交通车辆视频测速技术
基于视频图像的车速检测方法分析
基于视频图像的车速检测方法分析摘要：行车速度检测在交通事故识别过程中非常重要。
以往的行车速度计算方式只可以测量车辆碰撞时的速度。
碰撞发生前，驾驶员采取制动措施降低车速，造成实测车速偏低，影响事故认定结果。
因此，本文主要研究基于视频图像的车速检测方法，能够准确地测量出碰撞前的车速，为交通事故识别提供依据。
关键词：视频图像；车速检测；方法1.基于视频的车速检测原理如今，伴随监控设备的大量运用，公路上安装了很多的监控设备，以此方便了交通管理。
监控摄像机通常安装在公路的顶部或一侧的位置，高度在5-10m，可按需求安装提供双向或单向的车辆监控视频影像。
摄像机和公路上车辆的空间位置如图1所示。
速度检测的方法最为基础的依旧是按照视频来作为依据，通过车辆运动位移除以车辆行驶时间得到的。
行车速度计算公式为：V=（S2-S1）/（T2-T1）=△S/△T。
根据行车速度计算公式，行车速度检测一般是通过计算一定距离内运动的时间，或是一定时间内汽车移动的距离来实现的。
所以在实际运用过程中，可以通过视频图像检测直接获取汽车运行的时间△T，但无法直接得到汽车运行的距离△s。
所以，通过视频来检测车速的办法是通过检测车辆在运动时，在各帧中的图像坐标，通过此坐标与现实位置公路的坐标系的映射关系，通过这样的办法将二维转换成三维，从而得到得到实际位移△s，实现速度检测。
图1 车速检测原理图2.车速检测系统总体构架速度检测模块主要是基于图像处理的。
这个系统主要包括交通视频采集、摄像机标定、车辆检测、车辆跟踪和车速检测。
系统的工作流程如图2所示。
速度检测系统需要满足以下功能：（1）在监控的同时完成对车速的检测；（2）可获取车辆流量、车速、平均车速等多种交通信息；并且可以精准定位车辆牌照，实现超速违章的准确定位。
图2 车速检测系统示意图2.1 硬件构架视频测速的主要硬件部分是CCD摄像机。
CCD摄像机的视频采集卡可以把实时视频图像转换成连续帧的数字图像序列。
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。
高速公路测速抓拍的原理
高速公路测速抓拍的原理
高速公路测速抓拍的原理是利用摄像机或雷达设备对车辆进行测速并抓拍违法
车辆的行为。
具体原理如下：
1.摄像机测速抓拍原理：安装在高速公路上的摄像机通过连续拍摄车辆照片的方式来实现测速抓拍。
摄像机通常采用感光元件、镜头和图像处理系统。
感光元件接收到光线并转换为电信号，经过镜头聚焦后，通过图像处理系统处理、分析图像信息，可以获取车辆的位置、速度等参数，进而实现测速抓拍。
2.雷达测速抓拍原理：通常在高速公路上安装雷达设备来实现对车辆的测速抓拍。
雷达设备通过发射无线电波，并接收回波信号来测量车辆的速度。
当车辆经过雷达的检测区域时，无线电波会被车辆反射回来，雷达设备根据回波的频率和时间来计算车辆的速度，并将违法车辆的信息传输给相关部门记录抓拍行为。
测速抓拍设备通常会通过数字化技术将测量到的车辆速度和图片信息保存下来，以便日后查看、核对和处理违法行为。
这些设备能够准确、高效地对车辆超速等违法行为进行抓拍，提高了公路交通安全和管理效果。
交通车辆视频测速技术
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车辆视频检测原理
车辆视频检测原理
车辆视频检测是指利用视频处理技术对道路上行驶的车辆进行实时监测和识别的技术方法。
其原理可以概括为以下几个步骤：
1. 视频采集：通过摄像机或监控摄像头对道路上的车辆进行实时录制。
视频采集需要具备较高的分辨率和帧率，以获取清晰且连续的图像。
2. 图像预处理：对视频图像进行预处理，包括去噪、图像增强、图像对比度调整等。
预处理可以提高图像质量，减少噪声干扰，使后续处理更加准确和稳定。
3. 目标检测：利用计算机视觉算法对预处理后的图像进行目标检测。
目标检测算法通常使用特征提取和分类器训练的方法，通过提取图像中的边界、纹理、颜色等特征，并使用分类器判断是否为车辆。
4. 目标跟踪：对检测到的车辆进行跟踪，以实现对其运动轨迹的实时追踪和分析。
跟踪算法一般基于目标的位置、速度和运动方向等信息，通过连续帧之间的匹配和预测，实现目标的跟踪。
5. 车辆识别：对跟踪到的车辆进行识别和分类，通常使用机器学习工具和模型来进行车辆特征提取和识别。
识别可以根据车辆的品牌、车型、颜色等特征进行分类和识别，并获取更详细的车辆信息。
6. 数据分析和应用：对检测到的车辆信息进行分析和处理，可以用于实时车流监测、拥堵预警、交通态势分析等应用。
同时，也可以将车辆信息与其他数据进行关联，如车牌识别、人脸识别等，用于实现更全面的交通安全管理和智能交通系统。
摄像头测速原理
摄像头测速原理摄像头测速是一种通过摄像头拍摄车辆，然后利用图像处理技术来测算车辆速度的技术手段。
其原理是利用摄像头拍摄车辆通过一个特定区域的画面，然后通过图像处理软件对车辆的运动轨迹进行分析，从而得出车辆的速度。
摄像头测速的原理主要包括以下几个方面：1. 车辆识别，摄像头首先需要能够准确识别出车辆的类型和车牌号码。
这通常需要借助车牌识别技术和图像识别算法来实现。
通过识别车辆的类型和车牌号码，摄像头可以确定车辆的身份信息，为后续的速度测算提供基础数据。
2. 运动轨迹分析，摄像头拍摄到的车辆画面会被传输到图像处理软件中进行分析。
通过对车辆在画面中的运动轨迹进行分析，可以得出车辆的运动速度。
这通常需要利用计算机视觉和图像处理算法来实现，通过对车辆在不同时间点的位置进行比对，可以得出车辆的速度信息。
3. 距离测算，为了准确测算车辆的速度，摄像头还需要能够准确测算车辆通过特定区域的距离。
这通常需要在摄像头设置时进行精确的测距，或者通过图像处理软件对画面中的参照物进行距离测算。
通过得出车辆通过特定区域的距离和时间，可以计算出车辆的速度。
4. 数据输出和记录，最后，摄像头测速系统会将测算得出的车辆速度数据进行输出和记录。
这通常包括将速度数据显示在屏幕上供交通管理人员查看，或者将数据记录在数据库中进行长期保存。
这些数据可以作为交通管理和执法的重要参考，也可以用于交通统计和分析。
总的来说，摄像头测速的原理是通过摄像头拍摄车辆画面，利用图像处理技术对车辆的运动轨迹、距离和时间进行分析，从而得出车辆的速度信息。
这种技术不仅可以提高交通管理和执法的效率，还可以为交通统计和分析提供重要数据支持。
摄像头测速技术的不断发展和完善，将为交通安全和交通管理带来更多的便利和支持。
测速拍照原理
测速拍照原理
测速拍照原理是通过摄像机或雷达设备，识别道路上行驶车辆的速度，并在超速的情况下自动拍摄照片作为证据。
具体原理如下：
1. 雷达测速原理：这种方式通过雷达设备发射无线电波，当波与行驶车辆相遇时，会发生多普勒效应。
通过测量这种效应的变化，可以计算出车辆的速度。
2. 视频测速原理：这种方式通过摄像机拍摄道路上行驶车辆的视频，并根据视频中的时间和距离关系计算出车辆的速度。
通常情况下，会使用两个摄像头，分别记录车辆的入口和出口瞬间，从而计算出车辆通过路段的用时，进而得知车速。
3. 图像识别原理：这种方式通过计算机视觉技术，对拍摄的照片进行分析和处理。
例如，可以通过车牌识别技术，提取出车辆的牌照信息，并与数据库中的车辆信息进行比对，以确认车辆的身份。
同时，也可以利用图像中的参考线等标志物，来计算车辆的实际速度。
4. 测速设备配合原理：在实际应用中，测速设备往往需要与其他设备配合使用，例如闪光灯、数据处理系统等。
闪光灯可以提供足够的光线条件，确保拍摄的照片清晰可用。
数据处理系统可以对测得的速度数据进行计算和记录，并生成相应的罚单或警示通知。
总之，测速拍照原理主要依靠雷达、摄像机、图像识别等技术
手段，通过测量车辆的速度或提取车辆特征信息，来实现对超速行驶车辆的违法行为的监控和处罚。
视频交通流参数检测技术研究
视频交通流参数检测技术研究随着城市交通的不断发展和人口的增加，交通拥堵问题已经成为城市管理者面临的一大挑战。
为了更好地了解和管理交通流量，交通管理部门需要准确地获取交通流参数。
传统的交通流参数检测方法主要依赖于传感器设备，但这种方法存在一些不足，如安装和维护成本高、数据获取不及时等问题。
因此，研究人员开始转向视频交通流参数检测技术。
视频交通流参数检测技术利用摄像机和计算机视觉技术，通过对交通场景进行实时监测和分析，从而获取交通流参数。
这种技术具有许多优势。
首先，它可以提供高分辨率的交通场景图像，使交通管理人员能够更清晰地观察交通情况。
其次，视频交通流参数检测技术可以实现自动化数据采集和处理，减少了人力成本和时间成本。
此外，由于现代摄像机具备智能化功能，它们可以实时识别和跟踪交通流动态，从而提供准确的交通流参数。
视频交通流参数检测技术主要包括车辆检测、车辆计数和车辆速度测量三个方面。
车辆检测是通过计算机视觉算法来识别和定位交通场景中的车辆。
车辆计数是通过跟踪车辆的轨迹来统计通过某一区域的车辆数量。
车辆速度测量是通过分析车辆在相邻帧之间的位置变化来计算车辆的速度。
视频交通流参数检测技术的研究主要面临以下几个挑战。
首先，交通场景中的车辆数量众多，车辆之间存在遮挡和交叉等情况，这给车辆检测和跟踪带来了困难。
其次，交通场景中的光照条件复杂，如日光、夜晚和雨天等，这对图像质量和车辆检测效果造成了影响。
此外，由于交通流参数的实时性要求较高，视频交通流参数检测技术还需要具备较高的计算效率。
为了解决上述问题，研究人员正在开展一系列的研究工作。
他们通过改进车辆检测和跟踪算法，提高了交通流参数检测的准确性和鲁棒性。
他们还利用深度学习等技术，提高了交通场景图像的质量和车辆检测的效果。
此外，他们还研究了高效的计算机视觉算法，以满足实时性的要求。
综上所述，视频交通流参数检测技术在城市交通管理中具有巨大的潜力。
通过不断的研究和创新，视频交通流参数检测技术将为交通管理部门提供更准确、实时的交通流参数，进一步改善城市交通状况，提高交通运输效率，提升人民生活质量。
道路交通监测技术的方法与数据处理流程
道路交通监测技术的方法与数据处理流程随着城市化的快速发展，道路交通流量急剧增加，交通拥堵问题也逐渐凸显。
因此，为了提高交通管理的效率和效果，道路交通监测技术应运而生。
本文将探讨道路交通监测技术的常用方法和数据处理流程。
一、道路交通监测技术的方法1. 视频监测技术视频监测技术是最常见的道路交通监测方法。
通过安装在道路旁的摄像头，可以实时监控交通情况。
视频监测技术可以提供交通流量、车速、交通事故等多种信息，为交通管理部门提供数据支持。
2. 微波雷达技术微波雷达技术利用电磁波在交通流中的传播和反射特性，检测车辆的数量、速度和车道占用情况。
微波雷达可以穿透各种天气条件，不受视线受阻的限制，具有较高的准确性和稳定性。
3. 电子感应线圈技术电子感应线圈技术通过埋设在道路上的感应线圈来检测车辆的通过情况。
当车辆经过感应线圈时，会通过感应线圈感应到车辆的存在。
这种方法可以提供交通流量和车辆占有时间等信息。
4. 光电传感技术光电传感技术利用红外线等光学原理，通过安装在道路上的光电传感器来检测车辆的经过情况。
光电传感技术具有实时性强、反应迅速的特点，适用于较短时间内的交通流量监测。
二、数据处理流程1. 数据采集与传输不同的交通监测技术会产生不同类型的数据，包括视频文件、数字信号等。
首先需要采集和传输这些数据到数据处理中心。
可以通过无线传输或者有线传输等方式进行数据传输。
2. 数据预处理在数据处理之前，需要对原始数据进行预处理。
这包括数据清洗、数据校正、数据融合等步骤。
数据清洗可以去除异常数据和错误数据，数据校正可以对数据进行校准和修正，数据融合可以将不同传感器采集的数据进行整合。
3. 数据分析与挖掘在数据预处理之后，需要进行数据分析与挖掘。
这包括对交通流量、车速、交通事故等数据进行统计和分析。
通过数据分析可以找出潜在的交通问题，为交通管理决策提供依据。
4. 交通管理决策基于数据分析的结果，交通管理部门可以做出相应的决策和调整。
交通测速原理
交通测速原理
交通测速原理是指通过一定的技术手段对车辆行驶速度进行测量，以
达到监管交通、保障道路安全的目的。
交通测速原理主要包括雷达测速、激光测速和视频图像识别测速三种方式。
雷达测速是利用电磁波的反射原理来实现对车辆行驶速度的检测。
在
道路上设置雷达设备，当车辆经过时，设备会发出一束微波信号，然
后通过检测信号反射回来所需的时间来计算车辆行驶速度。
这种方法
具有操作简单、精度高等优点，但也存在着易受干扰和误差大等缺点。
激光测速是利用激光束的反射原理来实现对车辆行驶速度的检测。
在
道路上设置激光设备，当车辆经过时，设备会发出一束激光束，然后
通过检测激光束反射回来所需的时间来计算车辆行驶速度。
这种方法
具有精度高、抗干扰能力强等优点，但也存在着易受天气影响和需要
专业人员操作等缺点。
视频图像识别测速是利用计算机视觉技术来实现对车辆行驶速度的检测。
在道路上设置摄像头，当车辆经过时，设备会拍摄车辆的图像，
并通过计算机视觉算法来识别车辆的类型和速度。
这种方法具有操作
简单、成本低等优点，但也存在着受光照和遮挡影响、精度不高等缺点。
除了上述三种主要方式外，还有一些其他的交通测速原理，如声波测速、磁敏感测速等。
这些方法各有优缺点，在实际应用中需要根据不同情况选择合适的方式。
总之，交通测速原理是保障道路安全、维护交通秩序的重要手段。
在实际应用中，需要根据具体情况选择合适的测速方式，并加强对设备维护和操作人员培训等方面的管理，以确保交通测速工作的准确性和有效性。
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。
交通测速原理
交通测速原理交通测速是指通过各种测速设备对车辆的速度进行监测和记录，是交通管理和监督的重要手段之一。
在现代社会，交通测速设备已经成为常见的交通管理工具，它能有效地监管道路交通，维护交通秩序，保障行车安全。
那么，交通测速的原理是什么呢？首先，我们需要了解测速设备的种类。
常见的交通测速设备包括雷达测速仪、激光测速仪和视频测速仪。
这些设备在原理上有所不同，但其核心原理都是利用物理学的相关知识对车辆的速度进行测量。
雷达测速仪利用雷达波的多普勒效应来实现车速的测量。
当雷达波遇到运动的车辆时，其频率会发生变化，通过测量这种频率的变化，就可以计算出车辆的速度。
而激光测速仪则是利用激光束对车辆进行测速，其原理类似于雷达测速仪，只是使用的是激光而非雷达波。
视频测速仪则是通过摄像头对车辆进行拍摄，并利用图像处理技术来计算车辆的速度。
无论是哪种测速设备，其核心原理都是利用物理学的相关知识对车辆的速度进行测量。
在实际使用中，测速设备需要根据道路情况和交通管理的需要进行合理的设置和使用，以确保测速结果的准确性和公正性。
除了测速设备本身的原理，交通测速还涉及到一些其他因素。
比如，测速设备的放置位置、测速范围、测速角度等因素都会对测速结果产生影响。
因此，在进行交通测速时，需要综合考虑各种因素，以确保测速结果的准确性和公正性。
总的来说，交通测速的原理是利用物理学的相关知识对车辆的速度进行测量。
不同的测速设备有不同的工作原理，但其核心都是通过测量车辆的运动状态来计算车速。
在实际应用中，还需要考虑到其他因素对测速结果的影响，以确保测速的准确性和公正性。
交通测速作为交通管理的重要手段，对于维护交通秩序和保障行车安全具有重要意义。
基于视频图像的车辆行驶速度技术鉴定标准
基千视频图像的车辆行驶速度技术鉴定Vehicle speed identification based on videoGA/T 1133一2014目次前吉 (I)1 范围．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．............,. (I)2 术语和定义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．l3 鉴定要求．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． (2)4 固定式视烦图像的车辆行驶速度汁算方法．．．．．．．．．．．． (3)5 车载式视频图像的车辆行驶速度汁笲方法．．． (5)6 鉴定意见表述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．57 附图要求...............................................................................................................,附录A（资料性附录）鉴定委托书式样 (6)附采B（资料性附录）固定式视敖图像两轴汽车转弯或沿曲线路行驶速度计莽方法 (7)附录C（资料性附录）车载式视频图伐的车辆行驶速度计抒方法..........................................令..9附录D（资料性附录）附图示例．．．．....................................................,.............,..,. (13)参考文献．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． (14)龙牛网 下载龙牛网 下载龙牛网 下载龙牛网 下载龙牛网 下载龙牛网 下载龙牛网 下载。
限速拍照原理
限速拍照原理
限速拍照原理指的是交通摄像头通过拍摄车辆超速行驶的瞬间，并通过图像处理技术确定车辆的速度。
其基本原理如下：
1. 摄像头安装在交通道路上，可以覆盖一定范围内的车辆行驶情况。
2. 摄像头通过镜头拍摄道路上行驶的车辆，获取车辆的图像数据。
3. 图像处理技术会将图像数据转化为数字信号，通过图像识别算法检测出车辆的主要特征，如车牌号码、车辆型号等。
4. 通过车牌识别系统，可以判断出每辆车的唯一标识，便于后续处理。
5. 在图像处理过程中，摄像头还会记录下车辆通过的时间。
6. 通过两次摄像头的拍摄时间间隔和车辆通过的距离，可以计算出车辆的平均速度。
7. 将车辆的平均速度与设定的限速值进行比较，如果超出限速值，就会触发拍摄并记录。
8. 拍摄到的图像会保存下来作为证据，以便后续查看和处理。
总之，限速拍照原理是通过交通摄像头拍摄道路上行驶的车辆，
并通过图像处理技术计算出车辆的速度，从而判断是否超速，并记录相关证据。
这项技术有助于提高交通安全，减少交通事故的发生。
摄像头测速原理
摄像头测速原理
摄像头测速原理是指使用摄像头设备来测量车辆的行驶速度。
摄像头测速主要依赖于计算机视觉技术和图像处理算法。
摄像头测速原理的基本步骤如下：
1. 图像采集：摄像头设备通过连续采集车辆行驶过程中的图像，获取场景信息。
2. 目标检测：使用计算机视觉技术对图像进行处理，检测出图像中的车辆目标。
3. 特征提取：根据车辆目标的特征，如车辆长度、外形等，提取出与速度相关的特征参数。
4. 目标跟踪：通过连续帧图像的比对，对特定车辆目标进行跟踪，获取其在不同帧之间的位置信息。
5. 速度计算：根据目标在不同帧之间的位置信息，结合时间参数，计算出车辆的行驶速度。
为了提高测速的准确性和可靠性，摄像头测速系统还可以结合其他技术，比如车牌识别等。
例如，通过识别车辆的车牌信息，可以对特定车辆进行速度测量和记录。
摄像头测速技术的优势在于可以实现实时、无接触的测速，无需额外设备和人工干预。
同时，由于摄像头设备普及，成本相
对较低，可以广泛应用于交通管理和道路安全领域。
需要注意的是，摄像头测速原理存在一定的局限性。
例如，复杂的道路环境和恶劣的天气条件可能会对图像采集和车辆目标检测造成影响，从而影响测速的准确性。
因此，在实际应用中，需要根据具体情况选择合适的摄像头测速方案，并进行实地测试和验证。
视频车辆检测器原理
视频车辆检测器原理
视频车辆检测器是一种用于实时监测道路上车辆数量和流量的设备。
它能够通过视频监控捕捉到的图像来检测、识别和统计车辆的信息。
这种检测器主要基于计算机视觉技术，其原理可以分为两个主要步骤：车辆检测和车辆跟踪。
1. 车辆检测：
视频车辆检测器首先会对监控画面进行分析，这些画面通常是从交通摄像头或其他监控设备中获取的。
通过运用图像处理算法，检测器能够将画面中的道路区域和车辆区域进行分割。
这些算法可以通过颜色、纹理、形状等特征来辨别车辆。
一旦车辆被检测出来，它们的位置和边界框将被标记出来。
2. 车辆跟踪：
车辆检测之后，视频车辆检测器会将每辆车辆与其先前的位置进行匹配，从而建立车辆的轨迹。
这通常会使用一些跟踪算法来实现，如卡尔曼滤波器或相关滤波器。
这些算法可以根据车辆的当前位置和历史轨迹来预测车辆的未来位置。
通过持续地跟踪车辆，检测器可以计算车辆的速度和流量等信息。
视频车辆检测器能够提供多种有用的交通统计信息，例如道路上的车辆密度、车速、拥堵状况等。
它们在交通监控、交通管理和智能交通系统等领域有着广泛的应用。
视频测速
视频测速姓名：杨艳明导师姓名：刘立忠车身热成形方向近一年来，在智能交通领域，有一个名词似乎一直都有着很高的热度，那便是“视频测速”。
“视频测速”是指不使用专用的测速设备(如线圈、雷达、激光等)，仅仅通过对车辆视频监控信号进行分析而获得机动车辆行驶速度的一种方法。
可以设想一下，不用雷达，不用传感器，仅仅安装一个视频摄像头，便可获知监控对象的实际运动速度，这实在足一件十分简单实用的技术。
这一测速方法作为一种新型的测速方式已逐渐引起交通行业的重视，因为其具有目前使用的车辆速度测定方法所没有的很多优点。
一交通系统常见的测速方式目前交通系统工程中常见的测速方式包括以下几种:1.用多普勒雷达所谓多普勒雷达就是利用多普勒效应获取目标物的速度。
奥地利科学家多普勒最早发现，当声音，光和无线电波等振动源与观测者以相对速度V相对运动时，观测者所收到的振动频率与振动源所发出的频率有所不同，称之为多普勒效应。
脉冲多普勒雷达的工作原理可表述如下:当雷达发射一固定频率的脉冲波对空扫描时，如遇到活动目标，回波的频率与发射波的频率出现频率差，称为多普勒频率。
根据多普勒频率的大小，可测出目标时雷达的径向相对运动速度;根据发射脉冲和接收的时间差，可以测出目标的距离。
同时用频率过滤方法检测目标的多普勒频率讲线，滤除干扰杂波的谱线，可使雷达从强杂波中分辨出目标信号。
所以脉冲多普勒雷达比普通雷达的抗杂波干扰能力强，能探测出隐蔽在背景中的活动目标。
以往的多普勒雷达由于脉冲信号发射角大，达到一定距离后会散射为一个较大范围的扇形区域，因此在使用时容易受到相邻车道车辆的干扰，造成速度测量的偏差。
目前新推出的多普勒雷达大多为被称作“窄幅”的型号，即脉冲发射扇形角很小，以使在一定测量距离内能将脉冲的发射和接收限制在一个较小的局部范围内，以尽可能地避免相邻车道的干扰。
2.采用激光雷达测速由于激光具有极好的方向性以及极小的散射角，因此有些高档雷达采用激光脉冲进行测速，通过发射激光脉冲并接收反射回来的脉冲以计算出目标速度。
测车速的摄像头的应用原理
测车速的摄像头的应用原理1. 摄像头测车速的背景介绍•车辆速度监控在现代交通管理中扮演着重要的角色。
•摄像头技术在交通监控领域得到广泛应用。
2. 摄像头测车速的原理•摄像头测车速的原理是基于计算车辆通过摄像头的时间和距离来推算车辆的速度。
•摄像头通常安装在道路上，并使用高速摄像技术记录通过摄像头的车辆。
3. 摄像头测车速的工作过程•摄像头通过道路上的标志点确定车辆经过的位置和距离。
•当车辆经过摄像头时，摄像头会记录下车辆的图像和相关信息。
•摄像头通过识别车辆的前后位置来计算车辆通过摄像头所需的时间。
•根据车辆通过的距离和时间，摄像头可以精确计算出车辆的速度。
4. 摄像头测车速的优势与应用场景•摄像头测车速具有以下优势：–非接触式测速：不需要安装额外的设备或传感器，不会对车辆和驾驶员造成干扰。
–高效准确：摄像头可以实时记录车辆的图像和相关信息，能够提供准确的测速结果。
–多功能性：除了测速，摄像头还可以用于实时交通监控、违章监测等多种应用场景。
•摄像头测车速的应用场景包括但不限于：–高速公路上的限速监控。
–城市道路上的交通流量统计。
–驾驶员行为分析与评估。
5. 摄像头测车速的局限性与挑战•受到环境因素的影响：摄像头在恶劣的天气条件下，如雨雪天气，可能无法准确记录车辆图像和相关信息。
•过于依赖图像分析算法：摄像头测车速的准确性受到图像分析算法的限制，对复杂场景和遮挡情况的处理仍然面临挑战。
•隐私问题：摄像头测车速会记录车辆的图像和相关信息，对于一些关注隐私保护的人士可能会产生担忧。
6. 总结•摄像头测车速是一种广泛应用于交通管理领域的技术。
•通过记录车辆通过摄像头的时间和距离来推算车辆的速度，摄像头测车速可以提供高效准确的测速结果。
•摄像头测车速在限速监控、交通流量统计、驾驶员行为分析与评估等领域具有广泛应用前景。
•然而，摄像头测车速也面临着环境因素、图像分析算法和隐私问题等局限性和挑战。
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f ( x)
=
1
1 +e
-
x
(5)
利用 BP 算法进行网络训练是沿着误差曲面的斜面向下逼
近的 ,为尽量避免训练过程中陷入局部最小点 ,采用了附加冲
量项法 ,该方法在该次权值调整时要参考上次权值调整量影
响 ,其权值调整量公式为
Δwij =ηδjOi +βΔw′ij
(6)
式中 :Δw′ij为上一次的权值调整量 ;β为冲量系数 , 选为 016 ;η
的 4 个端点对应以路面为 Z = 0 的三维坐标系中的坐标 。这样 就可以检测出交通车辆的实际位置 。然后再利用交通车辆的
实际位置等信息进行目标跟踪 。
2. 5 目标跟踪 目标跟踪采用基于数据关联 、点迹预测的跟踪方法 。其中
数据关联采用最近邻数据关联法 (NNDA) 。数据关联中采用的 特征不仅包括目标实际位置信息 ,还包括数字图像中目标重 心 、目标面积等二维信息 。在点迹预测方面 ,考虑到在实际应 用中 ,当噪声统计特性获取不准或目标出现随机时 ,卡尔曼预 测器性能会迅速下降 ,甚至丢失目标 ,因此没有采用卡尔曼预 测器而采用了比较稳定 、计算量小且易于实现的常系数α- βγ预测器 。另外 ,在实现过程中还定义了目标产生 、目标被正常 跟踪 、目标合并 、目标分裂 、目标暂时消失 ,目标真正消失 6 种 状态 ,较好地解决了目标跟踪的稳定性 。
表 1 视频测速实验数据表
km/ h
手持雷达 视频 测速是
手持雷达 视频 测速是
序号
序号
测速值 测速值 否准确
测速值 测速值 否准确
1
78
7217
是
6
98
10012
是
2
65
6715ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
是
7
70
7610
是
3
79
7618
是
8
122 12619 是
4
51
4013
否
9
86
8213
是
5
84
7114
否
视频测速目前还达不到雷达测速的检测精度 ,这主要由于 视频车辆检测器受外界复杂景物和环境光线变化影响 。但是
交通车辆视频测速的软件部分主要由 8 个模块组成 ,分别 为视频采集 、图像预处理 、背景估计 、运动检测 、目标分割 、目标 实际位置确定 、目标跟踪 、速度信息计算 ,如图 1 所示 。 2 关键算法 2. 1 背景估计
对数字图像中的目标区域进行分割 , 首先要进行背景估
收稿日期 :2007 - 06 - 05
(2)
这种方法容易受到噪声污染 , 光照的影响 , 造成检测不稳
定 。为了使检测稳定 ,采用基于局部图像灰度统计的方法进行
帧差检测 ,即分别求出图像 fj ( x , y) 和 B ( x , y , n) 相同位置的局 部区域的灰度均值 μj 和μn , 以及灰度方差 σj 和σn . 按式 (3) 计 算拟然比 λ:
交通车辆视频测速的硬件部分由工业 CCD 摄像机 、PCI 视 频采集卡 、单板工业控制机 (带 PCI 总线接口) 、DOM 电子盘构 成 。工业 CCD 摄像机的视频信号通过视频采集卡实时采集和 数字化形成连续的数字图像序列 。单板工业控制机经过对连 续数字图像序列的预处理 、特征提取 ,进而实现对目标物体的 跟踪 ,并从图像序列中获取目标动态信息以达到计算目标速度 的目的 。 1. 2 软件构架
3 实验验证
在实际测试过程中 ,利用手持雷达在高速公路上对过往机
动车进行抽样测速 ,将雷达测速结果作为数据对照 ,如果车速
在 100 km/ h 以下时测速误差在 ±8 km 以内 ,车速在 100 km/ h
以上时测速差在 ±10 %以内 ,就认为车速测量准确 。下面给出
白天一段时间的车速实际测试数据 ,如表 1 所示 。
2007 年 第 9 期
仪表技术与传感器
Instrument Technique and Sensor
2007 No19
交通车辆视频测速技术
姜永林1 ,孙国栋2
(1. 哈尔滨工业大学 ,黑龙江哈尔滨 150001 ;2. 哈尔滨新中新电子股份有限公司 ,黑龙江哈尔滨 150090)
0 引言 目前 ,智能交通系统大量采用环形线圈车辆检测器或雷达
来检测交通车辆的行驶速度 。从图像序列中检测出运动信息 , 识别与跟踪运动目标成为计算机视觉领域中一个非常活跃的 分支 ,从而使交通车辆视频测速技术得到了较快发展 ,利用该 项技术开发的交通车辆视频测速设备的安装和维护简便 、检测 区域大 ,代表了未来交通车辆测速领域的发展方向 。 1 总体构架 1. 1 硬件构架
为学习步长 ,选为 014 。
取初始权值为在 ( - 0102 ,0102) 区间的随机数 ,使得初始加
权后的每个神经元的输出都接近于 0. 5 ,以保证每个神经元的 权重都能在它们的 S 型函数变化最大的地方进行调节 。另外 , 由于增量型学习算法存在学习过程中权值调整只满足逼近最
近样本的缺点 ,为克服此缺点 ,实际应用中采用了累积型学习 。 利用训练后的神经网络计算出数字图像中目标包围矩形
Abstract :How to realize speed measuring of vehicle by the technology of digital image processing and computer vision was intro2 duced ,software and hardware structures were presented , and the key methods was gave out. The speed of vehicles is measured by grasping vision image , and it introduced the caculating metheds and formula of the background estimating ,the motion measuring ,the target cutting apart ,the target position ascertaining and the target tracks following . It soved the noise interference of the frame difference detection . And it calculated the position of a target by neuron , and it solved the stabilization of the target tracks following by forcasting ways . It can reduces the cost of the vehicle’s speed measurement by using the vison speed measuring technology. Key words :video speed measuring ; moving object detection ; object tracking
7 0
Instrument Technique and Sensor
Sep12007
时段背景估计灰度图 B ( x , y , n) 的帧差二值图像 。设 T 为运动 检测阈值 ,则有
1 ,| fj ( x , y) - B ( x , y , n) | > T
Dfjn ( x , y) = 0 ,| fj ( x , y) - B ( x , y , n) | ≤T
λ=
σj +σn 2
+
(μj
+ μn ) 2 2
σσj n
2
(3)
再利用式 (4) 进行帧差检测得到帧差二值图 :
1 ,λ> T
Dfjn ( x , y) = 0 ,λ≤T
(4)
在实际的应用中 ,为了消除干扰 ,还利用了四连通区域检
测方法滤出小于某尺度阈值的四连通成分 。
2. 3 目标分割 对上述帧差二值图进行膨胀 、腐蚀 、阴影滤除等一系列计
它足以应用于诸多交通领域 ,例如 :在视频车流量检测器中车 辆速度的监测方面 ,可为交通流计算提供参考数据 ;在闯红灯 等电子警察对车速的辅助测量方面 ,也可为交通管理提供参考 数据 。
算后 ,才可以进入目标分割阶段 。采用四连通区域标记方法对 连通区域进行检测从而分割出目标 。在进行连通区域检测的
过程中记录下每个目标区域包围矩形的 4 个端点坐标 。对于 面积较小的目标区域包围矩形可予以删除 。即认为是行人等
非交通车辆目标干扰 。
2. 4 目标实际位置的确定 由于采集的视频图像为二维图像 ,每个目标区域包围矩形
摘要 :介绍了利用图像处理与机器视觉技术实现交通车辆视频测速的方法 ,提出了系统的软件和硬件构架 ,给出了关 键算法 。通过视频图像的采集实现了运动车辆的速度检测 ,对背景估计 、运动检测 、目标分割 、目标位置确定 、目标跟踪等 方法提出了相应的计算方法和计算公式 。在检测方法上解决了帧差运动检测中的噪声污染问题 ;利用了神经元网络对目 标实际位置进行计算 ,同时运用了相应的预测方法 ,解决了目标跟踪的稳定性问题 。这种视频测速技术的成功研究 ,降低 了车辆测速器的制作成本 。 关键词 :视频测速 ;运动检测 ;目标跟踪 中图分类号 :TP391. 41 文献标识码 :A 文章编号 :1002 - 1841 (2007) 09 - 0069 - 02