7视频车辆检测技术全解
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7 视频车辆检测技术
• 在视频序列中提取运动的车辆对象 • 运动目标区域提取》目标确认》目标分割》目 标跟踪》目标分类》后处理 • 1）基于虚拟传感器（虚拟点、虚拟线、虚拟 线圈）的非模型交通信息检测 • 2）基于目标提取和模型跟踪的交通信息检测， 深层次探测
一、视频车辆检测技术理论研究
• 图像处理 • 视频检测算法 1）知识型 车辆形状、颜色、对称性等信息，以及道路和阴 影等常识信息进行检测 2）运动型 序列图像之间存在大量相关信息进行预检测 光流法 检测独立运动对象 摄像机移动 运动能量法 消除背景中的振动像素按某一方向 运动的对象突出，估计运动对象大致位置
• 背景差分法 • 建立在统计模型基础上或其变种上 • 快捷简单，实时性较好，适合运动快且形变较 大的运动目标，但不适合全局运动的场景。
• 三、基于非模型的交通信息检测技术 • 四、基于模型的交通信息检测技术
• 7.2视频车辆检测系统检测原理及方法研究
一、基于虚拟传感器的非模型交通检测原理 • 1、系统构成 • 视频采集与传输单元、视频检测主机、工控机 和检测系统软件组成。 • 通过图像分析处理获得所需的各种交通数据， 虚拟检测线和检测区可以在计算机或监视器的 图像画面上自由设置。
1)视频检测器的应用
车流量； 车牌照识别； 车速检测； 车型识别；
1)视频检测－车流量 通过视频摄像机作传感器，在视频 范围内设置虚拟线圈，即检测区， 车辆进入检测区时使背景灰度值发 生变化，从而得知车辆的存在，并 以此检测车辆的流量。
1)视频检测－车牌照的识别
收费：识别车号
软件设计
即时速度的计算思路 视场图像距离的标定 采集图像的预处理 视场内通行车辆的识别 即时速度的计算误差 数据记录与共享
即时速度的计算思路：v=S/Δt
S1
t1 t2
S2
t3
行车方向
车辆
视场
处理区域(标志线)
采集图像的预处理
视场图像
车道 标志线
视场内通行车辆的识别
在视场无行进车辆条件下，图像中的背景路面的像素灰度值Gb是 分布在一个很小的范围内。 行进车辆的图像像素灰度值Gv通常与Gb有一个差值且大于Gb。 通过设置合理的阈值TH(Gv>TH>Gb)，计算标志线内灰度值大于 TH的像素个数N： N值很小表示没有运动车辆进入视场；在有车辆通过视场的时候， 由于行进车辆的像素灰度值Gv大于TH，N值会增大到一个设定的值， 这样就可以确定车辆通过标志线，并记录时间t。
Biblioteka Baidu
视频监控系统智能升级解决方案
接入 智能视频分析仪
智能视频监控 管理平台 自动识别可疑事件 声光报警器 设备现场报警 音箱语音报警
智能管 理软件
视频检测的优点：
• 检测器易于安装和调试，摄像机安装在路边灯杆的臂杆上，
无需在车道路面上施工，监视器的更换不影响交通，易调整、 移动检测器位置； • 视频信号能通过同轴电缆、光纤、双绞线、无线射频或微波 等多种方式进行传输； • 能检测更大的交通场景面积，可进行多车道检测，具有多点 布设、无线检测能力，相对减少检测器的安装数目，投资少、
1）图像处理方法（检测算法） 2）交通参数提取 背景帧差方法 车辆不能过多，以确保更新的背景真实可靠 不适合交叉口车道处和车距较小的情况
一种新型的车辆检测方法，使用灵活，比其它检 测技术能收集更多和更全面的交通数据。
视频检测是一种结合视频图像和模式识别的技术 。
视频检测处理技术通过闭路电视和数字化技术分 析交通数据。
• 中值滤波法：对细节处理不理想，但综合效果 好 • （2）车辆存在检测 • 将灰度判断与边缘检测相结合的方法进行车辆 有无的检测
• 1）图像处理方法（检测算法） • （2）车辆存在检测 • 将灰度判断与边缘检测相结合的方法进行车辆 有无的检测 • 阈值分割 • 灰度判断 • 小波边缘检测
• • • • •
2
1
标 志 线
视频技术——车 速检测
标 志 线
1
2
视场图像距离的标定
α H
视场
即时速度的计算误差分析
图像以像素为单位，图像上以像素标定的距离 与实际的距离会存在误差。 在运动车辆目标识别过程中，易受到视频信号 干扰，光照条件，阴影以及可能的障碍物的影 响，造成错误的识别以及记录的时间不够准确。 可以通过对误差的统计分析，引入一个修正的 方法。
• 3）立体视觉型 • 两台或多台摄像机对同一景物从不同位置成像 获得立体像对，通过各种算法匹配出相应像点， 恢复深度（距离）信息 • 车速很小时直接检测位置 • 4）像素强度型 • 时间差分法 在较短时间内检查各相邻各帧之 间像素强度的变化，非零像素被认为是运动对 象造成的。 • 适用于动态变化的环境，不适合摄像机运动， 不能提取运动对象。
逆向行为检测
功能描述
自动检测运动目标的运动方向，用户可以指定运动目标的 允许运动方向，发现有反方向运动行为，立即报警。
应用范围
重要路段、通道的监控等。
箭头方向为运动目标的允许通过方向
车流密度检测
功能描述
在摄像机的监控视野内，能够自动检测监控场景内或指定检测区域内 的车流密度。
应用范围
交通等重要领域。
• 2、检测原理 • “摄像机+图像采集卡” • 高7~20m，正向安装， • 采集交通图像》初始化或校准（摄像机高度、 路面检测区域标定长度等参数）》系统软件在 视频处理器产生的现场图像设置虚拟“车辆检 测器”》对背景图像灰度值进行统计》设定阈 值》车辆进入灰度值变化》获得结果
• • • •
1）图像处理方法（检测算法） （1）去噪滤波 邻域平均法：边缘处理不理想 自适应滤波：耗时长、不适合实时处理
违章：识别车号
交通管制（单双号）：识别尾数奇偶
识别原理：基于图像处理的模式识别
1)视频检测－车速测定
摄像头
图像 采集卡
远距传输 视频信号
处理 工作站
单车 数据
即时 速度
数据库 录像机
监视器终端
交 通 管 理 部 门
系统构成
硬件设计
硬件部分的核心是视频图像采集卡，利用 现有成熟的数字化成像技术，选用高性能 的个人计算机和技术成熟的视频设备，来 实现本系统的硬件平台。 视频图像检测器多采用CCD摄像机，CCD 是电荷耦合器件。
• 在视频序列中提取运动的车辆对象 • 运动目标区域提取》目标确认》目标分割》目 标跟踪》目标分类》后处理 • 1）基于虚拟传感器（虚拟点、虚拟线、虚拟 线圈）的非模型交通信息检测 • 2）基于目标提取和模型跟踪的交通信息检测， 深层次探测
一、视频车辆检测技术理论研究
• 图像处理 • 视频检测算法 1）知识型 车辆形状、颜色、对称性等信息，以及道路和阴 影等常识信息进行检测 2）运动型 序列图像之间存在大量相关信息进行预检测 光流法 检测独立运动对象 摄像机移动 运动能量法 消除背景中的振动像素按某一方向 运动的对象突出，估计运动对象大致位置
• 背景差分法 • 建立在统计模型基础上或其变种上 • 快捷简单，实时性较好，适合运动快且形变较 大的运动目标，但不适合全局运动的场景。
• 三、基于非模型的交通信息检测技术 • 四、基于模型的交通信息检测技术
• 7.2视频车辆检测系统检测原理及方法研究
一、基于虚拟传感器的非模型交通检测原理 • 1、系统构成 • 视频采集与传输单元、视频检测主机、工控机 和检测系统软件组成。 • 通过图像分析处理获得所需的各种交通数据， 虚拟检测线和检测区可以在计算机或监视器的 图像画面上自由设置。
1)视频检测器的应用
车流量； 车牌照识别； 车速检测； 车型识别；
1)视频检测－车流量 通过视频摄像机作传感器，在视频 范围内设置虚拟线圈，即检测区， 车辆进入检测区时使背景灰度值发 生变化，从而得知车辆的存在，并 以此检测车辆的流量。
1)视频检测－车牌照的识别
收费：识别车号
软件设计
即时速度的计算思路 视场图像距离的标定 采集图像的预处理 视场内通行车辆的识别 即时速度的计算误差 数据记录与共享
即时速度的计算思路：v=S/Δt
S1
t1 t2
S2
t3
行车方向
车辆
视场
处理区域(标志线)
采集图像的预处理
视场图像
车道 标志线
视场内通行车辆的识别
在视场无行进车辆条件下，图像中的背景路面的像素灰度值Gb是 分布在一个很小的范围内。 行进车辆的图像像素灰度值Gv通常与Gb有一个差值且大于Gb。 通过设置合理的阈值TH(Gv>TH>Gb)，计算标志线内灰度值大于 TH的像素个数N： N值很小表示没有运动车辆进入视场；在有车辆通过视场的时候， 由于行进车辆的像素灰度值Gv大于TH，N值会增大到一个设定的值， 这样就可以确定车辆通过标志线，并记录时间t。
Biblioteka Baidu
视频监控系统智能升级解决方案
接入 智能视频分析仪
智能视频监控 管理平台 自动识别可疑事件 声光报警器 设备现场报警 音箱语音报警
智能管 理软件
视频检测的优点：
• 检测器易于安装和调试，摄像机安装在路边灯杆的臂杆上，
无需在车道路面上施工，监视器的更换不影响交通，易调整、 移动检测器位置； • 视频信号能通过同轴电缆、光纤、双绞线、无线射频或微波 等多种方式进行传输； • 能检测更大的交通场景面积，可进行多车道检测，具有多点 布设、无线检测能力，相对减少检测器的安装数目，投资少、
1）图像处理方法（检测算法） 2）交通参数提取 背景帧差方法 车辆不能过多，以确保更新的背景真实可靠 不适合交叉口车道处和车距较小的情况
一种新型的车辆检测方法，使用灵活，比其它检 测技术能收集更多和更全面的交通数据。
视频检测是一种结合视频图像和模式识别的技术 。
视频检测处理技术通过闭路电视和数字化技术分 析交通数据。
• 中值滤波法：对细节处理不理想，但综合效果 好 • （2）车辆存在检测 • 将灰度判断与边缘检测相结合的方法进行车辆 有无的检测
• 1）图像处理方法（检测算法） • （2）车辆存在检测 • 将灰度判断与边缘检测相结合的方法进行车辆 有无的检测 • 阈值分割 • 灰度判断 • 小波边缘检测
• • • • •
2
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标 志 线
视频技术——车 速检测
标 志 线
1
2
视场图像距离的标定
α H
视场
即时速度的计算误差分析
图像以像素为单位，图像上以像素标定的距离 与实际的距离会存在误差。 在运动车辆目标识别过程中，易受到视频信号 干扰，光照条件，阴影以及可能的障碍物的影 响，造成错误的识别以及记录的时间不够准确。 可以通过对误差的统计分析，引入一个修正的 方法。
• 3）立体视觉型 • 两台或多台摄像机对同一景物从不同位置成像 获得立体像对，通过各种算法匹配出相应像点， 恢复深度（距离）信息 • 车速很小时直接检测位置 • 4）像素强度型 • 时间差分法 在较短时间内检查各相邻各帧之 间像素强度的变化，非零像素被认为是运动对 象造成的。 • 适用于动态变化的环境，不适合摄像机运动， 不能提取运动对象。
逆向行为检测
功能描述
自动检测运动目标的运动方向，用户可以指定运动目标的 允许运动方向，发现有反方向运动行为，立即报警。
应用范围
重要路段、通道的监控等。
箭头方向为运动目标的允许通过方向
车流密度检测
功能描述
在摄像机的监控视野内，能够自动检测监控场景内或指定检测区域内 的车流密度。
应用范围
交通等重要领域。
• 2、检测原理 • “摄像机+图像采集卡” • 高7~20m，正向安装， • 采集交通图像》初始化或校准（摄像机高度、 路面检测区域标定长度等参数）》系统软件在 视频处理器产生的现场图像设置虚拟“车辆检 测器”》对背景图像灰度值进行统计》设定阈 值》车辆进入灰度值变化》获得结果
• • • •
1）图像处理方法（检测算法） （1）去噪滤波 邻域平均法：边缘处理不理想 自适应滤波：耗时长、不适合实时处理
违章：识别车号
交通管制（单双号）：识别尾数奇偶
识别原理：基于图像处理的模式识别
1)视频检测－车速测定
摄像头
图像 采集卡
远距传输 视频信号
处理 工作站
单车 数据
即时 速度
数据库 录像机
监视器终端
交 通 管 理 部 门
系统构成
硬件设计
硬件部分的核心是视频图像采集卡，利用 现有成熟的数字化成像技术，选用高性能 的个人计算机和技术成熟的视频设备，来 实现本系统的硬件平台。 视频图像检测器多采用CCD摄像机，CCD 是电荷耦合器件。