劉賀 臧晶
摘? ?要:公路流量統(tǒng)計是智能交通系統(tǒng)的主要功能之一。本文針對公路流量統(tǒng)計的問題,利用物體輪廓檢測技術(shù),使用背景差分算法和K最鄰近分類算法,實現(xiàn)運動物體檢測、車輛跟蹤和流量統(tǒng)計功能,設(shè)計了公路流量統(tǒng)計系統(tǒng),并用Python進行編程實現(xiàn),對部分視頻進行了測試,取得了較好的效果。
關(guān)鍵詞:智能交通系統(tǒng)? 公路流量統(tǒng)計? 運動物體檢測? 車輛跟蹤
1? 引言
基于機器視覺的公路流量統(tǒng)計技術(shù)是公路汽車流量統(tǒng)計技術(shù)是在不需要人為干預(yù)的情況下,從獲取視頻初始幀開始,對監(jiān)控攝像頭中的圖像序列進行剖析,將移動對象從背景中分離,然后對每輛汽車進行跟蹤,最后完成整個視頻的汽車數(shù)量計數(shù),基本得到汽車數(shù)量及道路擁堵情況。
2? 公路流量統(tǒng)計系統(tǒng)的設(shè)計
公路流量統(tǒng)計系統(tǒng)共包含四部分,提供運動的圖像獲取以及預(yù)處理、位置預(yù)測跟蹤、車輛計數(shù)與物體計數(shù)日志模塊,完成運動物體檢測、車輛跟蹤和流量統(tǒng)計等主要功能,其結(jié)構(gòu)如圖1所示。
3? 公路流量統(tǒng)計系統(tǒng)的實現(xiàn)
公路流量統(tǒng)計系統(tǒng)是基于Python語言和OpenCV庫實現(xiàn)的。系統(tǒng)由四部分構(gòu)成,實現(xiàn)技術(shù)描述如下。
(1)運動圖像獲取以及預(yù)處理。對常用圖像背景差分法、進行噪聲處理進行預(yù)處理以及車輛輪廓檢測。
(2)位置預(yù)測跟蹤。采用的算法為K最鄰近分類(k-Nearest Neighbors,KNN)算法[1]。KNN算法不需要進行參數(shù)估計,屬于一種非參數(shù)方法[2]。將每個物體的運動軌跡進行分類,將距離新的位置最近的上一個位置進行匹配,即可判斷新的位置是哪一個物體。
(3)車輛計數(shù)。當物體越過計數(shù)線時對物體計數(shù)。首先判斷物體的運動軌跡,進而判別物體是否越過計數(shù)線,并且判斷運動的方向。
(4)車輛計數(shù)日志。視頻的下方建立一個計數(shù)欄,每當一個新的車輛被計數(shù)時,該車輛的圖像將會被加載到計數(shù)欄中。
4? 公路流量統(tǒng)計系統(tǒng)測試
為了驗證本論文研究的公路流量統(tǒng)計系統(tǒng)是否具有可行性,對測試結(jié)果進行分析和總結(jié)。
(1)車輛獲取以及預(yù)處理如圖2、圖3所示。
(2)位置預(yù)測跟蹤如圖4所示。
(3)車輛計數(shù)及車輛計數(shù)日志如圖5、圖6所示。
對公路流量統(tǒng)計系統(tǒng)的實驗結(jié)果進行比較分析,發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)中各功能正常運行,故可驗證本論文設(shè)計的基于機器視覺的公路流量統(tǒng)計技術(shù)是準確有效的。
5? 結(jié)語
本文針對公路流量統(tǒng)計問題,設(shè)計了基于機器視覺的公路流量統(tǒng)計系統(tǒng),并將其應(yīng)用程序?qū)崿F(xiàn)。經(jīng)過部分視頻對公路流量統(tǒng)計系統(tǒng)進行測試,并且對測試結(jié)果進行分析,最后驗證公路流量統(tǒng)計系統(tǒng)的正確性。采用公路流量統(tǒng)計系統(tǒng)后,能夠?qū)崟r對路況進行分析,可以有效緩解交通擁塞問題。
參考文獻
[1] 遲殿委.一種基于KNN算法的手寫數(shù)字識別實現(xiàn)[J].信息與電腦:理論版,2019,31(17):20-22.
[2] 桑應(yīng)賓.基于K近鄰的分類算法研究[D].重慶大學(xué),2009.