沈陽理工大學(xué) 周 越 李 碩

針對車輛的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測，幀差法可以迅速、精準(zhǔn)地把監(jiān)控視頻中的運(yùn)動(dòng)車輛檢測出來，也就是把運(yùn)動(dòng)目標(biāo)從序列圖像中提取出來。

在發(fā)展社會(huì)經(jīng)濟(jì)的大背景下，我們的城市越來越城市化，但是隨之而來的問題也越來越多，比如生活的秩序很混亂，這時(shí)實(shí)時(shí)的人數(shù)統(tǒng)計(jì)就可以發(fā)揮它的作用了。如：優(yōu)化調(diào)度電梯可以采用統(tǒng)計(jì)電梯的人數(shù)來完成，這樣電梯的利用率就會(huì)顯著提升，用戶就不會(huì)花大量的時(shí)間去等待。甚至，我們還可以去統(tǒng)計(jì)交叉路口處的人流量、車流量，這樣的話，就可以妥善安排好執(zhí)勤人員的工作時(shí)間和工作量。

所以基于機(jī)器視覺的公路流量檢測技術(shù)的研究，主要就是為了將終端的智能化給提高上去（曹富奎，白天，許曉瓏.基于公路監(jiān)控視頻的車輛檢測和分類），在系統(tǒng)的終端實(shí)現(xiàn)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測和目標(biāo)跟蹤及在此基礎(chǔ)上的人物動(dòng)作行為分析等功能。其主要優(yōu)勢體現(xiàn)在以下兩個(gè)個(gè)方面：減少人力、提高計(jì)數(shù)的準(zhǔn)確性、提高可靠性。就目前而言，可應(yīng)用于高速入口及出口監(jiān)控?cái)z像頭的智能化實(shí)現(xiàn)，在視頻監(jiān)控實(shí)現(xiàn)監(jiān)控流量功能以及在市內(nèi)高峰期時(shí)間段的車輛流量統(tǒng)計(jì)，從而分擔(dān)監(jiān)控中心的人工監(jiān)控工作負(fù)擔(dān)，提高網(wǎng)絡(luò)監(jiān)控系統(tǒng)的工作效率。

1 運(yùn)動(dòng)車輛檢測算法

偵差法：由于在視頻的不同時(shí)間點(diǎn)內(nèi)，所獲取的幀圖像不同。彼此相連接的幾幀進(jìn)行差分處理，根據(jù)同一位置的像素點(diǎn)作差從而得到差分絕對值，當(dāng)這個(gè)絕對值超過特定閾值時(shí)就可以知道目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)形態(tài)，從而實(shí)現(xiàn)對運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的檢測（劉羅仁.基于機(jī)器視覺的前方車輛檢測和車距測量算法研究）。即如果同一位置做差后，亮度變化太大。就說明是運(yùn)動(dòng)的目標(biāo)物體造成的。因?yàn)橄噜彽膬蓭霾?，背景模型不斷更新所以該效果圖具有實(shí)時(shí)性。首先，將連續(xù)的兩幀由公式(1)進(jìn)行相減操作，得到差分圖像后，我們可以自行設(shè)置一個(gè)閾值T，然后對差分圖像進(jìn)行二值化處理，此時(shí)用到公式(2)，再對二值圖像進(jìn)行連通性分析即可判別運(yùn)動(dòng)目標(biāo)。兩幀差分法的流程圖如圖2所示。

如果設(shè)定閾值為T，

式中：

Dn(x, y)——差分圖像；

fn(x, y)——第n幀圖像；

fn-1(x, y)——第n-1幀圖像；

T——差分圖像二值化閾值。

式中：

Dn(x, y)——差分圖像；

傳統(tǒng)媒體仍處于“兩強(qiáng)兩弱”的生存狀態(tài)，“兩強(qiáng)”即強(qiáng)勁的內(nèi)容創(chuàng)作力，強(qiáng)大的社會(huì)資源整合能力；“兩弱”即技術(shù)研發(fā)能力孱弱，無法滿足互聯(lián)網(wǎng)高速發(fā)展、快速升級的技術(shù)要求，另一弱點(diǎn)則是創(chuàng)新機(jī)制弱化，組織架構(gòu)和運(yùn)行機(jī)制難以適應(yīng)當(dāng)下形勢。建設(shè)縣級融媒體中心是對習(xí)近平重要講話精神的貫徹落實(shí)，這一舉措將加強(qiáng)基層傳播手段和話語方式的創(chuàng)新?！翱たh治，天下安”，縣級融媒體中心的建設(shè)如能取得良好成效，將改善中國基層輿論場的情緒生態(tài)。由此，建設(shè)縣級融媒體的必要性不言而喻。

Rn`(x, y)——二值化圖像；

T——差分圖像二值化閾值。

雖然兩幀差法有實(shí)現(xiàn)簡單和運(yùn)算速度快的優(yōu)點(diǎn)。但是在光線不斷變化的環(huán)境下，效果不好容易有重影（郭若彤，羅茜，黃凌霄，徐維昌.汽車檢測技術(shù)的算法系統(tǒng)研究與實(shí)現(xiàn)）。有些時(shí)候如果運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的速度很快，在提取的目標(biāo)內(nèi)容易出現(xiàn)大量的白色塊影響目標(biāo)提取的準(zhǔn)確性。如果引入三幀差分算法，可以彌補(bǔ)一些相鄰兩幀差分算法的缺陷。它的原理就是第一步找到操作對象，也就是在視頻里相連續(xù)的三幀，然后把相鄰連續(xù)的兩幀依次進(jìn)行像素值做差操作得到兩個(gè)前景圖像，這時(shí)操作對象變?yōu)閮山M前景圖像，最終我們可以得到最后一步的前景圖像然后開始進(jìn)行形態(tài)學(xué)操作。 三幀差分法的流程圖如圖3所示。

圖1 車輛檢測的流程

圖2 兩幀差分法示意圖

圖3 三幀差分法示意圖

圖4 原始圖像

圖5 幀差法圖像

fn+1、fn和fn-1分別為相減得到的第n+1幀、第n幀和第n-1幀的圖像，fn+1(x，y)、fn(x，y) 和fn-1(x，y)分別為三幀圖像灰度值，Dn+1和Dn是按照式(1)分別得到的差分圖像，接著對Dn+1和Dn按照式(3)進(jìn)行與操作，得到圖像Dn'，最后再開始閾值處理、連通性分析操作，最終提取出運(yùn)動(dòng)目標(biāo)。

式中：

Dn'(x, y)——最終差分圖像；

fn+1(x, y)——第n幀圖像；

fn(x, y)——第n幀圖像；

fn-1(x, y)——第n-1幀圖像。

2 算法仿真結(jié)果

將連續(xù)的兩幀圖像進(jìn)行差分法后，絕大多數(shù)的無關(guān)物體都由于閾值的設(shè)置最終被過濾，留下了需要檢測的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)。結(jié)果圖如圖4和5所示。

結(jié)論：實(shí)驗(yàn)表明：該種算法的優(yōu)點(diǎn)：原理簡單，計(jì)算量小，值得推廣應(yīng)用于高速入口及出口監(jiān)控?cái)z像頭的智能化實(shí)現(xiàn)，在視頻監(jiān)控實(shí)現(xiàn)監(jiān)控流量功能以及在市內(nèi)高峰期時(shí)間段的車輛流量統(tǒng)計(jì)，從而分擔(dān)監(jiān)控中心的人工監(jiān)控工作負(fù)擔(dān)，提高網(wǎng)絡(luò)監(jiān)控系統(tǒng)的工作效率。