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因素。為了盡可能地減緩交通擁堵問題，維護交通秩序，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行設計，并通過實驗證明該系統(tǒng)與文獻系統(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? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 【文獻標志碼】A? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?【文章編號】1673-1069（2020）07-0194-03

1 引言

當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峻，并且大大提高了發(fā)生交通事故的風險概率。為防止問題的進一步惡化，必須首先加強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益。在智能交通系統(tǒng)中，該領域的研究人員充分利用傳感技術、計算機技術、信息技術等現(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、準確性等特點，而在智能交通系統(tǒng)中有關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)進行處理，并在每個聚類中提取目標線段來獲取目標特征并計算得到目標的位置信息，完成目標關聯(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、光端機、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)中硬件結構的具體組成結構如圖1所示。

本文系統(tǒng)中的攝像機設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)控視頻的攝像機以及無線網(wǎng)絡攝像機三種。其中重點檢測路段的監(jiān)控攝像頭主要用于對路段進行實時采集交通視頻流，通過視頻線、光纖以及網(wǎng)絡環(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行備份。選用無線網(wǎng)絡攝像機進行違章檢測，將視頻接口作為連接點，直接將模擬攝像機與顯示設備進行連接，從而完成攝像功能。本文選用的無線網(wǎng)絡攝像機型號為TL-IPC42C-4，該型號攝像機的CCD像素高達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)絡攝像機采用高性能的CMOS圖像傳感器，在對車輛違章行為進行檢測時可以保證畫質的高質量。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換為數(shù)字信號，并對其進行壓縮可以轉換到計算機上，進行下一步的操作。

在傳統(tǒng)違章車輛檢測與跟蹤系統(tǒng)的基礎上，增加工業(yè)控制機，通過工業(yè)控制機內(nèi)部的視頻捕獲卡將攝像機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)。最后將相關數(shù)據(jù)傳輸?shù)浇煌刂浦行倪M行數(shù)據(jù)管理，并進行登錄、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)軟件設計

3.1 車輛視頻圖像獲取

本文設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構如圖2所示。

由圖2可以看出，該虛擬車輛檢測器是由標簽層、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值進行相互連接。為了獲得網(wǎng)絡權重，使用包括非違規(guī)車輛樣本和違法車輛樣本的多個無標記視頻圖像樣本來進行無監(jiān)督模型訓練，并獲得初始權值，接著導入標簽信息，通過反向屬性監(jiān)視訓練來優(yōu)化網(wǎng)絡權重。

在本文系統(tǒng)當中，將可視層和隱層一看作一個受限制玻爾茲曼機，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)獲取視頻圖像的準確性，在上述公式計算基礎上，采用對比分歧算法對虛擬車輛檢測器的連接權值和偏移量進行逐步的更新。在上述訓練之后，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信息，包括目標大小、中心點坐標和其他信息。接下來，使用跟蹤表算法來跟蹤與預定檢測信息結合的目標車輛。不同框架的相同車輛是相關的。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的每一幀運動信息。

第二步：針對車輛目標生成跟蹤目標，并形成運動目標車輛鏈表。

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

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

第五步：計算新的跟蹤目標的色彩概率分布。

第六步：更新所有運動目標的色彩概率分布。

第七步：對所有運動目標進行跟蹤計算。

第八步：針對計算結果來繪制跟蹤目標框圖。

第九步：對下個目標進行檢測。

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：進入導向車道不按規(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，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，或將來自動識別車牌號碼。

4 仿真對比實驗與分析

在進行對比實驗之前，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，設置對照組為陸德彪等設計的系統(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)進行對比。在仿真平臺中，選取100組車輛作為檢測與跟蹤目標，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果，結果如表2所示。

根據(jù)表2中的實驗結果可以得出，本文方法的準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，將其應用于實際中具有更高的應用價值。

5 實際應用

在青島市勁松三路，長沙路到銀川西路方向，在5個原監(jiān)控設備基礎上，再安裝5個應用基于雙目視覺的違章車輛檢測與跟蹤系統(tǒng)的監(jiān)控設備。共同針對交通擁堵且事故高峰路段進行交通監(jiān)控，一周時間內(nèi)分別對違章車輛進行統(tǒng)計。統(tǒng)計結果如表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)控設備相較于原有的監(jiān)控設備準確率更高，更能有效地監(jiān)測出違章車輛。

6 結語

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、通信等眾多領域，在交通、安防以及公共事業(yè)等領域具有舉足輕重的作用。本文結合雙目視覺技術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。

【參考文獻】

【1】隋靚，黨建武.基于運動目標軌跡的高速公路異常事件檢測算法研究[J].計算機應用與軟件，2018，35（01）：246-252.

【2】陸德彪，郭子明，蔡伯根，等.基于深度數(shù)據(jù)的車輛目標檢測與跟蹤方法[J].交通運輸系統(tǒng)工程與信息，2018，18（03）：55-62.

【3】劉丹萍，聶宇航，許靜，等.面向樹木刷白機器人智能化的雙目攝像頭圖像畸變矯正算法研究[J].科技視界，2019（01）：114-115.

【4】張?zhí)煲恚n家明，宋佳蓉.基于連續(xù)自適應均值漂移和立體視覺的無人機目標跟蹤方法[J].應用科技，2018，45（02）：55-59.

【5】方博文，張曉東，陳敬義.基于雙目視覺的行車中障礙距離檢測方法研究[J].機械設計與制造，2019（04）：94-98.

【6】同志學，賀利樂，王消為.基于雙目視覺的工程車輛定位與行駛速度檢測[J].中國機械工程，2018，29（04）：423-428.

【7】李群生，趙剡，王進達.一種適用于高動態(tài)強干擾環(huán)境的視覺輔助微機械捷聯(lián)慣性導航系統(tǒng)/全球定位系統(tǒng)超緊組合導航系統(tǒng)[J].兵工學報，2019，40（11）：2241-2249.