王墨琦

摘要：智能交通系統(tǒng)（Intelligent Traffic System，ITS）是目前公路運(yùn)輸信息化、智能化的主流解決方案，其應(yīng)用依賴于車(chē)流量檢測(cè)數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確度。精準(zhǔn)的車(chē)流量信息在通過(guò)智能交通系統(tǒng)改進(jìn)車(chē)輛通行情況的過(guò)程中發(fā)揮重要作用。文章針對(duì)汽車(chē)流量檢測(cè)情況，提出了基于機(jī)器視覺(jué)的卡爾曼（Kalman）跟蹤檢測(cè)方法，收集車(chē)輛運(yùn)行中的相關(guān)信息，并對(duì)數(shù)據(jù)信息進(jìn)行歸類(lèi)整理，通過(guò)車(chē)流量信息特征數(shù)據(jù)分析，對(duì)汽車(chē)通行情況進(jìn)行有效分析，改進(jìn)原有車(chē)流量計(jì)算中的錯(cuò)檢以及誤檢問(wèn)題，從而降低了車(chē)流計(jì)數(shù)的漏檢率。

關(guān)鍵詞：機(jī)器視覺(jué)；車(chē)流量統(tǒng)計(jì)；卡爾曼檢測(cè)方法；交通狀態(tài)檢測(cè)

中圖分類(lèi)號(hào)：TP391.4文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A0引言車(chē)流量檢測(cè)是智能交通系統(tǒng)［1］中重要的研究課題之一，常見(jiàn)的檢測(cè)方法包括感應(yīng)線圈、紅外線、超聲波以及視頻檢測(cè)方法［2］。在解決道路交通擁擠方面，基于機(jī)器視覺(jué)的檢測(cè)分析方法與統(tǒng)計(jì)算法具有重要的應(yīng)用價(jià)值，經(jīng)過(guò)大量的實(shí)例驗(yàn)證，基于機(jī)器視覺(jué)的交通流量檢測(cè)和分析能夠有效解決車(chē)輛通行數(shù)據(jù)采集問(wèn)題，并據(jù)此統(tǒng)計(jì)車(chē)輛通行中的相關(guān)信息，包括車(chē)牌、車(chē)流量、車(chē)輛速度等，并在實(shí)踐中較好地發(fā)揮了智能交通系統(tǒng)的作用。本文針對(duì)車(chē)輛通行情況構(gòu)建了相應(yīng)的檢測(cè)分析算法，該算法可以準(zhǔn)確地對(duì)車(chē)輛目標(biāo)進(jìn)行跟蹤、定位與分析，在車(chē)流量統(tǒng)計(jì)方面具有顯著的應(yīng)用效果。

1車(chē)輛通行及跟蹤相關(guān)問(wèn)題分析在能見(jiàn)度較低的情況下對(duì)車(chē)流量統(tǒng)計(jì)時(shí)，若采用傳統(tǒng)的視頻分析方式難度較大，在檢測(cè)分析過(guò)程中容易出現(xiàn)算法精度低、檢測(cè)穩(wěn)定性差、車(chē)輛信息統(tǒng)計(jì)不準(zhǔn)確等現(xiàn)象。因此，為了準(zhǔn)確檢測(cè)車(chē)輛運(yùn)行信息，本文基于機(jī)器視覺(jué)技術(shù)構(gòu)建了相應(yīng)的檢測(cè)分析方法，跟蹤統(tǒng)計(jì)車(chē)輛的質(zhì)心坐標(biāo)、位置信息、運(yùn)動(dòng)區(qū)域等，并在監(jiān)測(cè)過(guò)程中進(jìn)行降噪處理，保證各項(xiàng)檢測(cè)信息的準(zhǔn)確性與全面性。

2基于Kalman濾波的車(chē)輛跟蹤數(shù)據(jù)采集2.1構(gòu)建Kalman濾波模型Kalman濾波算法通過(guò)不斷更新目標(biāo)的狀態(tài)來(lái)跟蹤目標(biāo)或協(xié)助跟蹤過(guò)程，可有效改善基于外觀特征的目標(biāo)跟蹤質(zhì)量，降低物體邊界跟蹤誤差，縮小候選跟蹤區(qū)域范圍［3］。當(dāng)前在對(duì)車(chē)輛行駛情況的分析中，研究人員廣泛應(yīng)用了Kalman濾波算法，針對(duì)車(chē)輛運(yùn)行情況構(gòu)建了一種視覺(jué)跟蹤分析方式，對(duì)目標(biāo)車(chē)輛的實(shí)際運(yùn)行情況進(jìn)行分析，在檢測(cè)運(yùn)用之后能夠縮小汽車(chē)的匹配范圍，從而在運(yùn)行中顯著地提升檢測(cè)速度，縮短各項(xiàng)信息的匹配時(shí)間。視覺(jué)跟蹤分析方式的構(gòu)建包括q維動(dòng)態(tài)系統(tǒng)與r維動(dòng)態(tài)系統(tǒng)的離散動(dòng)態(tài)系統(tǒng)。

用于觀測(cè)的q維動(dòng)態(tài)系統(tǒng)為：

x+1=Ax+ω（1）

目標(biāo)觀測(cè)方程為：

y=Hx+υ（2）

其中，x是系統(tǒng)中的狀態(tài)向量，y是系統(tǒng)中的測(cè)量向量，ω和υ分別為系統(tǒng)噪聲和測(cè)量噪聲，A和H矩陣為系統(tǒng)的狀態(tài)矩陣和測(cè)量矩陣，是系統(tǒng)的參數(shù)。

Kalman濾波算法運(yùn)用過(guò)程包括預(yù)測(cè)階段與校正階段兩個(gè)部分。在預(yù)測(cè)階段，Kalman濾波算法分析車(chē)輛以及檢測(cè)系統(tǒng)當(dāng)前的運(yùn)行狀態(tài)，分析系統(tǒng)對(duì)車(chē)輛信息的收集與判斷情況，針對(duì)檢測(cè)的圖形信息，構(gòu)建誤差協(xié)方差矩陣。在校正階段，Kalman濾波算法對(duì)汽車(chē)當(dāng)前行駛情況進(jìn)行數(shù)據(jù)校正，構(gòu)建Kalman增益矩陣，將收集到的數(shù)據(jù)代入其中，通過(guò)計(jì)算之后得出協(xié)方差矩陣。

2.2設(shè)置運(yùn)動(dòng)估計(jì)模型參數(shù)本文構(gòu)建卡爾曼系統(tǒng)模型，設(shè)定運(yùn)行參數(shù)，包括狀態(tài)向量X、測(cè)量向量Y、系統(tǒng)參數(shù)A，針對(duì)得出的數(shù)據(jù)進(jìn)行目標(biāo)匹配。得出第k+1幀第m個(gè)目標(biāo)車(chē)輛的質(zhì)心坐標(biāo)、外接矩陣長(zhǎng)、寬，計(jì)算外接矩陣面積，得出質(zhì)心距離公式、矩形面積相似公式、面積相似公式，由此計(jì)算第k+1幀上的任何車(chē)輛的面積情況，分析該數(shù)據(jù)之下的汽車(chē)通行情況。之后及時(shí)對(duì)跟蹤模型進(jìn)行更新，分析第k幀檢測(cè)目標(biāo)與第k+1幀檢測(cè)目標(biāo)匹配之后，記錄系統(tǒng)分析中的相關(guān)數(shù)據(jù)，并對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行整理與歸類(lèi)總結(jié)，保留分析中的特征數(shù)值，從而總結(jié)出新的車(chē)輛信息，及時(shí)更新Kalman模型，并保留相關(guān)的數(shù)據(jù)記錄。

筆者將第n個(gè)檢測(cè)目標(biāo)與第k+1幀上的檢測(cè)目標(biāo)進(jìn)行配對(duì)，得出其中是否存在匹配目標(biāo)，若通過(guò)數(shù)據(jù)對(duì)比沒(méi)有得到匹配目標(biāo)，則顯示當(dāng)時(shí)跟蹤的車(chē)輛已經(jīng)消失在視頻流模型之中，失去了進(jìn)一步統(tǒng)計(jì)的意義，此時(shí)將標(biāo)記目標(biāo)取消。在車(chē)輛信息新目標(biāo)進(jìn)入視頻流時(shí)，則需要建立新的模型進(jìn)行分析，要求將這些運(yùn)動(dòng)特征保留，并結(jié)合收集的相關(guān)數(shù)據(jù)構(gòu)建初始化模型。

3對(duì)汽車(chē)流量的檢測(cè)

3.1汽車(chē)目標(biāo)圖像特征分析筆者利用計(jì)算機(jī)技術(shù)，提取區(qū)域中的方位信息，并構(gòu)建合理的數(shù)據(jù)分析方式，將方位信息劃分為不同的區(qū)域，按照不同的特征進(jìn)行數(shù)據(jù)采集與分析。分析方式利用區(qū)域的數(shù)字特征，結(jié)合圖像中的幾何特征表示目標(biāo)區(qū)域的面積、周長(zhǎng)以及外接矩形等［4］。利用數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)分析存儲(chǔ)圖像中的相關(guān)信息，利用每個(gè)元素，用線段編碼形式表達(dá)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。將掃描的信息匯入數(shù)組，通過(guò)數(shù)據(jù)分析得出最終的目標(biāo)區(qū)域。掃描的起始部分為圖像首行，一直掃描至該行首項(xiàng)不為0的點(diǎn)為止，分析像素聯(lián)系為255的段，并標(biāo)出該部分內(nèi)容的起點(diǎn)、終點(diǎn)坐標(biāo)，得出區(qū)域幾何參數(shù)信息，掃描汽車(chē)通行過(guò)程中的全部數(shù)據(jù)，并得出各個(gè)區(qū)域的數(shù)據(jù)，將圖像內(nèi)容輸入之后分析該時(shí)段內(nèi)是否存在連通區(qū)域，將目標(biāo)參數(shù)輸入其中進(jìn)行數(shù)據(jù)信息匯總。

3.2汽車(chē)流量檢測(cè)根據(jù)所提取的車(chē)輛目標(biāo)特征數(shù)據(jù)參數(shù)，基于機(jī)器視覺(jué)中的圖像識(shí)別技術(shù)以及計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)檢測(cè)流量，針對(duì)目標(biāo)汽車(chē)運(yùn)行情況構(gòu)建三維立體模型，通過(guò)內(nèi)容匹配得出最終的立體信息。結(jié)合汽車(chē)運(yùn)動(dòng)過(guò)程中方向以及位置的變化情況，得出運(yùn)動(dòng)模型中速度、偏轉(zhuǎn)角度、方向等相關(guān)參數(shù)信息，由此實(shí)現(xiàn)對(duì)目標(biāo)的精準(zhǔn)定位及跟蹤，得出移動(dòng)狀態(tài)下的相關(guān)參數(shù)。對(duì)汽車(chē)在真實(shí)運(yùn)動(dòng)狀態(tài)以及表現(xiàn)運(yùn)動(dòng)狀態(tài)下的變動(dòng)情況進(jìn)行光流場(chǎng)分析，利用圖像分析汽車(chē)在運(yùn)動(dòng)狀態(tài)下的運(yùn)動(dòng)場(chǎng)，包括運(yùn)動(dòng)參數(shù)以及運(yùn)動(dòng)目標(biāo)。精準(zhǔn)追蹤汽車(chē)運(yùn)動(dòng)速度，采用迭代方式進(jìn)行分析。運(yùn)用圖像差分的檢測(cè)方法，分析汽車(chē)運(yùn)動(dòng)圖像序列各幀之間的相互關(guān)系，并構(gòu)建針對(duì)圖像的相關(guān)處理方式，將圖像序列中每幀與參考幀進(jìn)行對(duì)比。

通過(guò)對(duì)背景的更新與處理，得出汽車(chē)運(yùn)動(dòng)過(guò)程中的目標(biāo)參數(shù)，并對(duì)圖像進(jìn)行圖像二值化處理［5］，得到目標(biāo)圖像與背景圖像。對(duì)得出的汽車(chē)目標(biāo)圖像進(jìn)行去噪處理，構(gòu)建33×33的去噪模板，若黑色像素個(gè)數(shù)Sum小于設(shè)定閾值T，則說(shuō)明該區(qū)域中的內(nèi)容為噪聲點(diǎn)，則將像素灰度值從0變?yōu)?55，并對(duì)得到的像素點(diǎn)依次進(jìn)行處理，從而將運(yùn)動(dòng)中的噪聲點(diǎn)去除，得出最終的汽車(chē)目標(biāo)圖像。通過(guò)對(duì)收集到的圖像特征進(jìn)行提取與分析，得出汽車(chē)流量，分析方法為將灰度變化的圖像與背景圖形進(jìn)行差分對(duì)比，并設(shè)置一個(gè)固定的閾值。計(jì)算車(chē)輛差分圖像特征點(diǎn)個(gè)數(shù)，據(jù)此計(jì)算車(chē)輛面積，并分析此階段內(nèi)是否有車(chē)輛路過(guò)，從而對(duì)車(chē)流量進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析。結(jié)合圖像灰度變化設(shè)定既定的閾值，測(cè)量得出閾值N，設(shè)定檢測(cè)區(qū)域內(nèi)個(gè)數(shù)或目標(biāo)面積，設(shè)定目標(biāo)面積S，若目標(biāo)面積S大于灰度的閾值，則顯示該時(shí)段內(nèi)有車(chē)輛經(jīng)過(guò)，否則，則認(rèn)定沒(méi)有車(chē)輛路過(guò)。對(duì)閾值N進(jìn)行測(cè)試與調(diào)整，得出的車(chē)流量數(shù)據(jù)如表1所示。

4交通狀態(tài)檢測(cè)汽車(chē)實(shí)際運(yùn)行情況是重要的檢測(cè)內(nèi)容與要求，可以基于機(jī)器視覺(jué)，聯(lián)合運(yùn)用計(jì)算機(jī)技術(shù)與通信技術(shù)進(jìn)行分析。

提取汽車(chē)運(yùn)行過(guò)程中的交通狀態(tài)，并結(jié)合汽車(chē)流量的平均特征進(jìn)行分析，綜合判斷當(dāng)前汽車(chē)行駛狀態(tài)為擁擠或者阻塞。例如：在對(duì)一個(gè)雙車(chē)道進(jìn)行分析的過(guò)程中，假設(shè)1 min內(nèi)平均通過(guò)18輛汽車(chē)，則一天之內(nèi)該車(chē)道平均汽車(chē)流量閾為18。利用遺傳算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)智能化判斷汽車(chē)通行情況，構(gòu)建一個(gè)3層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分級(jí)器，提升計(jì)算過(guò)程中的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)速度，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)車(chē)輛運(yùn)行情況的精準(zhǔn)判斷。結(jié)合汽車(chē)流量變動(dòng)設(shè)置BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的閾值與權(quán)值，選擇平均車(chē)流量作為輸入層節(jié)點(diǎn)，將汽車(chē)經(jīng)過(guò)區(qū)域劃分為5個(gè)節(jié)點(diǎn)，將汽車(chē)通行情況作為輸出層節(jié)點(diǎn)，設(shè)置交通阻塞或者交通暢通兩個(gè)節(jié)點(diǎn)。結(jié)合經(jīng)驗(yàn)數(shù)值，估算結(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練誤差是0.055，在隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)為10時(shí)，能夠達(dá)到最佳的運(yùn)行效果。結(jié)合BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)際運(yùn)行情況分析交通狀態(tài)，利用遺傳算法累計(jì)開(kāi)展8次檢驗(yàn)，每次檢測(cè)結(jié)果識(shí)別率均超過(guò)96%，如表2所示。

阻塞交通狀態(tài)下BP算法誤差0.103，GA優(yōu)化BP網(wǎng)絡(luò)誤差0.057；暢通交通狀態(tài)下BP算法誤差0.101，GA優(yōu)化BP網(wǎng)絡(luò)誤差0.048。結(jié)果顯示，對(duì)車(chē)輛交通情況的判斷正確率均超過(guò)96%，可以將其運(yùn)用于對(duì)交通狀態(tài)的檢測(cè)過(guò)程之中，具有實(shí)時(shí)性檢測(cè)的運(yùn)用效果。

5Kalman算法實(shí)現(xiàn)跟蹤

在運(yùn)用Kalman跟蹤算法統(tǒng)計(jì)車(chē)流量信息時(shí)，按照以下流程進(jìn)行。首先計(jì)算車(chē)輛信息的特征值，與車(chē)輛的運(yùn)動(dòng)區(qū)域相結(jié)合，對(duì)圖像信息進(jìn)行預(yù)處理，再對(duì)圖像進(jìn)行初始化與二值化，進(jìn)行膨脹腐蝕與開(kāi)閉運(yùn)算，由此通過(guò)多種方式處理，進(jìn)行目標(biāo)定位，選擇分析特征，計(jì)算面積區(qū)域中的跟蹤區(qū)域特征值以及質(zhì)心位置，從而得出車(chē)輛信息特征值。隨后將目標(biāo)數(shù)值代入，構(gòu)建Kalman模型，對(duì)參數(shù)進(jìn)初始化，分析預(yù)測(cè)車(chē)輛下一時(shí)刻所處的位置。將收集到的數(shù)據(jù)值進(jìn)行匹配，構(gòu)建相似匹配函數(shù)，包括最小外接矩形長(zhǎng)與寬、運(yùn)動(dòng)車(chē)輛質(zhì)心位置、外接區(qū)域面積等，通過(guò)計(jì)算之后預(yù)判車(chē)輛的通行情況，并進(jìn)行迭代跟蹤，最終計(jì)算得出車(chē)流量?；贙alman算法進(jìn)行機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)車(chē)流量的整體流程如圖1所示。

6結(jié)語(yǔ)本文系統(tǒng)地闡釋了在基于機(jī)器視覺(jué)獲得的圖像中進(jìn)行車(chē)流量檢測(cè)的方法。檢測(cè)系統(tǒng)利用Kalman濾波模型，通過(guò)對(duì)汽車(chē)圖像的目標(biāo)特征分析，獲取跟蹤目標(biāo)，從而實(shí)現(xiàn)車(chē)流量檢測(cè)。在對(duì)車(chē)流量進(jìn)行分析過(guò)程中，有效地結(jié)合汽車(chē)面積、質(zhì)心和最小外接矩形等相關(guān)參數(shù)，利用圖像差分法對(duì)汽車(chē)流量進(jìn)行檢測(cè)，利用數(shù)值構(gòu)建汽車(chē)目標(biāo)圖像，并對(duì)圖像信息進(jìn)行去噪處理，增強(qiáng)圖像信息處理效率，從而精準(zhǔn)得出車(chē)流量，研究得出檢測(cè)識(shí)別率不低于90%，符合智能交通系統(tǒng)中實(shí)時(shí)性檢測(cè)的相關(guān)要求。文章基于該車(chē)流量檢測(cè)，利用BP網(wǎng)絡(luò)分析交通狀態(tài)，完善和優(yōu)化了智能交通系統(tǒng)中車(chē)流量檢測(cè)的應(yīng)用方式，提高了智能交通系統(tǒng)的應(yīng)用效益。該研究對(duì)智能交通系統(tǒng)持續(xù)改進(jìn)和更新具有重要的意義。

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（編輯 王雪芬）

Application of vehicle flow detection based on machine visionWang? Moqi

（Intelligence and Information Engineering College， Tangshan University， Tangshan 063000， China）Abstract： Intelligent transportation system （ITS） is currently the mainstream solution of road transportation informatization and intelligence， and its application depends on the accuracy of traffic flow detection data. Accurate traffic flow information can play an important role in the intelligent transportation system to improve vehicle traffic. In this paper， a machine vision-based Kalman tracking detection method is proposed for the detection of vehicle flow， which collects relevant information in vehicle operation， classifies and sorts out the data information， effectively analyzes the vehicle traffic situation through the analysis of vehicle flow information characteristics， and improves the error detection and false detection problems in the original traffic flow calculation， thereby reducing the missed detection rate of traffic flow counting.

Key words： machine vision; vehicle flow detection; Kalman detection method; traffic state detection