移动阴影环境下的车辆视频检测算法研究

摘要

智能交通系统(ITS)是未来交通系统的发展方向，它是将先进的信息技术、数据通讯传输技术、电子传感技术、控制技术及计算机技术等有效地集成运用于整个地面交通管理系统而建立的一种在大范围内、全方位发挥作用的，实时、准确、高效的综合交通运输管理系统。先进的交通检测技术和计算处理技术是智能交通系统中的一个重要研究领域。 无线传感网络是新一代的传感网络，具有非常广泛的应用前景。将无线传感网络技术与智能交通技术相结合，为交通系统提供多种信息源，通过融合多种传感器的数据可以提高单一传感器的检测精度。 本论文的研究内容得到了上海市科委重大项目“无线传感器网络关键技术攻关及其在道路交通中的应用示范研究”项目的支持。在整个项目的研究过程中，主要开展了单一传感器的车辆检测算法研究。本文在分析和总结国内外研究成果和最新研究技术的基础上，首先选取视频传感器来研究交通检测技术。在自然光照下的交通环境中，车辆阴影的存在是影响车辆检测的一个重要方面，很容易造成车辆的漏检和多检。因此有必要专门对有车辆阴影的环境下对车辆检测算法进行研究。 本文研究实现的交通视频检测系统基于虚拟线圈检测技术，主要包括背景建模、前景提取、阴影检测、交通参数计算几个模块。背景建模模块采用时间中值法进行背景初始化，并按照一定的规则自适应地更新背景；前景通过当前帧与背景帧做差分得到；对于阴影检测部分，本文针对彩色空间和灰度空间对阴影检测算法进行了试验研究；最后，文章利用状态机增强了系统检测的鲁棒性，并对交通流量进行了统计。 文章对本项目的主要贡献和研究创新点如下： 1．项目前期进行了大量的调研分析与研究，比较各种车辆检测器的特点及应用价值； 2．参与了视频样本库的建立； 3．对四种不同的背景初始化方法进行了试验比较分析； 4．利用时间中值背景建模法和颜色恒常性原理，提出基于RGB空间的阴影检测算法。 5．利用互相关系数的性质和加总表(sum-table)的计算，提出基于快速归一化的互相关函数(FNCC)的阴影检测算法。 本检测系统已经在PC机上仿真实现。试验证明，本文提出的算法可以实时有效地检测出车辆阴影，对车流量的统计有较高的正确率。在以后的研究中，还需要对车速、车长等多种交通参数的计算方法进行研究分析。