王朋 張四海 吳非 孫永良 喬羽

【摘? 要】在大多數(shù)的交通事故中，車輛的違章行為是最主要的誘導(dǎo)因素。為了盡可能地減緩交通擁堵問題，維護(hù)交通秩序，需要開展對基于雙目視覺的違章車輛檢測與跟蹤系統(tǒng)設(shè)計研究。通過對其攝像、工業(yè)控制裝置等硬件和基于雙目視覺的車輛視頻圖像獲取、運行車輛跟蹤、車輛違章檢測等軟件進(jìn)行設(shè)計，并通過實驗證明該系統(tǒng)與文獻(xiàn)系統(tǒng)相比檢測精度更高。

【Abstract】In most traffic accidents， vehicle violation is the main inducer. In order to reduce traffic congestion and maintain traffic order as much as possible， it is necessary to design and research the detection and tracking system of illegal vehicles based on binocular vision. The hardware such as camera， industrial control device and binocular vision-based software such as vehicle video image acquisition， vehicle tracking and vehicle violation detection are designed， and the experiment proves that this system has higher detection accuracy than the literature system.

【關(guān)鍵詞】雙目視覺;違章車輛;檢測;跟蹤;系統(tǒng)

【Keywords】binocular vision; illegal vehicles; detection; tracking; system

【中圖分類號】TN958.98? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 【文獻(xiàn)標(biāo)志碼】A? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?【文章編號】1673-1069（2020）07-0194-03

1 引言

當(dāng)前人們生活水平的不斷提高，使得私家車的數(shù)量成倍增長，造成交通擁堵的問題日益嚴(yán)峻，并且大大提高了發(fā)生交通事故的風(fēng)險概率。為防止問題的進(jìn)一步惡化，必須首先加強(qiáng)對車輛交通違章行為的檢測和實時跟蹤，及時糾正車輛出現(xiàn)的違章行為，從而降低交通事故發(fā)生的概率，在最大程度上保障人們的生命安全和合法權(quán)益。在智能交通系統(tǒng)中，該領(lǐng)域的研究人員充分利用傳感技術(shù)、計算機(jī)技術(shù)、信息技術(shù)等現(xiàn)代化科技使現(xiàn)代化交通運輸管理系統(tǒng)更加具有高效性、準(zhǔn)確性等特點，而在智能交通系統(tǒng)中有關(guān)違章車輛檢測與跟蹤系統(tǒng)是其中不可獲取的組成部分，可以為交通系統(tǒng)提供更加準(zhǔn)確、客觀的現(xiàn)實依據(jù)。陸德彪等提出一種基于深度數(shù)據(jù)的車輛目標(biāo)檢測與跟蹤方法，通過采用基于柵格的參數(shù)自動化聚類算法和卡爾曼濾波算法對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，并在每個聚類中提取目標(biāo)線段來獲取目標(biāo)特征并計算得到目標(biāo)的位置信息，完成目標(biāo)關(guān)聯(lián)及狀態(tài)估計。

2 基于雙目視覺的違章車輛檢測與跟蹤系統(tǒng)硬件設(shè)計

本文基于雙目視覺的違章車輛檢測與跟蹤系統(tǒng)硬件主要包括攝像機(jī)、光端機(jī)、視頻編碼/解碼器、工業(yè)控制裝置、磁盤存儲陣列、視頻矩陣以及電視墻等，本文系統(tǒng)中硬件結(jié)構(gòu)的具體組成結(jié)構(gòu)如圖1所示。

本文系統(tǒng)中的攝像機(jī)設(shè)備主要包括對重點檢測路段的監(jiān)控攝像頭、用于記錄監(jiān)控視頻的攝像機(jī)以及無線網(wǎng)絡(luò)攝像機(jī)三種。其中重點檢測路段的監(jiān)控攝像頭主要用于對路段進(jìn)行實時采集交通視頻流，通過視頻線、光纖以及網(wǎng)絡(luò)環(huán)境將車輛運行視頻傳輸?shù)礁鱾€交警監(jiān)控中心，再將實時視頻畫面?zhèn)鬏數(shù)诫娨晧ι?，通過磁盤存儲陣列進(jìn)行備份。選用無線網(wǎng)絡(luò)攝像機(jī)進(jìn)行違章檢測，將視頻接口作為連接點，直接將模擬攝像機(jī)與顯示設(shè)備進(jìn)行連接，從而完成攝像功能。本文選用的無線網(wǎng)絡(luò)攝像機(jī)型號為TL-IPC42C-4，該型號攝像機(jī)的CCD像素高達(dá)40萬，水平分辨率為500線，照度（靈敏度）為F∶LUX=1∶20，掃描制式采用PAL制掃描，鏡頭整體規(guī)模為MTV8/5.5/4.5/3.5mm，信噪比S/N為60db，工作電源為DC14V（±2V）1800mA，視頻輸出為2.4Vp-p785Ω、BNC接頭。TL-IPC42C-4型號無線網(wǎng)絡(luò)攝像機(jī)采用高性能的CMOS圖像傳感器，在對車輛違章行為進(jìn)行檢測時可以保證畫質(zhì)的高質(zhì)量。視頻傳輸?shù)牟蹲叫盘栐诮?jīng)過指定的視頻信息捕捉卡后需將視頻信號轉(zhuǎn)換為數(shù)字信號，并對其進(jìn)行壓縮可以轉(zhuǎn)換到計算機(jī)上，進(jìn)行下一步的操作。

在傳統(tǒng)違章車輛檢測與跟蹤系統(tǒng)的基礎(chǔ)上，增加工業(yè)控制機(jī)，通過工業(yè)控制機(jī)內(nèi)部的視頻捕獲卡將攝像機(jī)模擬的視頻信號以數(shù)字化的形式展現(xiàn)，并存儲在幀緩沖器當(dāng)中。再通過幀緩沖器中的數(shù)字視頻數(shù)據(jù)，通過CPU讀入進(jìn)行分析和處理，為后續(xù)系統(tǒng)軟件部分判斷車輛是否存在違章情況提供視頻依據(jù)。最后將相關(guān)數(shù)據(jù)傳輸?shù)浇煌刂浦行倪M(jìn)行數(shù)據(jù)管理，并進(jìn)行登錄、查詢、統(tǒng)計、報表輸出及處罰管理。

3 基于雙目視覺的違章車輛檢測與跟蹤系統(tǒng)軟件設(shè)計

3.1 車輛視頻圖像獲取

本文設(shè)計的基于雙目視覺的車輛視頻圖像獲取系統(tǒng)，主要通過虛擬車輛檢測器實現(xiàn)，虛擬車輛檢測器的整體結(jié)構(gòu)如圖2所示。

由圖2可以看出，該虛擬車輛檢測器是由標(biāo)簽層、隱層一、隱層二和可視層組成。其中隱層一中共包含16×16個節(jié)點，隱層二中共包含12×12個節(jié)點，可視層內(nèi)共包含24×24個節(jié)點，并且在可視層中，節(jié)點的數(shù)量等同于輸入樣本的維數(shù)?？梢晫优c隱層之間主要是由一組權(quán)值進(jìn)行相互連接。為了獲得網(wǎng)絡(luò)權(quán)重，使用包括非違規(guī)車輛樣本和違法車輛樣本的多個無標(biāo)記視頻圖像樣本來進(jìn)行無監(jiān)督模型訓(xùn)練，并獲得初始權(quán)值，接著導(dǎo)入標(biāo)簽信息，通過反向?qū)傩员O(jiān)視訓(xùn)練來優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)權(quán)重。

在本文系統(tǒng)當(dāng)中，將可視層和隱層一看作一個受限制玻爾茲曼機(jī)，可得到可視層和隱層一節(jié)點間的狀態(tài)能量。計算公式如下：

公式（1）中，P表示可視層和隱層一節(jié)點間的狀態(tài)能量;xmn表示可視層第m行第n列位置上節(jié)點的狀態(tài)量;zij表示隱含層第i行第j列位置上節(jié)點的狀態(tài)量;ymn，ij表示可視層第m行第n列位置上節(jié)點和隱層第i行第j列位置上節(jié)點的連接權(quán)值。根據(jù)上述公式可以得出可視層狀態(tài)和隱層一狀態(tài)間的條件概率分布的計算公式為：

公式（2）和公式（3）中，K1表示可視層狀態(tài)的條件概率;K2表示隱層一狀態(tài)的條件概率。為保證本文系統(tǒng)獲取視頻圖像的準(zhǔn)確性，在上述公式計算基礎(chǔ)上，采用對比分歧算法對虛擬車輛檢測器的連接權(quán)值和偏移量進(jìn)行逐步的更新。在上述訓(xùn)練之后，可以獲得虛擬車輛檢測器，可以跨越雙眼的視覺圖像來確定是否有車輛違規(guī)。特定方法是取原始圖像上所有可能車輛區(qū)域的連接區(qū)域的最小外接矩形，并且將矩形擴(kuò)展為可能的車輛感興趣區(qū)域的20%。

3.2 運行車輛跟蹤

提取車輛視頻圖像后，根據(jù)感興趣的車輛區(qū)域，系統(tǒng)提供需要跟蹤的目標(biāo)信息，包括目標(biāo)大小、中心點坐標(biāo)和其他信息。接下來，使用跟蹤表算法來跟蹤與預(yù)定檢測信息結(jié)合的目標(biāo)車輛。不同框架的相同車輛是相關(guān)的。然后，估計并跟蹤每個車輛的運動軌跡。各幀的車輛的運行狀態(tài)通過跟蹤理解，車輛的規(guī)則和交通信號的狀態(tài)信息被結(jié)合，判斷車輛是否違反規(guī)則，具體流程為：

第一步：從車輛視頻圖像中獲取車輛目標(biāo)的每一幀運動信息。

第二步：針對車輛目標(biāo)生成跟蹤目標(biāo)，并形成運動目標(biāo)車輛鏈表。

第三步：匹配當(dāng)前的目標(biāo)對象鏈表與已跟蹤的運動車輛目標(biāo)鏈表。若存在新的車輛跟蹤目標(biāo)，則執(zhí)行第四步，若不存在新的運動車輛跟蹤目標(biāo)則執(zhí)行第七步。

第四步：將新的跟蹤目標(biāo)位置與檢測區(qū)域中心位置做比較，若新的跟蹤目標(biāo)出現(xiàn)則對區(qū)域中心位置進(jìn)行并跳轉(zhuǎn)到第五步，若不在則跳轉(zhuǎn)到第六步。

第五步：計算新的跟蹤目標(biāo)的色彩概率分布。

第六步：更新所有運動目標(biāo)的色彩概率分布。

第七步：對所有運動目標(biāo)進(jìn)行跟蹤計算。

第八步：針對計算結(jié)果來繪制跟蹤目標(biāo)框圖。

第九步：對下個目標(biāo)進(jìn)行檢測。

根據(jù)上述步驟完成跟蹤檢測。

3.3 檢測違章車輛

違法車輛包括：進(jìn)入導(dǎo)向車道不按規(guī)定方向行駛;交叉路口不按規(guī)定行駛或停車;違反限速規(guī)定等車輛。在交叉路口根據(jù)紅綠燈的狀態(tài)信息以及車輛的運行狀態(tài)信息根據(jù)表1中所述條件對車輛是否存在違章行為進(jìn)行檢測。

根據(jù)表1，在檢測到發(fā)生違規(guī)行為的車輛的情況下，自動調(diào)用攝像機(jī)，根據(jù)所檢測到的車輛的特定空間和地理位置，捕捉違法車輛的車牌，或?qū)碜詣幼R別車牌號碼。

4 仿真對比實驗與分析

在進(jìn)行對比實驗之前，首先建立數(shù)據(jù)可視化的模擬車輛行車記錄的仿真平臺，設(shè)置對照組為陸德彪等設(shè)計的系統(tǒng)與跟蹤系統(tǒng)下對違章車輛的檢測，與本文系統(tǒng)對違章車輛的檢測系統(tǒng)進(jìn)行對比。在仿真平臺中，選取100組車輛作為檢測與跟蹤目標(biāo)，并保證每一組的車輛行駛狀態(tài)都各不相同，對比兩種系統(tǒng)的違章車輛檢測與跟蹤結(jié)果，結(jié)果如表2所示。

根據(jù)表2中的實驗結(jié)果可以得出，本文方法的準(zhǔn)確率明顯高于陸德彪等的方法。說明本文提出的基于雙目視覺技術(shù)提出的違章車輛檢測與跟蹤系統(tǒng)，對車輛違章行為的檢測精度更高，將其應(yīng)用于實際中具有更高的應(yīng)用價值。

5 實際應(yīng)用

在青島市勁松三路，長沙路到銀川西路方向，在5個原監(jiān)控設(shè)備基礎(chǔ)上，再安裝5個應(yīng)用基于雙目視覺的違章車輛檢測與跟蹤系統(tǒng)的監(jiān)控設(shè)備。共同針對交通擁堵且事故高峰路段進(jìn)行交通監(jiān)控，一周時間內(nèi)分別對違章車輛進(jìn)行統(tǒng)計。統(tǒng)計結(jié)果如表3所示。

由兩種監(jiān)控系統(tǒng)的實際監(jiān)控違章車輛結(jié)果可知，基于雙目視覺的違章車輛檢測與跟蹤系統(tǒng)的監(jiān)控設(shè)備相較于原有的監(jiān)控設(shè)備準(zhǔn)確率更高，更能有效地監(jiān)測出違章車輛。

6 結(jié)語

違章車輛檢測與跟蹤作為智能交通系統(tǒng)的一部分，涵蓋了計算機(jī)、通信等眾多領(lǐng)域，在交通、安防以及公共事業(yè)等領(lǐng)域具有舉足輕重的作用。本文結(jié)合雙目視覺技術(shù)提出一種全新的檢測與跟蹤系統(tǒng)，希望為車輛違章檢測的智能化、精確化發(fā)展提供方向。

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