張貝貝，武奇生

(長安大學(xué)電子與控制工程學(xué)院，陜西西安 710064)

隨著我國高速公路的快速發(fā)展和機動車擁有量的不斷增加，因高速公路違章停車所導(dǎo)致的交通事故也呈上升趨勢。由于高速公路行車速度快等特點，發(fā)生違章停車后，如不及時處理，極易導(dǎo)致車輛碰撞事故或引發(fā)交通擁堵，嚴(yán)重影響高速公路的正常運營。因此，實時遏制高速公路上隨意停車顯得尤為重要。采用交通事件自動檢測系統(tǒng)對違章停車進(jìn)行快速準(zhǔn)確地檢測，及時發(fā)現(xiàn)違章車輛，并采取措施及時疏導(dǎo)交通，排除事故，能夠減少、避免交通擁堵，有效地預(yù)防二次交通事故的發(fā)生[1-3]。在交通事件自動檢測算法中，基于視頻的檢測算法是最直接有效的。

近年來，國內(nèi)外專家致力于研究各種交通事件檢測算法。如光流法、形態(tài)學(xué)邊緣檢測法。其中光流法的優(yōu)點是當(dāng)運動物體重疊時，利用其光流場的分布，可以進(jìn)行檢測。但大多數(shù)光流計算方法相當(dāng)復(fù)雜，實時性差，如果沒有特別的硬件裝置則不能被應(yīng)用于全幀視頻流的實時處理。形態(tài)學(xué)邊緣檢測算法有著過于明顯的缺陷，例如算法時間長，復(fù)雜度高[4-5]。背景差分算法既能檢測運動車輛又能檢測靜止車輛，對于實時判斷是否出現(xiàn)違章停車是一種十分有效的車輛檢測算法，大大提高了算法的準(zhǔn)確性。

為滿足算法的實時性要求，提出一種基于視頻的區(qū)間背景差分和OTSU閾值分割算法，該方法集合數(shù)據(jù)采集技術(shù)和算法檢測技術(shù)的優(yōu)勢，既能保證全面性，又能保證檢測的準(zhǔn)確性和實時性。實驗數(shù)據(jù)驗證表明，該方法檢測總數(shù)、識別率、漏檢率、檢測所需時間都比較理想。

1 常見交通檢測器性能比較

視頻檢測器，主要通過攝像機等視頻采集設(shè)備獲取交通流的實時視頻信息，然后通過視頻和圖像處理的方法完成交通流檢測或者對目標(biāo)進(jìn)行跟蹤和識別。

以下是幾種常見的交通檢測器的性能優(yōu)缺點比較:

表1 交通檢測器性能比較

采用多目標(biāo)識別與跟蹤技術(shù)的視頻檢測車輛有其獨特的優(yōu)越性，主要體現(xiàn)在以下幾個方面:(1)施工和日常維護無需切割路面，不干擾正常交通，同時也無需因道路改建、維修而中斷交通檢測。(2)全畫面檢測:只要在攝像機的圖像畫面范圍內(nèi)，發(fā)生的交通事件和事故，系統(tǒng)都能檢測到。(3)全天候檢測功能:在晝、夜、雨、雪、霧及各種氣候條件下，即使在道路沒有照明的情況下，只要車輛有正常的前燈、尾燈照明，均可有效檢測事件、事故。(4)系統(tǒng)自動記錄事件、事故發(fā)生之前和之后的圖像，前后≥3 min[6-8]，所記錄的視頻序列標(biāo)記與報警信息相關(guān)。

由于視頻檢測具有以上的特性，且通過表1的比較可得到，視頻檢測技術(shù)與超聲波檢測技術(shù)、微波檢測技術(shù)、聲學(xué)等檢測技術(shù)、感應(yīng)線圈檢測技術(shù)相比在高速公路實時監(jiān)控方面具有較大優(yōu)勢，作為新的檢測技術(shù)將越來越多地應(yīng)用于高速公路交通事件檢測系統(tǒng)、高速公路監(jiān)控系統(tǒng)、高速公路管理系統(tǒng)等領(lǐng)域。

2 基于視頻的違章停車自動檢測系統(tǒng)組成

基于視頻的違章車輛檢測技術(shù)是近年來在視頻圖像處理交通檢測技術(shù)基礎(chǔ)上逐步發(fā)展起來的一種新型車輛檢測技術(shù)，它具有無線、可一次檢測多參數(shù)和檢測范圍較大的特點。與其它傳統(tǒng)方法相比，基于視頻的違章停車檢測技術(shù)結(jié)構(gòu)簡單、靈活性好、同時提供多張違章照片，更具有說服力，減少了處罰過程中所產(chǎn)生的爭執(zhí)。結(jié)構(gòu)如圖1所示，采用工業(yè)攝像機和工業(yè)控制計算機構(gòu)成系統(tǒng)。

圖1 基于視頻的違章停車自動檢測系統(tǒng)

整個過程不用感應(yīng)線圈檢測車輛，而是通過道路上所安裝的CCD攝像機對監(jiān)控區(qū)域進(jìn)行實時監(jiān)控，對得到的視頻圖像進(jìn)行分析處理來判斷是否有車輛違章停車。它將工業(yè)攝像機拍到的圖像數(shù)字化后直接存入控制計算機硬盤，硬盤數(shù)據(jù)通過光端機光纖收發(fā)器ModemGPRS等通訊方式傳回數(shù)據(jù)管理中心，無需人工取盤。此外利用動態(tài)調(diào)整低照度攝像機，夜間僅利用路燈、車尾燈就可以進(jìn)行實時抓拍。

3 基于視頻技術(shù)的違章停車檢測算法

3.1 檢測原理

目標(biāo)檢測實質(zhì)是通過對攝像機拍攝到的圖像序列進(jìn)行分析，檢測場景中的運動目標(biāo)并進(jìn)行目標(biāo)提取與檢測，進(jìn)一步對目標(biāo)的運動參數(shù)進(jìn)行估計。從而判別是否有事件發(fā)生，如果無事件發(fā)生，則繼續(xù)進(jìn)行實時檢測;若有事件發(fā)生，則將事件視頻圖像及報警區(qū)域圖像切換到主監(jiān)控畫面，同時實施報警、調(diào)度警力和實施救援等。檢測流程圖2所示。

圖2 檢測流程

3.2 基于視頻技術(shù)的高速公路違章停車檢測算法

3.2.1 背景差分算法及OSTU閾值分割法

背景差分這種方法基本工作原理是系統(tǒng)首先保存一張背景圖像，然后與實時輸入的圖像幀進(jìn)行相應(yīng)點的像素值比較，以d(i，j)和閥值Th表示圖像當(dāng)前輸入幀的檢測區(qū)域是否與背景幀圖像中的限定區(qū)域圖像信息一致，可用式(1)描述

其中，f1(i，j)參照圖像或背景圖像幀坐標(biāo)為f2(i，j)處的像素值，為輸入圖像幀坐標(biāo)為(i，j)處的像素值。如果輸入圖像中對應(yīng)區(qū)域不含車輛，則和參照圖像相同，此時差值為0;相反如果輸入圖像限定區(qū)域中包含車輛，則和參照圖像不同，此時差值為一個＞0的數(shù)。當(dāng)該值＞閥值Th時，認(rèn)為可能是有物體在運動，若＞Th的像素數(shù)目多于某個值時，可判斷有車輛進(jìn)入。為了減少計算量，圖像背景差僅在圖像特定區(qū)域上進(jìn)行。

由OTSU閾值分割法，對一幅圖像，記t為前景與背景的分割閾值，前景點數(shù)占圖像比例為w0，平均灰度為u0;背景點數(shù)占圖像比例為w1，平均灰度為u1。圖像的總平均灰度為

從最小灰度值到最大灰度值遍歷t，使得值

最大時t即為分割的最佳閾值。式類間方差值，閾值t分割出的前景和背景兩部分構(gòu)成了整幅圖像，而前景取值 u0，概率為 w0，背景取值 u1，概率為w1，總均值為u，根據(jù)方差的定義即得該式。

3.2.2 違章停車的檢測

在文中為達(dá)到實時性的要求，采用基于區(qū)間的檢測方法判斷是否有車輛違章。

第一步:利用所采集的視頻，提取出背景圖像，如圖2(a)所示。

第二步:將當(dāng)前圖像灰度化后與背景圖像進(jìn)行背景差分，并對背景差分后的圖像進(jìn)行OTSU閾值分割，通過背景差分判斷區(qū)間內(nèi)是否有車輛通過，如圖2(b)所示。若無車輛通過則結(jié)束檢測，若有車輛通過則進(jìn)行下一步。

第三步:在連通區(qū)域進(jìn)行標(biāo)記，并計算每個區(qū)域的特性，找出面積較大的輪廓區(qū)域，如圖2(c)，圖2(d)所示，在不同位置有車輛通過，則用紅色矩形框進(jìn)行標(biāo)識。

第四步:如連續(xù)500幀內(nèi)車輛未發(fā)生明顯的移動，則判斷該車輛處于靜止?fàn)顟B(tài)，如圖2(e)和圖2(f)所示，說明有違章車輛經(jīng)過，給出車輛違章停車信號，啟動數(shù)碼相機進(jìn)行抓拍，或啟動報警系統(tǒng)，同時將當(dāng)前全景視頻圖像進(jìn)行保存。否則，車輛處于運動狀態(tài)，停止檢測則報警。

圖2 實驗結(jié)果

3.2.3 實驗結(jié)果分析及對比

對交通違章檢測算法進(jìn)行優(yōu)劣評價時，需要設(shè)定一定的評價指標(biāo)。通常衡量關(guān)于違章停車檢測算法有3個指標(biāo)[9-10]:識別率、漏檢率和檢測所需時間、檢測的總車數(shù)。如式(4)和式(5)所示

其中，實際違章總數(shù)是在所采集的視頻中，由人工計算所得到的車輛違章總數(shù);算法檢測違章總數(shù)是在所采集的視頻中，由算法檢測所得的車輛違章總數(shù)。

由于以上幾個評價交通事件檢測算法的指標(biāo)存在著相互依賴的關(guān)系，所以一個算法必須權(quán)衡這幾個方面，沒有一個必然的最佳選擇，一般在評價交通事件檢測算法時，將漏檢率限制在一個可接受的范圍內(nèi)，盡量改善識別率和檢測時間。經(jīng)過實驗分析，得出關(guān)于違章停車的背景差分與OTSU閾值分割法與其他算法的性能比較如表2所示。

表2 算法性能比較

由表2可見，同組數(shù)據(jù)用3種不同的檢測算法，背景差分與OTSU閾值分割算法檢測總數(shù)最高，漏檢率也是3種算法中較小為5.50，其檢測所需時間雖高于形態(tài)學(xué)邊緣檢測法為26 ms，但檢測總數(shù)、識別率與漏檢率、所需時間這4個指標(biāo)并非彼此孤立，如果增加算法的檢測時間，那么該算法能夠分析更多的數(shù)據(jù)，從而提高檢測總數(shù)并降低漏檢率，但增加檢測時間將會降低事件檢測算法的實時性，延誤對交通事件的處理;如果降低檢測所需時間將會使得檢測率降低和誤報率上升。權(quán)衡4個指標(biāo)，得出背景差分與OTSU閾值分割算法是這4種算法中的最佳算法，用其檢測交通事件效果良好。

4 結(jié)束語

提出一種基于視頻技術(shù)的高速公路違章停車檢測算法，視頻技術(shù)由于具有檢測全面、使用方便、實時性強，因此將會成為未來交通事件檢測的主要趨勢。在確定的檢測區(qū)間內(nèi)利用背景差分與OTSU閾值分割算法來檢測是否有違章停車，背景差分法對檢測靜止車輛檢測率高、漏檢率和檢測時間也比較理想。

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