一种基于视频图像的车辆测速算法
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。
智能交通系统中基于视频图像处理的车辆检测与跟踪方法综述
智能交通系统中基于视频图像处理的车辆检测与跟踪方法综述一、概述随着科技的快速发展和城市化进程的推进，智能交通系统（ITS）已经成为现代交通领域的重要研究方向。
基于视频图像处理的车辆检测与跟踪方法是智能交通系统的重要组成部分，对于提高道路安全、优化交通流量、实现智能交通管理具有重要意义。
基于视频图像处理的车辆检测与跟踪方法主要利用计算机视觉和图像处理技术，对视频序列中的车辆进行自动检测、跟踪和识别。
这种方法可以实时获取道路交通信息，为交通管理和规划提供数据支持。
同时，通过车辆检测与跟踪，还可以实现车辆行为分析、交通事件检测等功能，为智能交通系统的进一步发展提供有力支持。
近年来，随着深度学习、机器学习等人工智能技术的快速发展，基于视频图像处理的车辆检测与跟踪方法也取得了显著的进步。
通过构建深度学习模型，可以实现对车辆目标的准确、快速检测，同时利用多目标跟踪算法，实现对多辆车辆的连续跟踪。
这些技术的发展为智能交通系统的车辆检测与跟踪提供了新的解决方案，也为未来的智能交通发展奠定了坚实的基础。
基于视频图像处理的车辆检测与跟踪方法仍然面临一些挑战，如复杂交通场景下的车辆遮挡、光照变化、动态背景干扰等问题。
未来研究需要不断探索新的算法和技术，提高车辆检测与跟踪的准确性和鲁棒性，以适应智能交通系统的发展需求。
本文将对基于视频图像处理的车辆检测与跟踪方法进行综述，介绍其基本原理、发展历程、现状以及未来的发展趋势。
通过总结现有方法的优点和不足，为未来的研究提供参考和借鉴。
同时，本文还将探讨当前面临的挑战和未来的研究方向，为智能交通系统的进一步发展提供有益的探索和启示。
1. 智能交通系统概述智能交通系统（Intelligent Traffic Systems，ITS）是信息技术、数据通信技术、传感器技术、电子控制技术以及计算机技术的综合应用，旨在构建一种大范围内、全方位发挥作用的实时、准确、高效的综合运输和管理系统。
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。
vediometerlab 工作原理
vediometerlab 工作原理
Vediometerlab是一个视频测速实验室，它的工作原理基于视频分析技术。
视频分析技术是一种通过处理视频图像来提取有用信息的方法。
Vediometerlab通过分析视频中的运动物体来实现车速测量。
Vediometerlab的工作原理如下：首先，通过摄像机拍摄车辆行驶的视频。
摄像机可以安装在交通信号灯附近或是道路的其他合适位置。
摄像机可以捕捉到经过的车辆及其运动轨迹。
接下来，通过视频分析算法来提取有关车辆的信息。
这些算法会对视频图像进行处理，以检测和跟踪运动物体。
通过分析车辆在视频中的轨迹和时间间隔，Vediometerlab可以测量车辆的速度。
测量车辆速度时，Vediometerlab考虑了许多因素，如摄像机的位置和角度、道路的几何形状以及车辆的大小。
这些因素都会影响视频中的车辆所表现出的运动特征。
因此，Vediometerlab使用了精确的算法来消除这些干扰因素，从而获得准确的车速测量结果。
Vediometerlab还可以根据车辆的速度和时间间隔来计算其他有关交通流量和拥堵状况的指标。
这些指标可以帮助交通管理部门更好地了解道路的使用情况，并采取相应的措施来改善交通状况。
综上所述，Vediometerlab是一个基于视频分析技术的视频测速实验室。
它通过分析车辆在视频中的运动来测量车辆的速度，并提供有关交通流量和拥堵状况的指标。
这种测速方法可以为交通管理提供重要的数据支持，从而改善道路交通的安全性和效率。
基于OpenCV的视频道路车辆检测与跟踪
基于OpenCV的视频道路车辆检测与跟踪摘要：随着城市交通的不断发展，道路车辆的数量不断增加，为了保证交通的安全性和顺畅性，对道路上的车辆进行检测和跟踪显得尤为重要。
本文基于OpenCV库，研究了一种基于图像处理技术的视频道路车辆检测与跟踪方法，通过对视频帧进行预处理、车辆区域的提取和目标跟踪的算法实现，可以有效地检测和跟踪道路上的车辆，具有较高的准确性和稳定性。
1. 引言随着城市的发展和人民生活水平的提高，道路交通日益拥挤，车辆数量不断增加，给交通管理工作带来了巨大的挑战。
为了解决交通拥堵和事故隐患问题，对道路上的车辆进行有效的检测和跟踪至关重要。
基于计算机视觉技术的图像处理方法成为道路车辆检测与跟踪的重要手段。
2. 方法2.1 视频帧预处理在进行车辆检测与跟踪之前，首先需要对视频帧进行预处理。
主要包括图像的灰度化、平滑处理、图像二值化等步骤。
通过灰度化处理，可以将彩色图像转换为灰度图像，便于后续的车辆检测。
平滑处理通过滤波器对图像进行处理，减少图像中的噪声。
图像二值化将灰度图像转换为二值图像，将车辆与背景分离出来，便于车辆区域的提取。
2.2 车辆区域的提取在预处理之后，需要对图像中的车辆区域进行提取。
通过阈值分割方法，可以将图像中的车辆区域与背景分离开来。
同时，为了减少车辆区域中的噪声，可以使用形态学操作进行进一步的处理。
利用腐蚀和膨胀操作，可以使车辆区域更加完整和连续。
2.3 目标跟踪在提取了车辆区域之后，需要对车辆进行跟踪。
本文采用的方法是基于均值漂移算法的目标跟踪方法。
通过计算车辆区域的直方图信息，结合均值漂移算法的迭代法则，可以实现对车辆的跟踪。
在迭代过程中，通过调整窗口的大小和位置，可以对车辆进行准确地跟踪。
3. 实验与结果为了验证本文方法的有效性，我们在OpenCV的环境下进行了一系列的实验。
实验采用了多段道路视频，包含了不同道路条件和车辆数量的场景。
实验结果表明，本文方法可以准确地检测和跟踪道路上的车辆，且具有较高的稳定性。
基于监控视频图像的车辆测速
基于监控视频图像的车辆测速
童剑军;邹明福
【期刊名称】《中国图象图形学报》
【年(卷),期】2005(010)002
【摘要】基于监控视频图像的车辆测速方法(视频测速)的工作原理,提出了一种视频测速的实现思路,指出了在间隔已知时间的视频帧图像中找到对应块是实现视频测速的关键和难点.对车灯的特征进行了分析,根据车灯区域的特征,提出了采用灰度差水平叠加投影的方法,构造可以代表其鼓形区域的函数,以其作为定位车灯带的判别函数,并根据车灯的特点进行候选块筛选的一种简单快速的车灯区域定位方法,可在平均13ms内准确定位到车灯区域,从而为这一高速条件下视频测速的关键难点提出了一种切实可行的解决办法.
【总页数】5页(P192-196)
【作者】童剑军;邹明福
【作者单位】中国科学院自动化研究所,北京,100080;中国科学院自动化研究所,北京,100080
【正文语种】中文
【中图分类】TP31
【相关文献】
1.基于视频图像Harris角点检测的车辆测速 [J], 徐伟;王朔中
2.某机场航站楼机位监控及飞行区车辆测速系统简介 [J], 梁宏意
3.基于视频图像监控的运动车辆环境适应性研究 [J], 翟波
4.一种基于视频图像的车辆测速算法 [J], 王成钢;刘海;谭中慧
5.基于监控视频图像的车辆发电机高寒环境下的适应性分析 [J], 张风彦; 赵云娥因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
帧间差分法 车辆测速 代码
帧间差分法车辆测速代码（实用版）目录1.帧间差分法概述2.车辆测速的现状与需求3.帧间差分法在车辆测速中的应用4.帧间差分法车辆测速的代码实现5.总结正文1.帧间差分法概述帧间差分法（Frame Difference Method）是一种基于运动目标检测的视频处理技术。
其基本原理是通过比较连续两帧或多帧图像之间的差异，从而检测出运动目标的位置和速度。
这种方法具有计算简单、实时性好、抗干扰性强等优点，被广泛应用于车辆测速等领域。
2.车辆测速的现状与需求随着我国交通事业的快速发展，车辆测速技术在交通安全和管理中发挥着越来越重要的作用。
目前，市场上的车辆测速方法主要有雷达测速、激光测速、线圈测速等。
这些方法虽然在一定程度上能够满足实际需求，但仍存在一定的局限性，如受环境影响大、精度不高、易受干扰等。
因此，研究和开发一种更为精确、可靠、实用的车辆测速方法具有重要的现实意义。
3.帧间差分法在车辆测速中的应用帧间差分法作为一种基于图像处理的车辆测速技术，具有较强的实用价值。
它通过对连续帧图像的差分处理，可以有效检测出运动目标的位置和速度，从而实现对车辆的精确测速。
帧间差分法具有计算简单、实时性好、抗干扰性强等优点，能够在各种复杂环境下稳定工作，满足车辆测速的实际需求。
4.帧间差分法车辆测速的代码实现以下是一个简单的 Python 代码示例，使用 OpenCV 库实现帧间差分法车辆测速：```pythonimport cv2import numpy as npdef frame_difference(image1, image2):gray1 = cv2.cvtColor(image1, cv2.COLOR_BGR2GRAY)gray2 = cv2.cvtColor(image2, cv2.COLOR_BGR2GRAY)absdiff = cv2.absdiff(gray1, gray2)thresh = cv2.threshold(absdiff, 25, 255,cv2.THRESH_BINARY)return threshdef vehicle_speed_measurement(video_path):# 读取视频cap = cv2.VideoCapture(video_path)if not cap.isOpened():print("无法打开视频文件")returnwhile True:ret, frame = cap.read()if not ret:break# 差分处理prev_frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY) gray_diff = frame_difference(prev_frame, frame)# 运动目标检测contours, hierarchy = cv2.findContours(gray_diff,cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)for contour in contours:# 计算车辆速度#...（此处需要根据实际需求和车辆图像特征进行速度计算）# 显示结果cv2.imshow("Vehicle Speed Measurement", frame)if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord("q"):breakcap.release()cv2.destroyAllWindows()if __name__ == "__main__":video_path = "path/to/your/video.mp4"vehicle_speed_measurement(video_path)```5.总结帧间差分法作为一种基于图像处理的车辆测速技术，具有计算简单、实时性好、抗干扰性强等优点，能够满足车辆测速的实际需求。
基于车载式视频图像的车辆行驶速度鉴定
10.16638/ki.1671-7988.2021.07.061基于车载式视频图像的车辆行驶速度鉴定董浩存1，聂中国2（1.沈阳理工大学，辽宁沈阳110159；2.沈阳佳实司法鉴定所，辽宁沈阳110023）摘要：文章论述了基于车载式视频图像鉴定道路交通事故中目标车辆行驶速度的基本原理，提出一种依据射影几何学中的交比不变性原理测算目标车辆行驶距离的算法。
该算法可以避免因车辆运动轨迹与视频摄录设备镜头光学轴线不垂直而产生的误差，从而提高了目标车辆行驶速度鉴定的精确度。
最后根据一个真实案例，探讨了用车载式视频图像进行车辆行驶速度鉴定的方法、步骤以及主要注意事项，可为评价这一鉴定方法的准确性和科学性提供参考。
关键词：道路交通事故；车速鉴定；车载式视频图像；摄影测量；交比中图分类号：U491.3 文献标识码：Ａ文章编号：1671-7988(2021)07-195-04Vehicle speed identification based on the videos recorded by mobile video recorderDong Haocun1, Nie Zhongguo2( 1.Shenyang Ligong University, Liaoning Shenyang 110159;2.Shenyang Jiashi Judicial identification Office, Liaoning Shenyang 110023 )Abstract: In this paper, we discoursed the basic principle of speed identification of the target vehicle based on the videos recorded by mobile video recorder in a road traffic accident, and further, proposed an algorithm for estimating the driving distance of the target vehicle according to the principle of projective invariant in the projective geometry. The algorithm can avoid the error caused by the movement trajectory of the target vehicle and non-verticality of the lens optical axis of the video recorder, so as to improve the accuracy of the target vehicle speed identification. In addition, we applied our proposed algorithm to a real case to discuss the method, procedure, and main attentions in the identification for the speed of the target vehicle involved in a traffic accident using a mobile video recorder, which can be a reference for evaluating the accuracy and scientific validity of the proposed identification method.Keywords: Road traffic accident; Vehicle speed identification; Video recorded by mobile video recorder; Photogram -metry; Cross-ratioCLC NO.: U491.3 Document Code: A Article ID: 1671-7988(2021)07-195-04引言道路交通事故司法鉴定的关键项目之一，是事故发生瞬间目标车辆行驶速度的鉴定，这是确定事故性质、分析事故原因、认定事故责任的重要依据。
智能交通系统中的车辆跟踪算法
智能交通系统中的车辆跟踪算法智能交通系统（Intelligent Transportation System，简称ITS）是运用现代通信、计算、控制和电子技术，以及现代交通管理理论和方法进行交通管理和服务的系统。
在智能交通系统中，车辆跟踪算法扮演着重要的角色，可以对道路上的车辆进行实时定位和跟踪，提供大量的交通数据用于实时交通监测和管理。
本文将重点介绍智能交通系统中常用的车辆跟踪算法。
一、基于视频的车辆跟踪算法基于视频的车辆跟踪算法是通过对交通监控摄像头拍摄的视频进行处理，提取视频中的车辆信息，并对车辆进行跟踪。
这种算法通常包括以下几个步骤：1. 车辆检测：通过图像处理和目标检测技术，对视频中的车辆进行检测和定位。
常用的车辆检测算法包括基于颜色、纹理和形状等特征的检测方法。
2. 车辆特征提取：在车辆检测的基础上，对检测到的车辆进行特征提取。
常用的特征包括车辆的尺寸、形状、运动特征等。
3. 车辆跟踪：利用车辆的特征，在不同的视频帧中进行车辆的跟踪。
常见的跟踪算法包括基于卡尔曼滤波器的跟踪方法、基于粒子滤波器的跟踪方法等。
基于视频的车辆跟踪算法具有较高的准确性和可靠性，但对计算资源和算法实时性要求较高。
二、基于全球定位系统（GPS）的车辆跟踪算法基于全球定位系统的车辆跟踪算法通过车辆携带的GPS设备获取车辆的位置信息，实现对车辆的实时跟踪。
这种算法的主要步骤包括：1. GPS数据采集：通过车辆上的GPS设备，获取车辆的位置信息。
GPS设备通常以一定的频率采集车辆的位置数据。
2. 数据处理：对采集到的GPS数据进行预处理，包括数据过滤、噪声处理等。
此外，还可以采用数据插值等方法提高数据的时空分辨率。
3. 轨迹重建与跟踪：通过GPS数据，重建车辆的轨迹，并进行车辆的跟踪。
常用的方法包括基于卡尔曼滤波器的轨迹预测和滤波算法、基于历史轨迹匹配的车辆跟踪方法等。
基于全球定位系统的车辆跟踪算法可以实现对车辆的实时跟踪，但受GPS精度和设备更新速率等因素的限制。
基于视频图像与功能原理对车速计算的案例分析
196AUTO TIMETRAFFIC AND SAFETY | 交通与安全1 案情介绍与参数信息20××年××月××日17时57分许，某号牌解放牌重型厢式货车沿芦杞公路由西向东行驶至科云路路口处，其车辆前侧与一辆电驱动两轮车右侧发生碰撞。
事故发生时该重型厢式货车上有一名驾驶人，未装载货物；电驱动两轮车上有一名骑车人。
1.1 事故车辆参数信息甲车：品牌型号为解放牌CA5180XXYP62K1L7E5，整备质量为8500kg ，核定载质量为9305kg ，轴数为2，轮胎数为6，轮胎规格为275/80R22.5，轴距为7100mm ，前悬为1400mm ，后悬为3500mm ，外廓尺寸为12000×2550×4000mm ；乙车：品牌为赛克牌，整备质量为55kg ，轴数为2，轮胎数为2。
甲车制动性能测试单：日期为2022年××月××日，地点为芦杞公路科云路路口，路面为干燥沥青路面，测试人为×××。
测试编号为2022-test ，测试时间为16:09:13，制动距离为9.5m ，初速度为31.6km/h ，协调时间为0.370s ，MFDD 为5.47m/s 2，装载情况为空载，没有超出试车道，结论为合格。
注：测试所用仪器已经过校准。
事故车辆侧面测量数据示意图：甲车前侧至左侧车门前边沿的距离为28cm ，左侧车门前端至左侧车门黑色贴纸后边沿的距离为47cm ，左侧车门黑色贴纸后边沿至驾驶室后侧的距离为114cm ，车厢长为977cm ，车身左侧防护栏的长度为540cm ；甲车制动性能测试单：测试日期为2022年××月××日，测试地点为芦杞公路科云路路口，路面为干燥沥青路面，测试人为×××。
帧间差分法 车辆测速 代码
帧间差分法车辆测速代码帧间差分法是一种常用的车辆测速方法，它通过分析连续视频帧之间的差异来实现车辆的速度计算。
本文将详细介绍帧间差分法的原理、步骤以及应用，并结合代码示例进行解析。
首先，我们来了解一下帧间差分法的原理。
在车辆测速中，通常使用摄像机来获取车辆经过的视频图像。
帧间差分法利用视频中相邻帧之间的像素差异来计算车辆速度。
具体来说，它通过比较相邻帧中相同位置的像素值来检测运动对象（即车辆）在图像中的位置变化，进而计算出车辆的移动速度。
接下来，我们来了解一下帧间差分法的步骤。
首先，需要获取视频输入并将其转换为一系列连续的图像帧。
然后，选取两个相邻的帧，并将它们转换为灰度图像。
接着，将这两个灰度图像之间的像素进行差分运算，得到一个差分图像。
在这个差分图像中，车辆的区域将呈现明显的像素变化。
最后，根据车辆在差分图像中的位置变化以及已知的帧间时间间隔，即可计算出车辆的速度。
下面，我们将通过代码示例来演示帧间差分法的具体实现过程。
假设我们已经获取了一段视频，并将其转换为一系列连续的图像帧。
我们将使用Python编写代码来进行车辆测速。
首先，我们需要导入所需的库和模块。
我们将使用OpenCV来处理图像和视频，以及NumPy来进行数组操作。
import cv2import numpy as np```接下来，我们定义一个函数来对相邻两帧之间的像素进行差分运算，并返回差分图像。
```pythondef frame_difference(frame1, frame2):gray1 = cv2.cvtColor(frame1, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 将帧转换为灰度图像gray2 = cv2.cvtColor(frame2, cv2.COLOR_BGR2GRAY)diff = cv2.absdiff(gray1, gray2) # 计算帧差_, diff = cv2.threshold(diff, 30, 255,cv2.THRESH_BINARY) # 二值化图像return diff```然后，我们定义一个函数来计算车辆的速度。
如何使用智能交通系统准确测量车辆行驶速度(二)
智能交通系统在现代社会中发挥着重要的作用，不仅能够提供交通流量统计、路况监测等功能，还能够准确测量车辆的行驶速度。
本文将从智能交通系统的原理、测量方法及其应用等方面展开，探讨如何利用智能交通系统准确测量车辆行驶速度。
一、智能交通系统的原理和组成智能交通系统的核心是通过传感器、通信设备和计算机等技术手段，对交通运输过程中产生的各种信息进行采集、处理和传输，从而实现交通管理和控制的目的。
其中，测量车辆行驶速度是智能交通系统的基本功能之一。
智能交通系统中常用的车辆行驶速度测量方法主要有两种，一种是基于雷达原理的测速方法，另一种是基于视频图像处理的测速方法。
这两种方法各有优劣，可根据具体应用场景选择使用。
二、基于雷达原理的测速方法基于雷达原理的测速方法是利用雷达测速仪对车辆进行测速。
雷达测速仪通过发射射频信号，当射频信号遇到车辆时，会发生一定的频率变化，根据变化的频率差来计算车辆的速度。
这种方法的优点是测速准确度高、适用范围广，可以在各种天气条件下进行测速。
而且，雷达测速仪体积小巧，便于安装在交通信号灯、高速公路等地方，方便实现对车辆行驶速度的测量。
三、基于视频图像处理的测速方法基于视频图像处理的测速方法是利用摄像机对车辆进行图像采集，并通过图像处理算法计算出车辆的行驶速度。
这种方法可以通过视频图像的连续采集得到车辆的位置信息，进而计算出车辆的速度。
相比于雷达测速仪，基于视频图像处理的测速方法具有成本低、易于部署等优势。
此外，图像处理技术的发展也使得这种方法的测速准确度逐渐提高，可以应对更为复杂的交通环境。
四、智能交通系统的应用智能交通系统在城市交通管理、公路收费、违章监测等方面有着广泛的应用。
其中，测量车辆行驶速度是保障交通安全、提高交通效率的重要环节。
通过准确测量车辆行驶速度，可以及时了解交通流量状况，合理优化交通信号配时，有效降低交通拥堵。
同时，在高速公路收费系统中，根据车辆行驶速度的测量结果，可以实现自动计费，提高通行效率。
基于视频的车辆检测和分析算法
第 ６卷 第 ３期
２０ ０ ７年 ６月
江 南 大 学 学 报 （ 然 科 学 版） 自
Ｊ ｕ ｎ ｌ ｆＪ ａ ｇ ａ ｉ ｅ ｓ ｔ （ ｔ ｒ ｌ ｃ ｅ ｃ ｄ ｔ ｎ ｏ ｒ ａ ｉ ｎ ｎ ｎ Ｕｎ ｖ ｒ ｉｙ Ｎａ ｕ ａ ｉｎ ｅ Ｅ ｉ ｏ ） ｏ Ｓ ｉ
Ａｂ ｔ ａ ｔ ｓ ｒ ｃ ：Ｖｉ ｅ ～ ｓ ｄ ｓ ｒ ｅ ｌａ ｅ ｙ ｔ ｍｓ ｈ ｖ ａ ｄ ｏ ｂａ ｅ ｕ ｖ ｉｌ ｎｃ ｓ ｓ ｅ ａ ｅ ｗｉ ｅ ｒ ｎ ｏ ａ ｄ ａ ｇｅ ｆ ｐｐｌ ａ ｉ ｎｓ ｆ ｔ ａ ｆｃ ｉ ｔｏ ｏｒ ｒ ｆ ｉ ｃ ｍｏ ｔ ｉ ｇ．Ｉ ｈｉ ｐｅ ，ａ ｐ ｏ ｃ ｏ ｈｅ ｄｅ ｅ ｔｏｎ ａ ｄ ｔ ａ ｋｉ ｆｖ ｈｉｌ ｓｉ ｇｈ ｙ ｗａ ｎｉｏｒｎ ｎ ｔ ｓ ｐａ ｒ ｎ ａ ｐｒ ａ ｈ ｆ ｒ ｔ ｔ ｃ ｉ ｎ ｒ ｃ ｎｇ ｏ ｅ ｃ ｅ ｎ ｈｉ ｗａ ｓ
是 对于较 大 的 目标 ， 中间 变化 不 大 的重 叠 区域 不 能
检 测到 ， 多 目标 的识 别 跟 踪 造成 困难 ． 光 流 法 对 而
， 而实 从 现 车辆 测 速 、 型识 别 、 测 违 章驾 驶 和 道 路 异 常 车 监 情 况等 ， 而有 利 于优 化交 通 调 度 、 从 指导 交 通 规 划 、
埋线 圈方式 ） 基 于视 频 的车 辆 检 测 系 统 就 是 要 对 ．
消除事 故 隐患 、 减少事 故损 失等． 近年来 ， 针对 车 辆 检 测 出现 了很 多方 法 ［ ］ 主 １，
要 分为 ３类 ： 差法 ， 流 法 ， 景 减 除 法． 差 法 帧 光 背 帧
就 是检测 目标 运动 过 程 中 的灰 度变 化 区 域 ， 缺 点 其
基于视频图像的车辆速度检测技术研究的开题报告
基于视频图像的车辆速度检测技术研究的开题报告一、选题背景和意义车辆速度检测技术在交通管理和公路安全方面具有重要意义。
目前，车辆速度检测的方法主要有雷达测速和摄像头测速两种方式，其中摄像头测速技术由于其准确性和灵活性等优势，在实际应用中的地位越来越重要。
本课题旨在研究基于视频图像的车辆速度检测技术，通过对视频图像的处理和分析，提取车辆运动特征，计算车速，实现对车辆速度的准确检测。
二、研究内容（1）视频图像预处理：在摄像头拍摄的视频中，由于光照、天气等因素的影响，视频中的图像常常包含噪声和干扰。
因此，需要对视频图像进行预处理，包括噪声去除、图像增强等步骤。
（2）车辆运动特征提取：通过分析视频图像中车辆运动轨迹和运动状态，提取车辆行驶的方向、速度等特征。
（3）车辆速度计算：结合车辆运动特征，利用数学方法和图像处理技术，计算车辆行驶速度。
（4）车辆速度检测系统设计：基于上述步骤，设计并实现基于视频图像的车辆速度检测系统，包括视频采集、预处理、特征提取、速度计算和结果输出等功能。
三、研究方法本项目的研究方法包括理论研究和实验研究两个方面。
理论研究主要是通过文献调研和相关领域的知识积累，深入掌握基于视频图像的车辆速度检测技术的理论基础和实现方法。
实验研究主要是通过编写程序和使用相关软件来实现车辆速度检测系统，并对系统进行性能测试和数据分析。
四、预期成果本项目的预期成果包括以下几个方面：（1）基于视频图像的车辆速度检测技术研究报告。
（2）基于视频图像的车辆速度检测系统的设计和实现。
（3）数据分析和性能测试报告，对系统的精度、稳定性、实时性等进行评价。
五、进度安排本项目的时间安排如下：（1）第1-2个月：开展文献综述和理论研究，深入了解基于视频图像的车辆速度检测技术。
（2）第3-4个月：熟练掌握相关软件和技术工具，进行实验研究并对数据进行分析。
（3）第5-6个月：对系统进行性能测试和调试，并不断优化系统的设计和实现。
一种基于视频图像的车辆测速算法
一种基于视频图像的车辆测速算法王成钢;刘海;谭中慧【摘要】为适应快速变化的交通管理需求,解决地感线圈和微波车检器等传统车辆测速分析设备存在的使用寿命短、功能单一和运维成本高等问题,提出一种基于视频图像的车辆测速算法.该算法利用视频网像与实际距离的对应关系建立像素到距离的二维映射表,可直接利用现有的监控摄像机,通过寻找目标在时间序列中的像素位置坐标,将其转换成实际距离坐标,求出最佳的时间-距离曲线,从而计算出目标的真实速度.经验证,该算法的准确率高、抗干扰性强、通用性好.【期刊名称】《上海船舶运输科学研究所学报》【年(卷),期】2019(042)001【总页数】6页(P65-69,83)【关键词】视频图像;车辆测速;二维映射;最小二乘法;直线拟合【作者】王成钢;刘海;谭中慧【作者单位】中远海运科技股份有限公司,上海200135;中远海运科技股份有限公司,上海200135;中远海运科技股份有限公司,上海200135【正文语种】中文【中图分类】TP391.410 引言随着我国的车辆保有量不断增加，道路交通管理水平不断提升，道路交通参数调查方面的要求越来越高，其中测速是关键参数之一。
目前应用较为成熟的车速测量设备主要是传统的地感线圈和微波车检器，两者均采用稳定的有源信号作为触发源，原理简单，信号稳定，缺点在于：前者长时间受车辆碾压，容易损坏，使用寿命不长，且在运行维护时需开挖路面，难度大、成本高；后者易受邻车的干扰，准确性受制于交通流的复杂程度。
诸多问题随着交通的不断发展而日益凸显。
近年来，随着视频图像处理技术的快速发展，许多学者开始致力于研究基于视频图像技术的交通参数检测方法[1]，先后研究出虚拟线圈法和轨迹跟踪法并将其运用到车速测量中[2]。
这2种方法可有效避开传统物理接触式车速测量方法存在的问题，安装简单，维护方便，受交通流状况的影响较小，但在车辆提取、目标分割和稳定性跟踪等关键环节存在诸多技术瓶颈，检测的准确性和稳定性均难以满足实用要求。
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0 引言
随 着 我 国 的 车 辆 保 有 量 不 断 增 加 ，道 路 交 通 管 理 水 平 不 断 提 升 ，道 路 交 通 参 数 调 查 方 面 的 要 求 越 来 越 高 ，其中测速是关键参数之一。 目前应用较为成熟的车速测量设备主要是传统的地感线圈和微波车检器，两 者 均 采 用 稳 定 的 有 源 信 号 作 为 触 发 源 ，原 理 简 单 ，信 号 稳 定 ，缺 点 在 于 ：前 者 长 时 间 受 车 辆 碾 压 ，容 易 损 坏 ，使 用寿命不长，且在运行维护时需开挖路面，难度大、成本 高 ；后者易受邻车的干扰，准确性受制于交通流的复 杂 程 度 。诸 多 问 题 随 着 交 通 的 不 断 发 展 而 日 益 凸 显 。
(中远海运科技股份有限公司，上海200135)
摘要：为 适 应 快 速 变 化 的 交 通 管 理 需 求 ，解 决 地 感 线 圈 和 微 波 车 检 器 等 传 统 车 辆 测 速 分 析 设 备 存 在 的 使 用 寿 命
短 、功 能 单 一 和 运 维 成 本 高 等 问 题 ，提 出 一 种 基 于 视 频 图 像 的 车 辆 测 速 算 法 。该 算 法 利 用 视 频 图 像 与 实 际 距 离 的 对 应 关 系 建 立 像 素 到 距 离 的 二 维 映 射 表 ，可 直 接 利 用 现 有 的 监 控 摄 像 机 ，通 过 寻 找 目 标 在 时 间 序 列 中 的 像 素 位 置 坐 标 ，将 其 转 换 成 实 际 距 离 坐 标 ，求 出 最 佳 的 时 间 - 距 离 曲 线 ，从 而 计 算 出 目 标 的 真 实 速 度 。经 验 证 ，该 算 法 的 准 确 率 高 、抗 干 扰 性 强 、通 用 性 好 。
A bstract: Thetraditional vehiclespeed analysis methodsrelyingon the information from the tiondevices appear to be not appropriate for the fast developing traffic management suchasshortservicelife andhigh operationandmaintenance cost. This paper proposesanalgorithm of throughanalyzingthevideoimagesfromthemonitoringcameraswhicharealreadyequippedfortrafficmanagementneeds. The two-dimensional mappingandleastsquaremethodisusedinthealgorithmtodeterminetheoptimal estimatesofthetargetcoor dinatesintimesequenceand the speed of thetarget. The algorithmis verifiedaccurate，antigammingand K e yw o rd s：videoimage；vehiclespeedmeasurement；two-dimensional mapping；least square；linearfitting
关键词：视 频 图 像 ；车 辆 测 速 ；二 维 映 射 ；最 小 二 乘 法 ，直线拟合 中图分类号：TP391. 41 文献标志码：A
A Vehicle Speed Measurement Algorithm Based on Video Image Processing
WANG Chenggang， L IU H a i， TAN Zhonghui (C O S C O S H I P P I N G T e c h n o lo g y C o . ，L t d . ，S h a n g h a i 200135, C h in a )
为解决传统测量方法、测速算法存在的问题，引人图像到距离二维映射和基于最小二乘法的测速拟合算
收稿日期#018-，主 要 从 事 计 算 机 软 件 技 术 与 应 用 研 究 。
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上海船舶运输科学研究所学报
2019年 第 1 期
近 年 来 ，随 着 视 频 图 像 处 理 技 术 的 快 速 发 展 ，许多学者开始致力于研究基于视频图像技术的交通参数检 测方法[1]，先后研究出虚拟线圈法和轨迹跟踪法并将其运用到车速测量中[2]。这 2 种方法可有效避开传统 物 理 接 触 式 车 速 测 量 方 法 存 在 的 问 题 ，安 装 简 单 ，维 护 方 便 ，受 交 通 流 状 况 的 影 响 较 小 ，但 在 车 辆 提 取 、目标 分割和稳定性跟踪等关键环节存在诸多技术瓶颈，检测的准确性和稳定性均难以满足实用要求。
法 ，通过将连续多帧目标在视频图像中的像素空间位置转换成时间序列上的距离空间位置，并对该组数据进
乘
， 佳的时间-位置 ，从而计算
标 速 度 。该方
利用多
和
多 个 坐 标 位 置 ，采用
的 方 式 ，最大程度
异常点，有效提高车速测量的准确性和抗干扰性。
1 视频图像和实际距离的二维映射
1 . 1 行到距离一维映射模型 图 1 为摄像机成像抽象模型。图 l a 中：A # 、B # 、C #和 D #为 视 频 图 像 上 4 个不同的求解区域；w 和 n
第 42卷 第 1期
上海船舶运输科学研究所学报
V〇l;2Nal
2019年3月
JOURNALOFSHANGHAISHIPANDSHIPPINGRESEARCHINSTITUTE Mar. 2019
文章编号 1674-5949 (2019)01-0065-05
一种基于视频图像的车辆测速算法
王 成 钢 ， 刘 海 ， 谭中慧