劉海艷　李俊敏

摘要：智能交通系統(tǒng)（Intelligent Transportation System，ITS）是目前緩解城市交通壓力、解決交通擁堵問題的一種高效方法。短時車流量的采集與預(yù)測是智能交通系統(tǒng)的重要組成部分。本文介紹了基于視頻監(jiān)控的交通流參數(shù)檢測技術(shù)，引入混合高斯模型建立背景模型，通過背景差分法提取前景車輛，使用卡爾曼濾波方法對目標(biāo)車輛進行跟蹤和預(yù)測，基于MATLAB GUI建立車流量檢測系統(tǒng)，可顯示當(dāng)前車輛目標(biāo)的數(shù)量和車輛總數(shù)，為實現(xiàn)交通誘導(dǎo)、違章監(jiān)控、速度監(jiān)控等提供可靠準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)支持。

關(guān)鍵詞：視頻監(jiān)控 ?高斯模型 ?卡爾曼濾波 ?車流量

1 引言

隨著社會的高速發(fā)展，人民生活得到巨大改善，民眾汽車持有量顯著提升，交通擁擠現(xiàn)象頻繁發(fā)生。智能交通系統(tǒng)（Intelligent Transportation System，ITS）是目前緩解城市交通壓力、解決交通擁堵問題的一種高效方法。車流量的采集與預(yù)測是智能交通系統(tǒng)的重要組成部分，實時準(zhǔn)確的獲取車流量信息有助于保障城市道路的暢通，同時為城市交通的誘導(dǎo)和控制提供可靠準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)支持，是緩解交通擁堵、減少交通事故發(fā)生率的基礎(chǔ)和關(guān)鍵。

傳統(tǒng)的交通流量檢測有電磁感應(yīng)線圈、超聲波檢測、微波檢測和紅外光標(biāo)及基于視頻的流量檢測等多種方式。其中，基于視頻的車流量統(tǒng)計方法具有不破壞路面、安裝簡單、獲得參數(shù)更多、更直觀、監(jiān)測范圍廣等優(yōu)點，近些年得到越來越廣泛的應(yīng)用。

2 視頻信號處理

安裝于道路兩側(cè)的視頻監(jiān)控單元通過網(wǎng)絡(luò)與遠端服務(wù)器進行通信，將讀取到包含車輛信息的視頻進行簡單處理壓縮，通過網(wǎng)絡(luò)傳輸至總服務(wù)器端，服務(wù)器端對獲取信息進行綜合處理，將車輛信息、車輛位置實時傳遞給交通管理中心，通過數(shù)據(jù)分析、信息比對等為交通指揮決策提供科學(xué)依據(jù)，提高交通管理的信息化水平。

車輛目標(biāo)的檢測主要分為三個步驟：背景模型的建立、運動目標(biāo)提取、目標(biāo)跟蹤及車輛計數(shù)。

2.1背景模型的建立與更新

針對道路背景多模態(tài)的特性，引入混合高斯模型來解決該問題，對每個像素建立一個多分布混合高斯模型用來表征該像素的灰度值或顏色的變化，并根據(jù)權(quán)值和方差來決定哪些分布代表背景顏色，然后用采集到的每一幀圖像與這些分布進行匹配，來決定哪些像素屬于前景，由于場景的動態(tài)變化，所以還需要對各分布的權(quán)值、均值和方差進行實時更新以適應(yīng)環(huán)境的變化。

混合高斯模型的概率密度函數(shù)公式如（式1）和（式2）所示。

（式1）

（式2）

式中各參量的含義分別為：表示視頻第t幀圖像在圖像坐標(biāo)為（x，y）處的高斯分布量的權(quán)重值;表示在（x，y）圖像像素點的第i個高斯分布均值向量;表示協(xié)方差矩陣;E表示單位矩陣;表示視頻中第t幀的圖像在（x，y）像素點的第i個高斯分布方差?；诟怕拭芏仍恚梢詷?gòu)建由K個高斯分布的混合高斯模型。

混合高斯模型背景建立的步驟如下。

（1）參數(shù)初始化

定義參數(shù)學(xué)習(xí)率變量來反映高斯分布函數(shù)的收斂速度 ，第一幀圖像的每個像素點的高斯分布的權(quán)重初始化為，并對均值和方差進行初始化，見 （式3）和 （式4）。

（式3）

（式4）

（2）參數(shù)更新

混合高斯模型的參數(shù)更新即高斯分布權(quán)重的參數(shù)更新，對于像素點It-1的 K個高斯分布根據(jù)其權(quán)重的大小進行排序，然后進行重新的匹配，其公式如下：

（式5）

其中C在混合高斯模型的建模中常取值為2.5，即將每個像素值與當(dāng)前的K個模型進行比較，直到找到匹配新像素值的分布模型，符合匹配公式即為背景，否則即為前景。在視頻變化時，需要不斷更新權(quán)重參數(shù)。

（3）背景模型的建立

對K個高斯分布按照進行降序排列，權(quán)重大、標(biāo)準(zhǔn)差小的模式排列靠前，選取前Bt個高斯分布作為背景模型，如（式6）所示。

（式6）

式中T為自定義的權(quán)重閾值。

2.2背景差分法車輛提取

利用混合高斯模型建立了背景模型之后，通過可調(diào)參數(shù)的合理范圍設(shè)置能夠提取包含車輛目標(biāo)的前景圖像。在此基礎(chǔ)上，從提取的前景圖像中獲得車輛目標(biāo)，即完成車輛目標(biāo)的分割處理，圖像分割是在包含前景的圖像中確定目標(biāo)即完成目標(biāo)檢測，選用的目標(biāo)檢測方法為背景差分法，即首先基于混合高斯模型完成背景的提取，然后利用前景圖像減去背景圖像進行差分，得到前景圖像的二值化圖像，如圖1所示。利用形態(tài)學(xué)運算對目標(biāo)區(qū)域進行處理，消除噪聲及小散點的干擾，填充孔洞區(qū)域，提取車輛目標(biāo)，處理結(jié)果如圖2所示。

2.3車輛跟蹤

車輛目標(biāo)跟蹤和預(yù)測使用卡爾曼濾波方法，通過對車輛的運動質(zhì)心進行估計，預(yù)測出下一時刻的車輛的質(zhì)心位置和區(qū)域?？柭鼮V波方法由前一時刻的狀態(tài)得到后一時刻的狀態(tài)的基本方程如（式7）所示：

（式7）

式中：表示k時刻的車輛目標(biāo)的狀態(tài)向量;F為傳遞矩陣，其維數(shù)為n;的功能是施加于系統(tǒng)的外部控制;B是控制矩陣，將外部控制與狀態(tài)變化之間建立關(guān)系;是隨機變量，并被假設(shè)具有高斯分布。

同時，卡爾曼濾波在校正過程還需利用當(dāng)前的測量值，而當(dāng)前的測量值是很難直接獲取的，可通過測量值進行轉(zhuǎn)換，如（式8）所示。

（式8）

式中：H為測量矩陣;是測量過程產(chǎn)生的誤差，假設(shè)其具有高斯分布。

2.4基于GUI的車流量檢測系統(tǒng)的建立

基于前述視頻處理原理，建立了基于MATLAB GUI的車流量檢測系統(tǒng)，由幾部分組成：視頻信息的導(dǎo)入和處理、當(dāng)前車輛目標(biāo)的數(shù)量顯示、車輛總數(shù)的顯示、識別的車輛目標(biāo)的實時跟蹤和軌跡顯示。其顯示界面如圖3所示。

3 實驗分析

本文采集來自2段不同路段視頻進行處理，a段截取自繞城閘道入口，車流密度較低，b段截取自城市道路主路口，車流密度較大。

利用本文設(shè)計的車流量檢測系統(tǒng)進行數(shù)據(jù)處理，實驗數(shù)據(jù)如下表1，從表中可以看出對于車流量較小的場合，本系統(tǒng)算法準(zhǔn)確率較高。在車流量密度較大的場合，多個車輛互相遮擋，導(dǎo)致車輛前景分割時，粘連發(fā)生，則多個車流量被認(rèn)為是一個運動目標(biāo)，分割不準(zhǔn)確，進而導(dǎo)致計數(shù)錯誤。

4 結(jié)論

本文針對交通流的視頻監(jiān)控進行了交通流參數(shù)的測量，考慮由于天氣等因素影響路段光線，采用不調(diào)整參數(shù)的混合高斯模型建立背景模型，背景差分法提取前景車輛，使用卡爾曼濾波方法對目標(biāo)車輛進行跟蹤和預(yù)測，實現(xiàn)當(dāng)前路段車輛的計數(shù)，有效的提高了車輛識別的效率和精度，為道路交通流參數(shù)測量提供了一種新的測量方法。

參考文獻

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項目來源

校級科研項目，編號 2018ZRKX0401010。