孫中華，蔣 斌，賈克斌

(北京工業(yè)大學(xué)電子信息與控制工程學(xué)院，北京100124)

中國北方進入冬季后，高速公路通行狀態(tài)受天氣影響程度隨之增加，不同程度的降雪加上較低的室外氣溫，使高速公路常出現(xiàn)積雪與表面結(jié)冰等現(xiàn)象，嚴(yán)重影響通行車輛的行駛安全。表面結(jié)冰往往是由于通行車輛輪胎碾壓積雪后，車輛通行密度不高，雪水在低溫情況下未來得及蒸發(fā)而迅速結(jié)冰導(dǎo)致。因此，需要采取實時檢測路面積雪狀態(tài)的措施，提高冬季高速公路車輛的通行安全。

路面積雪檢測方法從解決方式上可分為兩類。

①埋入式傳感器法。該類方法主要利用光學(xué)或超聲傳感器獲取信號數(shù)據(jù)，同時結(jié)合天氣預(yù)報信息進行路面狀態(tài)判別。比如，Magagi等［1］提出了一種濕雪檢測算法，利用合成孔徑雷達(Synthetic aperture radar，SAR)采 集 的RADARSAT數(shù)據(jù)，通過最優(yōu)條件檢測，進行路面狀態(tài)識別。在Jonsson［2］提出的可靠路面冰雪狀態(tài)監(jiān)測方案中，系統(tǒng)需要在路面附近土壤中安裝紅外探測器，通過檢測水吸收的頻譜范圍實現(xiàn)路面覆蓋狀態(tài)識別。該方法在實現(xiàn)過程中進行傳感器掩埋，無疑增加了系統(tǒng)的額外開銷，同時也對已有高速公路路面造成破壞，且施工影響公路通行時間。

②結(jié)合降雪模型法。該類方法通過對降雪顆粒軌跡建模，預(yù)測降雪情況，從而輔助判別積雪程度。Bossu等［3］提出一種條形方向直方圖法檢測降雪，通過高斯混合前景檢測模型檢測雨雪。Brewer等［4］提出橢圓形狀的全局模型用來檢測雪顆粒的降落方向，但是由于降雪顆粒不規(guī)則，該方法在檢測不同風(fēng)向影響的降雪方向時準(zhǔn)確率并不高。Sakaino等［5］通過幀間半透明物體的運動位移偏差，預(yù)測降雪運動，對于視頻幀內(nèi)固定像素點，降雪顆粒通過該點速度較快。利用此特點可進行降雪檢測。但是這類方法僅能追蹤降雪軌跡。Shen等［6］提出從視頻中檢測和提取自然降雪狀態(tài)，通過構(gòu)造濾波器組檢測視頻序列中的降雪顆粒。

上述路面條件分類處理所采用的狀態(tài)分類方法主要有:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(NN)［7］、支持向量機(SVM)［8］等。這些方法在積雪檢測中的應(yīng)用均具有一定效果，但對它們之間的綜合比較的研究不夠充足。因此，本文集中比較了NN，SVM和K近鄰分類器在路面積雪識別中的檢測效果，并提出使用樸素貝葉斯分類器設(shè)計方法對積雪路面狀態(tài)檢測進行驗證。

1 視頻積雪路面區(qū)域檢測與特征提取

1.1 視頻積雪路面區(qū)域檢測

為了通過監(jiān)控視頻辨別高速公路積雪情況，首先需要從視頻中提取出有效路面區(qū)域。有效路面指行車路面中無車輛遮擋區(qū)域(見圖1)。

圖1 有效積雪路面示意圖Fig.1 Example of efficient snow coverage area

從圖1可以看出，為了提取有效積雪區(qū)域，我們首先需要進行道路背景圖像檢測，移除干擾車輛。這里采用我們提出的復(fù)雜場景的運動目標(biāo)檢測方法進行前景目標(biāo)檢測［9］，通過前景－背景差去除干擾目標(biāo)。算法流程如圖2所示。

圖2 運動目標(biāo)檢測整體流程Fig.2 Flow chart for moving object detection

①設(shè)置背景邊緣模型。在圖2中，首先檢測背景邊緣:

式中:Fb為邊緣點像素的概率。

②更新背景邊緣模型。所有像素被分成兩組:前景點和背景點。計算背景更新:

式中:Φ(x，y，t)和Ψ(x，y，t)分別表示背景和前景點的出現(xiàn)，T是更新周期。

③背景邊界差分。計算背景邊界差分:

④背景提取。連續(xù)幀之間背景點服從高斯分布N(μ，σ2)［10］。確定背景區(qū)域:式中:ΔL(x，y，t)為t幀中(x，y)位置處亮度差值。

通過經(jīng)驗觀測，選擇背景中左下和右下區(qū)域(像素m×n)作為特征提取區(qū)。

1.2 圖像特征提取

本文選擇積雪區(qū)域路面的灰度和紋理特征描述積雪覆蓋程度。由于高速公路監(jiān)控攝像機位置固定，車輛行駛路線大體一致，不會出現(xiàn)明顯橫向和斜向行駛軌跡。隨著車輛行駛掩壓，路面積雪會呈現(xiàn)出一種沿著某一方向的紋理漸變過程。筆者提取積雪區(qū)域圖像在0°、90°和135°三個方向的共生矩陣，并且計算每個灰度共生矩陣的四個特征作為路面紋理特征描述矢量。

①角二階矩(Angular second moment，ASM):

ASM描述了圖像灰度分布均勻程度和紋理粗細(xì)度。當(dāng)ASM值較大，對應(yīng)的紋理也較規(guī)則。

②對比度(Contrast):

對比度描述了圖像灰度反差值大小，反映圖像的清晰度和紋理溝紋深淺程度。紋理溝紋越深，其對比度越大，視覺效果越清晰。

③熵值(Entropy):

熵值描述了圖像中紋理的非均勻或復(fù)雜程度。當(dāng)共生矩陣中的元素分散分布，熵值較大。

④ 逆差矩 (Inverse difference moment，IDM):

IDM描述了圖像紋理的同質(zhì)性，IDM值大則說明圖像紋理的不同區(qū)域間缺少變化，局部非常均勻。

2 樸素貝葉斯分類器設(shè)計

貝葉斯分類器的分類通過路面狀態(tài)的先驗概率，利用貝葉斯公式計算出其后驗概率，選擇具有最大后驗概率的類作為該對象所屬的類。貝葉斯分類器所實現(xiàn)的分類錯誤率或風(fēng)險在所有可能的分類器中最?。?1］。

首先將積雪路面劃分成三類:深度覆蓋、中度覆蓋和干燥路面(見圖3)。

圖3 覆蓋程度Fig.3 Coverage scales

將每個沒有類標(biāo)號的數(shù)據(jù)樣本用n維特征向量X={x1，x2，…，xn}表示，分別描述X在n個屬性{A1，A2，…，An}上的屬性值。貝葉斯分類將未知樣本分配給類Ci，當(dāng)且僅當(dāng)

最大化P(Ci|X)。式中:P(Ci|X)最大的類Ci為最大后驗假定。根據(jù)貝葉斯定理:

式中:P(X)對于所有類為常數(shù)，又因類的先驗概率未知，于是將P(C1)，P(C2)，…，P(Cm)作為等概率處理。為簡化計算，可做類條件獨立的假定。給定樣本的類標(biāo)號，假定屬性值條件相互獨立，即在各屬性間不存在依賴關(guān)系，則類屬性的概率分布情況可描述如下:

在進行貝葉斯分類器參數(shù)訓(xùn)練時，設(shè)連續(xù)變量具有或符合某種形式的概率分布，可用訓(xùn)練樣本屬性值預(yù)測該分布參數(shù)。

這里選擇高斯分布描述連續(xù)屬性值的類條件概率分布。該分布由兩個參數(shù)決定，即屬性值的均值μ和方差σ2。對于每類yj，分別計算其屬性值Xi的類條件概率分布:

式中:參數(shù)μij用訓(xùn)練樣本中第yj類中Xi屬性值的均值()估計;可由訓(xùn)練樣本的樣本方差s2估計得到。

3 分類器性能比較

3.1 K近鄰分類器

K－NN是一種基于示例學(xué)習(xí)的分類方法，通過近鄰多數(shù)投票確定對象類屬性。當(dāng)K=1時，為最近鄰分類器。

在訓(xùn)練過程中，將數(shù)據(jù)標(biāo)注為(a1，c1)，…，(aN，cN)。對新樣本a按照如下規(guī)則劃分類屬性。

將a用cj1，…，cjK中某個類標(biāo)簽標(biāo)注，按照式(17)計算投票權(quán)重:

將a劃分到具有最高權(quán)重v(c)的c類中。

3.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器(NN)

一個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由若干節(jié)點(或神經(jīng)元)互聯(lián)構(gòu)成。通過恰當(dāng)編碼期望輸出的權(quán)重，可用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)直接建模判別函數(shù)。設(shè)期望輸出y是一個二進制值組成的向量，其第j個基向量為ej=(0，…，0，1，0，…，0)T。如果x∈j類，則F(x)的第j個元素:

這里使用3層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為訓(xùn)練分類器。

3.3 SVM分類器

支持向量機SVM在高維空間構(gòu)造了一個超平面或超平面集合。給定某個標(biāo)簽訓(xùn)練集合(xi，yi)，i=1，…，l，其中xi∈Rn，y∈{1，－1}l，SVM計算最優(yōu)化解實現(xiàn)分類:

同時滿足:yi(wTΦ(xi)+b)≥1－εi，εi≥0。實驗中，選擇線性核函數(shù)。

在實驗中，數(shù)據(jù)庫圖像為200幅。我們使用交叉驗證方法(Leave－one－out)測試分類器性能。對于每類分類器進行10次驗證，將3類路面情況(重度覆蓋、中度覆蓋、干燥)識別準(zhǔn)確率的平均值作為分類器性能衡量指標(biāo)，結(jié)果如表1所示。

表1 分類器性能比較Table 1 Performance comparison

從表1可以看出，K近鄰分類器的平均識別準(zhǔn)確率受到鄰近區(qū)域特征值分布形狀的影響，從積雪到融化和干燥過程，圖像特征點分布差異較大，因此，紋理特征值的分布形狀也有不規(guī)則特點，對K近鄰分類方法有一定影響。3層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的積雪狀態(tài)判別較基于線性核函數(shù)的支持向量機的分類器效果好，但考慮到算法實現(xiàn)復(fù)雜度，及訓(xùn)練時間等因素，樸素貝葉斯分類器更適合進行積雪狀態(tài)(中度覆蓋、中度覆蓋和干燥)差異的路面分類。

4 結(jié)論

本文針對高速公路積雪狀態(tài)監(jiān)測問題，提出基于視頻信息的路面狀態(tài)判別方法，利用樸素貝葉斯分了器進行積雪狀態(tài)識別。實驗證明在基于紋理特征和灰度平均值的情況下，采用樸素貝葉斯分類器可得到最好的分類效果。該方法可為北方降雪季節(jié)ITS智能路況監(jiān)控應(yīng)用提供參考。

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