。基于 上述 两 点考虑 ，本文
对 求解 全 局运 动参 数 。
图 １ 算 法 流 程 图
帧
、一
动 目
标
１１ 求解 全局 运动 参数 ． 全局 运动 模 型【Ｊ 的有 ： 参 数 、 １常用 ３ 二 四参 数 、
六参 数仿 射模 型等 。这些 模型 都属 于线 性 模 型 ，
即像 素 的运 动矢 量大 小与 像素 坐标 呈 线性 关 系 。 当摄 像机 旋 转角度 比较 小时 ，这 些模 型 一般 能够
基于视频图像的车速检测方法
Ｕ１ ｍ ３ ４
Ｕｎｍ ３ ４
最近的当前 帧里 的团块 ， 由此更新卡尔曼滤波器状 态。最 终将此团块 加入 到跟踪 序列 中并 对新 团块 赋唯 一标 号 ，
即Ｉ Ｄ 。
（ ７ ）
１ ｍ ３ ４
ｎ
ｍ ３ ４
２ 摄像机标定
摄像机标定 过程 中， 将 实际 空间 坐标 ｐ 以及与 其
ｍ ｌ ２ ｍ １ ３
ｌ ，
ｍ ２ ２ ｍ ２ ３
０
ｍ ３ ２ ｍ ３ ３
１
『 ｍ ｌ 。 ｍ ｌ ２ ｍ ＂ １ ． 『 ］
Ｌ ｍ３ ｌ ｍ３ ２ ｍ３ ４ ｊ １
量时间， 极不方便。为 了能够进行 自动标定 ， 本文根据 《 高
轮廓 。根据轮廓的最小外接矩形 框得到 团块 的高度 和宽
度， 由式 （ ２ ） 计算 团块 的质心坐标 ， 质心用 Ｃ ｔ ｒ 表示
Ⅳ Ｎ
０ ０ ０ Ｘ ｙ ｌ １ 一Ｖ ｌ Ｘ１ 一 １ Ｙ ｌ ０ ０ ０Fra bibliotek Ｘ，
ｙ ２ １ 一Ｖ ２ Ｘ ２ 一 ２
在本文中 ， 通过 Ｋ ａ ｌ ｍ ａ ｎ滤波 器预测车辆行 驶轨迹 在 当前 帧图像 中的大小 和具 体位 置 ， 完成 前后 帧 的 目标 匹
配。具体实现流程为 ： １ ）从前景图像提取 所有 团块 ， 即提取 车辆 目标 外部
ｙ ｎ １ ０ ０ ０ —１ １ ， ｎ Ｘ 一ａ ｎ
处理 ， 从而得到准确完整 的检测 目标 。
Ｉ ． ３ 车辆 目标跟踪
ｌ
（ ｔ ）和 （ ｔ ） 分别为 ｃ 。 和Ｃ ： 所有像素 的平 均灰度 值。
下 所 示 １ ０ ０ ０ —１ １ ， ｌ Ｘ ｌ —ｕ １ ｙ ｌ ｙ ２ １ ０ ０ ０ 一Ｕ ２ Ｘ ２ 一ｕ ２
高速公路动态环境下的摄像机自标定
高速公路动态环境下的摄像机自标定摄像机自标定技术是一项重要的技术，它可以对高速公路监控系统进行更加准确和高效的监控。
随着科技的发展，自标定技术在高速公路监控系统的应用也越来越广泛。
下面我们将详细讨论一下高速公路动态环境下的摄像机自标定技术。
一、摄像机自标定技术的基本原理摄像机自标定技术可以通过计算机视觉技术和机器学习算法，实现摄像机内部参数和外部位置矩阵的自动标定。
它通过多视角进行角点提取，构建摄像机畸变模型和投影模型，使用RANSAC算法优化提取出的角点，得到摄像机外部位置和内部参数。
摄像机自标定技术是一种相对复杂的技术，需要涉及计算机视觉和机器学习等多个领域。
二、高速公路环境下的挑战高速公路环境下的摄像机自标定技术面临着一些挑战。
首先，高速公路的交通流量大，车辆种类多样，道路宽度也不同。
这就需要摄像机能够准确识别道路上的车辆，找到汽车的轮廓，并且能够自动标定每辆车。
其次高速公路行驶速度快，摄像机的视野范围很大，因此需要高时间和空间的处理能力，并提高精度和速度的平衡。
最后，高速公路环境下摄像机需要具备防抖功能，防止震动对标定结果的干扰。
三、高速公路摄像机自标定的实现为了实现高速公路摄像机自标定，我们应用了一种基于多视角的摄像机自标定技术。
该技术包括以下步骤：1.角点提取：通过图像处理技术，对多层视角的图片进行特征提取和大量筛选，得到局部的角点等特征，也就是标志点。
2.标定参数计算：获得摄影机拍摄图像的内部参数和外部位置矩阵，相应的得出其映射关系，建立采集图像与摄像机坐标系之间的映射模型。
3.误差优化：通过非线性最小二乘法将摄像机重映射矩阵进行构建、分解和优化，使它更加精确地标准。
如果我们想要在更复杂的高速公路环境下使用摄像机自标定技术，需要注意以下几点：1.多角度拍摄：不同视角可以提供不同的信息。
因此，需要多角度拍摄、多角度控制，以提高模型精度和准确性。
2.映射模型构建：摄像机自标定技术需要先建立一个正确的映射模型，然后才能进行姿态估计和标定。
基于视频的车速检测算法研究
基于视频的车速检测算法研究作者：于艳玲王韬袁彬王军群来源：《现代电子技术》2013年第03期摘要：对视频图像处理中车辆速度检测所涉及的摄像机标定和基于图像匹配的测速算法进行了研究。
首先经几何推导得出二维标定算法，得到一个精度满足需要、计算量小的标定算法。
然后在图像匹配的基础上，将虚拟线圈和图像匹配算法结合起来，得到匹配前后车辆绝对像素位置。
经实地验证，能够比较准确地检测出车辆经过时的瞬时速度，满足实际应用的要求。
关键词：交通参数检测；车辆速度检测；摄像机标定；图像匹配中图分类号： TN911.73⁃34； U491 文献标识码： A 文章编号： 1004⁃373X（2013）03⁃0158⁃040 引言近年来，基于视频技术的车辆监测技术由于其维护方便，易于实施的特点广受关注，其方法也开始广泛应用于车速检测，视频车辆检测技术将是未来实时交通信息采集和处理技术的发展方向。
测量车辆速度步骤为：选定一个时间间隔n帧，检测出n帧前后车辆绝对位置（单位：像素）。
把图像坐标系映射到世界坐标系，得出n帧前后车辆实际位移（单位：m）。
实际位移（单位：m）除以n帧时间，得出速度结果。
1 摄像机标定摄像机标定的目的就是求出图像坐标（单位：像素）和世界坐标（单位：cm）的转换关系式。
摄像机标定之前需要先在图像上标出左中右三个车道线[1⁃3]。
本文利用摄相机的透视关系，几何推导出了摄像机的图像坐标与世界坐标系的转换关系式[4⁃5]。
中间车道线的白色虚线间隔是等距的，通过实际测量得到其距离为6 m，选定这个等距的白线作为参照物。
用鼠标在6 m等距的地方分别进行点击，并且至少要点出三个点。
几何推导方法如下：透视关系几何推导图如图1所示，O点为摄像机的焦点，NC代表的是中间车道线，MF为摄像头镜头投影面，也就是视频图像上所显示的面。
由摄像机镜头的成像原理可知，M靠近图像下方，F靠近图像上方。
根据这几个关系式，可以得到中间车道线上288行像素中任意一行到第0行的实际距离，如MappedDis[120]=708是指中间车道线上从第0行到120行的实际距离为708 cm，即MappedDis[120]⁃MappedDis[0]= 708。
基于主动视觉摄像机标定方法
基于主动视觉摄像机标定方法Title: Camera Calibration Methods Based on Active Vision摘要：摄像机标定是计算机视觉和机器人视觉中的重要任务，用于确定摄像机的内部参数和外部参数。
这些参数对于原始图像的像素坐标和真实世界中的点之间的关系具有重要意义。
本文将讨论基于主动视觉的摄像机标定方法。
引言：在计算机视觉和机器人视觉应用中，摄像机标定是将二维图像空间与真实世界三维空间相对应的关键步骤。
通过标定，可以获得摄像机的内部参数（例如焦距、主点位置、径向和切向畸变等）和外部参数（例如相机在世界坐标系下的位置和方向）。
这些参数对于估计图像中物体的尺寸、相机姿态和相机运动等任务至关重要。
主体：基于主动视觉的摄像机标定方法通过特殊的标定模式或动态场景来改变图像中的特征点位置，从而获取更多的约束信息。
这些方法可以分为基于特征点（如棋盘格、圆圈网格等）的标定方法和基于纹理的标定方法。
基于特征点的标定方法通常使用已知精确尺寸的标定模式，其特征点位置可以在图像中被检测到。
通过对这些特征点的像素坐标与真实世界中的三维坐标进行匹配，可以求解出摄像机的内部参数和外部参数。
基于纹理的标定方法则利用了图像的纹理信息。
它们使用具有高频纹理特征的标定图案，如条纹或棋盘格纹理。
通过在摄像机看到的图像中检测和跟踪这些纹理，可以确定摄像机的内部参数和外部参数。
结论：基于主动视觉的摄像机标定方法通过引入额外的约束信息，可以提高标定的精度和鲁棒性。
在实际应用中，选择合适的标定方法取决于具体的场景和摄像机特性。
研究人员可以根据实际需求选择最合适的标定方法，并根据需要对其进行改进和优化。
关键词：摄像机标定、内部参数、外部参数、主动视觉、特征点、纹理。
一种基于交通视频的摄像机标定方法
的简 洁度 是 研 究 工 作 的重 点 所 在 。
摄 像 机 的标 定 可 以 采 取 在 特 定 的 试 验 条 件 下 ．基 于 形 状 、 寸 已 知 的 参 照 物 ， 用 图像 变 换 和 数 学 计 算 的 方 法 来 尺 利
上 标 线 作 为 参 照 物 ， 供 一 种 线 性 模 型 下 的 摄 像 机 几 何 标 定 提 方 法 ， 方 法 根 据 摄 像 机 成 像 原 理 抽 象 出几 何 模 型 ， 算 出 该 推
上 的距 离 是 相 等 的 。 ／段 的下 端 点 分 别 向下 和 上 延 伸 代 表 取 ７ ，
图像 上 的像 素 段 的变 化 ， 同样 的取 ｍ 的 上端 点 分 别 向 下 和 上 延 伸 代 表 图像 上 的像 素 段 的变 化 （ 图 １中 的 ） 如 。
图 ２ 几 何 模 型
Ａ ａ ｅ ａ ｃ ｌ ａ ｉ ｎ ｅ ｈ ｄ ａ ｅ ｎ ｒ 】 ｃ ｖ ｄ ｏ ｃ ｍ ｒ ａ ｉ ｔｏ ｍ ｔ ｏ ｂ ｓ ｄ ｏ ｔ ａ瞰 ｉ ｅ ｂｒ
Ｚ ＨＵ ａ － ｉ ｇ Ｕ Ｙａ ｇ Ｘｉｏ ｐ ｎ ，Ｆ ｎ
（ｃｏｌｆＩ ｏｍ ｔ ｎＥ ｇｎ ｅｉ ， ｈｎ ｔ ｎｖｒ ｔ， ｉａ １０ ４ Ｃ ｉａ Ｓ ｈｏ ｎ ｒａｉ ｎｉ ｒ ｇ Ｃ ａｇａ ｉ ｓｙ Ｘ ’ ７ ０ ６ ， ｈｎ ） ｏ ｆ ｏ ｅ ｎ ｒＵ ｅ ｉ ｎ
图像 像 素段 变 化时 对应 的路 面 实 际距 离 变化 的函 数关 系 式 ， 从 而 建 立 视 频 图 像 像 素 行 与 路 面 实 际距 离 的 映 射 关 系 ． 后 采 然 取 多 级 求 解 的方 法 减 小 误 差 ， 用 该 方 法 不 用 考 虑 摄 像 机 内 采
面向车辆视频测速的摄像机倾斜角自适应标定方法
２１ ０ １年 ６月
计 算 机 应 用 研 究
Ａｐ ｌ ａｉ ｎ Ｒｅ ｅ ｒ ｈ ｏ ｏ ｕ ｅ ｓ ｐ ｉ ｔ ｓ ａ ｃ ｆＣ ｍｐ ｔｒ ｃ ｏ
Ｖｏ ． ８ Ｎｏ ６ １２ ．
Ｊ ｎ ０１ ｕ ．２ １
面 向 车 辆 视 频 测 速 的摄 像 机 倾 斜 角 自适 应 标 定 方 法
Ｌ ｕ ＥＩ ｎ． Ｔ ａ Ｊ ＵＤｎ
（ ｅｔ ｆＳｓ ｍ Ｅ ｇｎｅｉ Ｓｈｏ 厂 Ｓｓ ｍ ＆Ｍａａ ｅ ｅｔ Ｎ ｔ ｎｌＵ ｉ ｒｔ ｆｎｅＴｃｎｌ ｙ Ｃ ａｇｈ １０ ３ ｈｎ ） Ｄｐ．ｏ ｙｔ ｎ ｉ ｒ ｇ， ｃｏｌ ， ｅ ｅ ｎ ０ ｙｔ ｅ ｎｇｍ ｎ ， ａｉ ａ ｎｖ ｓｙｏ Ｄｅ ． ｅｈｏｏ ， ｈ ｎｓａ４０ ７ ，Ｃ ｉａ ｏ ｅ ｉ ｆ ｅｓ ｇ
连 续观 测 图像 序 列建立超 定线性 方程组 ， 采用 最小二乘 法进行 求解 ， 并 最后 经过 闭环 反馈调 节 ， 以 实时得 出摄 可
像机 倾斜 角。 实验 结果表 明 ， 该方 法测 量较 为准确 ， 避免 了传统 人工测 量和 维护 的不便 ， 具有较 好的 实用性 。
关键 词 ：视 频测速 ；摄像机 倾斜 角 ； 自适 应标 定 ；最 小二 乘 法
ｉ ｒ ｃ ｕｒｔ Ｓｍｏ ｅ ａ ｃ ａｅ，ａ ｏｄｉｇ ｔ ｅ ｉｃ ｎ ｅ ｅ ｃ ｆｍａ ｕａ ａ ｕｒｍｅ ｎ ｉｔ ｎ ｎ ｅ， ｎｄ ｉ ｓｇ ｏ ｒ ｃｉａ ． ｖ ｉ ｎ ｈ ｎ ｏ ｖ ｎｉｎ ｅ ｏ ｎ Ｉｍｅ ｓ ｅ ｎｔａ ｄ ｍａｎ ｅ ａ ｃ ａ ｔｉ ｏ ｄ ｐ ａ ｔｃ １ Ｋｅ ｙ ｗｏｒ ｓ： ｖｉｅ ｐ ｅ ａ ｕ ｅ ｎ ；ｃ ｍｅ ａｔｌ ｎ ｌ ｄ ｄ ｏ ｓ ｅ ｄ ｍｅ ｓ ｒ ｍｅ ｔ ａ ｒ ｉｔａ ｇ ｅ；ａ ａ ｔｖ ａｉ ａｉｎ；ｌａ ｔｓ ａ ｅ ｍｅｈ ｄ ｄ ｐ ｉｅ ｃ ｌ ｔｏ ｂｒ ｅ ｓ ｑｕ ｒ ｔ ｏ
视觉测量中摄像机标定精度评估方法
〇 前言 摄像机的标定在计算机视觉系统中是一项重要
的 研究 内 容 ，是 视 觉 系 统 不 可 缺 少 的 基 础 部 分 ，标 定 的 精 度 直 接 影 响 计 算 机 视 觉 三 维 测 量 的 精 度 [1]。 在 评 价 摄 像 机 的 标 定 精 度 的 问 题 上 ，国内外都提出 了一些有效的评价方法。t s a i[2]提出了使用测量三
在计算机视觉系统中，应用最广的摄像机成像模 型 是 针 孔 成 像 模 型 [5_6]。但 是 由 于 摄 像 机 的 镜 头 在 加 工 、装配等过程中存在误差，镜 头 是 非 理 想 的 模 型 ， 因此引人了相机的畸变系数[7]。摄相机的标定就是根 据相机模型，由已知特征点的图像坐标系和世界坐标 系来求解相机的模型参数。引人畸变系数的相机成像 模型的成像几何关系如图1 所示。
的精度。 文中在全厚德的方法基础上，提出了基于摄像机
外部参数的摄像机评估方法，对同一幅图像分两次进 行标 定 ，使两次标定的世界坐标系不在同一位置，也 即是在同一幅图像上得到两个不同的外部参数，根据 外部参数求出这两个坐标系原点的空间距离，与棋盘 格上这两个点的实际长度作比较，即可形象地评估标 定结果的精确程度。 1 摄像机标定模型
关 键 词 ：摄像机标定；外参数；精度评估
中图分类号：TP23 文献标志码： A 文章编号：1001-3881 (2016) 23-02 0-3
Camera Calibration Precision Evaluation Method Based on Vision Measurement
基于视频图像的车速检测研究
基于视频图像的车速检测研究刘伟【摘要】基于视频图像计算车速的方法进行相关图像处理、运动目标特征点提取、摄像机标定、车速计算、误差分析等,并分析其应用条件.最后运用matlab软件编程得到一个可操作界面,具有较强的实用性.该方法能检测到车辆碰撞前后的真实车速,为交通事故鉴定提供依据.【期刊名称】《山东交通学院学报》【年(卷),期】2013(021)004【总页数】5页(P12-16)【关键词】交通事故;视频图像;碰撞;车速检测【作者】刘伟【作者单位】长安大学汽车学院,陕西西安710064【正文语种】中文【中图分类】U467.491车速检测在交通事故鉴定中占有重要地位，传统的车速计算方法只能测定车辆碰撞时的速度，而汽车碰撞前驾驶员采取制动措施使车速下降，导致所测车速偏低，影响事故鉴定结果[1]。
针对这一情况，本文提出一种新的基于视频图像的车速检测方法，该方法能准确的测出车辆在碰撞前的行驶速度[2]，可作为交通事故鉴定的依据。
该系统简单、直观、误差小，具有很强的实用性。
其算法流程如图1所示[3]。
图1 车速检测算法流程1 运动目标提取运动目标提取是指在图像中提取感兴趣的区域(本文指车辆)，并进行处理，使图像变得简单，减少数据量。
1.1 交互式目标提取目前，提取运动目标的方法有光流法、背景差分法、帧间差分法等。
1)光流法。
直接计算运动信息，对车辆的颜色不敏感，能容忍尺度的变化。
但计算量大、实时性差，需要特定硬件支持。
2)背景差分法。
这种方法易于实时处理，能检测出静止车辆。
但对长时间光线变化敏感，背景重建比较困难，不适用于动态背景下的运动信息提取。
3)帧间差分法。
对视觉场内的光线逐步变化不敏感，易于实时处理，可用于动态背景下运动信息提取。
但对静止车辆无法检测，对运动车辆速度敏感，容易产生空洞现象。
本文在分析背景差分法和帧间差分法的基础上提出了一种交互式提取法，既能获得完整图像，又能消除背景光线等因素的干扰。
基于分道线的道路云台摄像机参数自动标定
等信息进行标定,因此具有快捷和方便的特点。其中,刘
函数提出一种适用于云台摄像机视频的道路车辆速度自动
机的自标定方法
[
6]
检测方法,最后本文通过程序实现算法,并对拍摄的视频
利用混沌粒子群优化的方法;宋非凡等[7]则结合消失点检
检测的车辆速度与真实值进行比较,以分析本方法的可靠
青松等
[
5]
利用图像中的棋盘角点检测;王琳霞与陈广锋
ema
r
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a
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信息,而车辆速度检测需要跟踪和定位车辆在公路路面移
车载摄像机的一种简易标定方法
车载摄像机的一种简易标定方法
车载摄像机的简易标定方法可以参考以下步骤：
1. 将车辆停在一个直线道路上，确保周围没有其他车辆或障碍物。
2. 将摄像机安装在车辆前方的适当位置，并确保它拍摄到车辆前方的道路。
3. 在摄像机的画面中选择一个明显可识别的地标，如路边标志、路口或明显的地面特征。
4. 在手机或其他设备上下载一款标定工具应用程序，如OpenCV的Camera Calibration工具箱或车载摄像机标定器。
5. 打开标定工具应用程序，并将摄像机的画面对准所选地标。
6. 标定工具应用程序会自动识别摄像机的内参和畸变参数，并生成标定文件。
7. 将生成的标定文件保存到摄像机所连接的电脑或设备中。
8. 最后，将保存的标定文件应用于摄像机的图像处理算法中，以实现更准确的跟踪和检测功能。
需要注意的是，这只是一种简易的标定方法，准确度可能不如专业的标定方法高。
如果需要更高精度的标定结果，建议咨询专业的摄像机标定服务供应商。
摄像头监控车速的原理
摄像头监控车速的原理
摄像头监控车速的原理是通过使用高分辨率摄像头拍摄道路上车辆运动的视频，然后使用图像处理算法来分析车辆的移动情况，进而计算出车辆的速度。
具体实现过程如下：
1. 摄像头拍摄道路上的车辆视频，并以每秒帧数（fps）的形式记录下来。
2. 对视频进行预处理，包括去噪、图像增强、边缘检测等步骤，以提高后续分析的准确性及效果。
3. 在图像中检测并识别车辆，可以使用基于机器学习的目标检测算法，如卷积神经网络（CNN）等。
4. 对识别到的车辆进行目标跟踪，即在连续的视频帧中，追踪同一辆车的位置变化。
5. 利用目标跟踪信息，计算车辆的移动距离，进而计算车辆的速度。
可以利用车辆在图像中的像素位置变化与实际距离的比例关系来进行估算。
6. 根据车辆的速度信息，可以结合道路标定数据，进一步估算车辆的实际行驶速度。
需要注意的是，由于摄像头和图像处理算法的限制，会存在一定的测量误差。
因此，在实际应用中，为了提高准确性，通常会结合其他测速手段（如雷达测速），或者采用多个摄像头组成的系统来增加测量精度。
测速照相 原理
测速照相原理
测速照相是一种通过摄像机捕捉车辆图像并利用图像识别技术来测量车辆的行驶速度的方法。
它的原理是基于时间距离速度的关系，即当车辆通过测速点时，摄像机会连续拍摄车辆的图像，通过计算车辆在相邻两帧图像之间的距离和时间间隔，就可以得出车辆的行驶速度。
具体来说，测速照相系统由一个或多个摄像机、图像处理器和计算机组成。
摄像机通常设置在道路旁的固定或移动位置，可以捕捉到车辆经过的照片或视频。
摄像机拍摄到的图像会经过图像处理器的处理，识别出车辆的位置和相关信息，然后通过与道路上的标定点相比较，计算车辆的移动距离。
同时，系统也会记录下车辆通过测速点的时间。
根据时间和距离的关系，系统可以根据车辆的移动距离和所用时间计算出车辆的平均速度。
在实际应用中，测速照相系统通常会设置一个速度阈值，当车辆的速度超过该阈值时，系统会自动触发拍摄并记录相关信息，以便对超速行为进行处罚。
测速照相技术通过图像处理和计算机算法的应用，可以实现对车辆的实时测速，具有高度自动化和准确性的特点。
它广泛应用于交通管理、交通安全和交通违法行为的监控与执法中，对于维护道路秩序和保障交通安全发挥着重要的作用。
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Ｍ ｅ ｈ ｄ ｆ ｒ Ｖｅ ｃ ｅ Ｓ ｅ ｔｃ ｉ ｎ Ｂａ ｅ ｎ ｍ ｅ ａ Ｃａ ｉ ａ ｉ ｎ ｔ ｏ ｏ ｈｉｌ ｐｅ ｄ Ｄｅ ｅ ｔｏ ｓ ｄ ｏ Ｃａ ｒ ｌ ｂｒ ｔｏ
ＬＩＰｅ ｇ ｎ
（ ｃｏｌ ｆ ｏ ｐｔ ｃ ｎｅ ｉ ａ ｎ ｅ ｉ ，Ｘ’ １０ １ ｈ ａ Ｓｈｏ ｏ Ｃ ｍ ｕ ｒ ｉ ｃ ，Ｘｄ ｎＵ ｉ ｒｔ ｅＳ ｅ ｉ ｖ ｓｙ ｉｎ７０ ７ ，Ｃ ｉ ） ａ ｎ
通过计算 其属性 参数并 建立 成像模 型 ，从 而确 定 物体
视频监控 系统可 以获取大量 的道路视频信息 ，应用 图像识别等 技术 可 以将 外场 摄像 机所 拍摄 到 的视频 图 像 ，通过一系列 的视 觉算法 处理 ，识别 图像 中 的车辆 ， 计算其位置等参数 ，进而检测 出各种交通流参数 ，得 到
摄像机 的模型是光学成像的几 何关 系，最简单 的模 型是线性模型 ，也称 为针孔模型 Ⅲ 。摄像机成像模 型通 ２ ｊ
Ａ ｂ ｔ ａ ｔ Ｔｈ ａ ｅ ｏ ｕ ｅ ｎ ｃ ｍｅａ ｃ ｌｂａｉｎ ａ ｄ ａ ａｙｅ ｈ ｒｎ ｉｌｓａ ｄ ｃ ｍｍｏ ｔｏ ｓｏ ａ ｒ ｓｒ ｃ ｅ ｐ ｐ ｒｆｃ ｓ ｓｏ ａ ｒ ａｉｒ ｔ ｎ ｎ ｌ ｚ ｓｔｅ ｐ ｃｐ ｅ ｎ ｏ ｏ ｉ ｎ ｍｅｈ ｄ ｆｃ ｍｅａ ｃ ｌｂ ａｉｎ ｆｒｔｅ ａ ｔ ａ ｉｕ ｔ ｎ ａ ｌ ｓａ ｐ ｉａｉｎ ｒｑ ｉｅ ｎ ｆｈｇ ｗａ ａｉｒ ｔ ｏ ｈ ｃｕ ｌｓｔ ａｉ ｓｗｅｌａ ｐ ｌｃ ｔｏ ｅ ｕｒ ｍｅ ｔｏ ｉｈ ｙ， ａ ｄ ｔ ｅｕ ｅｏ ｏ ｇ ａ ｈｃ ｍａｒｘ ｏ ｏ ｎ ｈ ｓ ｆｈ ｍｏ ｒ ｐ ｉ ｔ — ｉ
７０７ ） １０ １
分 析 了摄 像 机 标 定技 术 的原 理 以及 常 用摄 像 机 标 定 方 法 ，针 对 高速 公 路 的 实 际 情 况 以及 应 用 需 求 ，提 出
了基 于 平 面单 应 性 矩 阵 的摄 像机 标 定 算 法 ，通 过摄 像 机 标 定 对检 测 区域 进 行 网格 划 分 ，从 而 进 行 车 辆 速 度 的检 测 。 经
实验测试 ，该方法 易于 实现 ，且 具有较 高的检测精度 ，平均测速 准确 率达 ９ ％ 以上。 ０ 关键词 摄像机标定 ；车速检测；视频检测 ；交通流参数
Ｔ ９ ８４ ；Ｔ ３ １４ Ｎ４ ．１ Ｐ９．１ 文献标识码 Ａ 文章编号 １０ ７ ２ （０ １０ ００— ３ ０ ７— ８０ ２ １ ）７— ８ ０ 中 图分 类号
ａ 叶技 ２１ 第 ４ 第 期 ０ 年 ２卷 ７ １
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基 于摄 像 机 标 定 的 车辆 速 度 检 测 方 法
李 鹏
（ 西安 电子科技大学 计算 机学 院 ，陕西 西安
摘 要
的位置与其在实际空的相互关系 。
传统 的摄 像 机 标 定 方 法 是 在 一 定 的摄 像 机 模 型 下 ，利用 特定标 定 物 ，对 其进行 图像 处理 ，利用 一 系 列 数学 变换 和计算 方法 ，求 取 摄像机模 型 的 内部和外 部 参数 Ｊ 。传统 的摄像 机标 定方 法需要 使用尺 寸等参 数 已知 的标 定物 ，标 定 物 上特 定 点 的 三维 坐 标 已知 ， 通 过建立 这些 点与 其 图像 点之 间 的对 应关 系 ，经过计
ｂ ｓ ｄ ｃ ｍｅａ ｃ ｌｂａｉｎ ａｇ ｒｔｍ ． Ｔｈ ａ ｒ ａｉｒｔｏ ｓ ｅ ｉｎ ｗｉ ｅｅ ｔｔ ｅ ｖ ｈｃｅ ｉ ｐ ｅ ｅｅ ｔｏ ａ ｅ ａ ｒ ａｉｒ ｔ ｌｏ ｈ ｏ ｉ ｅ ｃ ｍｅａ ｃ ｌ ａｉｎ ｍｅｈ ｒ ｇｏ ｌ ｄ ｔｃ ｈ ｅ ｉｌ ｎ ｓ ｅ ｄ ｄ ｔｃｉｎ． ｂ ｌ
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过成像透镜 ，将实际坐标 系中的场景投影 到二维 图像平 面上 。在二维图像 中每一个像素 的颜色信 息可 以反映该 物体该点在实际空间的反射强度 ，该像素在 图像 坐标 中
静态和动态的交通 事件 、获得交通流数据 ，这对保证公
众出行安全 、顺畅 ，道路高效运营有着重要意义 。 交 通流参数 计算 中一项 重要 的 内容 是获 取车 辆速 度 ，这 就需要在 实 际坐标 与图像 坐标之 间建 立一个 视 觉模型 ，以便在 二者 之间进 行转换 ，即进 行摄 像机 标 定 。通 过摄像机 标定 ，实现 两个 坐标系 之 间的相互 转 换 ，使 得图像上 的每个 像 素点均 与实 际道 路 中的区域 对应 ，便于计算 车辆 速度 。 摄像 机标 定是 为 了确 定 摄像 机 所 在 的 实 际位 置 ，
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