摘 要： 針對(duì)智能交通系統(tǒng)提出的夜間車(chē)流檢測(cè)問(wèn)題,，提出了一種基于視頻虛擬線圈的檢測(cè)方法。該方法主要包括車(chē)燈配對(duì)和車(chē)輛檢測(cè)兩個(gè)部分,。車(chē)燈配對(duì)是根據(jù)同一車(chē)輛的兩個(gè)車(chē)燈大小和相對(duì)位置等特性對(duì)車(chē)燈進(jìn)行配對(duì),；車(chē)輛檢測(cè)是根據(jù)車(chē)燈配對(duì)情況輸出車(chē)流量。結(jié)果表明,，該算法取得了良好的檢測(cè)效果,，具備較好的魯棒性,，并且能滿(mǎn)足實(shí)時(shí)性的要求。
關(guān)鍵詞： 智能交通,；虛擬線圈,；車(chē)輛檢測(cè)；車(chē)燈匹配
車(chē)流檢測(cè)是智能交通系統(tǒng)的重要組成部分,。車(chē)流檢測(cè)環(huán)境包括白天和夜晚兩大部分,，在對(duì)白天車(chē)流的檢測(cè)工作上，國(guó)內(nèi)外已經(jīng)做了大量研究,；針對(duì)夜晚光照強(qiáng)度低,、路面反光等復(fù)雜的車(chē)輛通行環(huán)境，目前還沒(méi)有完善的車(chē)流檢測(cè)研究成果,。由于夜間車(chē)輛是開(kāi)燈行駛,，容易識(shí)別車(chē)輛的元素只有車(chē)燈，因此夜間車(chē)流檢測(cè)目前一般使用車(chē)燈信息對(duì)車(chē)輛進(jìn)行識(shí)別,。本文主要研究基于虛擬線圈的夜晚車(chē)流檢測(cè)技術(shù)[1],。
1 夜晚車(chē)流檢測(cè)原理
夜晚，車(chē)燈是車(chē)輛被識(shí)別的最顯著元素,，本文以車(chē)燈為特征對(duì)車(chē)流進(jìn)行統(tǒng)計(jì)[2],。在車(chē)燈被識(shí)別之前，需要在視屏中設(shè)置一個(gè)虛擬檢測(cè)線圈作為感興趣區(qū)域（ROI）[3],。以車(chē)燈作為研究對(duì)象,，一輛車(chē)被識(shí)別有4個(gè)階段，如圖1所示,。
?。?）如圖1（a）所示，車(chē)輛車(chē)燈第一次進(jìn)入矩形框區(qū)域,，由于是部分而非完全進(jìn)入,，因此沒(méi)有被識(shí)別為車(chē)燈元素，故將其刪除,。
?。?）如圖1（b）所示，當(dāng)車(chē)燈完全進(jìn)入矩形框區(qū)域后,，其被識(shí)別為車(chē)燈元素,，當(dāng)與其他車(chē)燈匹配成功，則對(duì)車(chē)燈對(duì)進(jìn)行計(jì)數(shù),，車(chē)輛數(shù)加1,，并對(duì)此對(duì)車(chē)燈進(jìn)行跟蹤，以避免在其他幀中重復(fù)對(duì)此車(chē)進(jìn)行計(jì)數(shù),。
?。?）如圖1（c）所示,，這對(duì)車(chē)燈元素仍然會(huì)出現(xiàn)在其他幀中，但是因?yàn)橐呀?jīng)對(duì)其進(jìn)行了跟蹤,，不作為新的車(chē)輛進(jìn)行計(jì)數(shù),。
（4）如圖1（d）所示,，車(chē)燈離開(kāi)矩形框區(qū)域,，結(jié)束對(duì)這對(duì)車(chē)燈對(duì)的跟蹤。
特別說(shuō)明,，當(dāng)車(chē)燈對(duì)第一次匹配成功時(shí)便進(jìn)行計(jì)數(shù),，是為了避免車(chē)輛突然轉(zhuǎn)彎而在計(jì)數(shù)上有所減少。車(chē)輛的突然轉(zhuǎn)彎和設(shè)置虛擬線圈的一些情況如圖2所示,。其中,，圖2（a）所示為汽車(chē)車(chē)燈完全進(jìn)入了虛擬線圈，但是沒(méi)有經(jīng)過(guò)線圈的最下方（即圖1（d）所示的情形）,，因此仍進(jìn)行計(jì)數(shù),。
車(chē)流統(tǒng)計(jì)的完整流程圖如圖3所示。
2 夜晚車(chē)流檢測(cè)的設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)
在夜間車(chē)流量圖像中,，亮度最高的區(qū)域是車(chē)燈區(qū)域,，其次是車(chē)燈在路面形成的反光區(qū)域。一般情況下,，每輛車(chē)對(duì)應(yīng)一對(duì)車(chē)燈,，如果能夠正確地進(jìn)行車(chē)燈檢測(cè)，就能夠正確地檢測(cè)到車(chē)輛數(shù)量,。正常情況下,，車(chē)燈區(qū)域亮度明顯高于其他區(qū)域，夜間車(chē)流圖像在使用了合理的閾值進(jìn)行二值化后,，得到的是車(chē)燈的連通域[4],。為了簡(jiǎn)化車(chē)燈提取過(guò)程，本文設(shè)置了一個(gè)虛擬線圈來(lái)減少噪聲的影響,。提取車(chē)燈后,，進(jìn)行車(chē)燈配對(duì)及車(chē)輛計(jì)數(shù)等后續(xù)過(guò)程，來(lái)完成車(chē)流量檢測(cè)的整個(gè)過(guò)程,。
2.2 虛擬線圈設(shè)置及更新
由圖4可知,，經(jīng)過(guò)二值化和預(yù)處理以后，仍然有一些很難處理的噪聲,，如路燈以及路面反光所形成的連通區(qū)域，這些噪聲給識(shí)別帶來(lái)了麻煩,。為簡(jiǎn)化過(guò)程,，本文設(shè)置一個(gè)檢測(cè)窗口,，檢測(cè)窗口只檢測(cè)窗口內(nèi)的車(chē)燈優(yōu)化過(guò)程。由于檢測(cè)窗口的選取對(duì)最后的結(jié)果有很大的影響,，因此檢測(cè)窗口中不能出現(xiàn)路燈的干擾[4],。
設(shè)置虛擬線圈要注意如下兩個(gè)因素[6-7]。
?。?）虛擬線圈的尺寸
寬度上,，計(jì)數(shù)檢測(cè)線應(yīng)該包含整個(gè)車(chē)道；高度上,，則應(yīng)大于一個(gè)車(chē)燈直徑,，但并非越大越好，最優(yōu)取值為兩個(gè)車(chē)燈直徑,。檢測(cè)線過(guò)寬會(huì)增加處理時(shí)間,，過(guò)窄會(huì)漏檢，影響實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)正確性,。檢測(cè)線圈過(guò)寬,、過(guò)窄和合適的情況分別如圖2（b）、圖2（c）和圖2（d）所示,。
?。?）計(jì)數(shù)檢測(cè)線的位置
計(jì)數(shù)檢測(cè)線距離攝像機(jī)越近，圖像所描述的細(xì)節(jié)越清晰,。
檢測(cè)完一幀圖像后,，將當(dāng)前圖像更新到下一幀繼續(xù)檢測(cè)，以得到整段視頻的車(chē)流量,。
2.3 車(chē)燈匹配及車(chē)輛計(jì)數(shù)等后續(xù)處理
檢測(cè)窗口區(qū)域不僅有車(chē)燈連通域,，有時(shí)也會(huì)出現(xiàn)噪聲連通域。由經(jīng)驗(yàn)可知,，同一輛車(chē)的兩個(gè)車(chē)燈滿(mǎn)足以下3個(gè)基本條件[4,，8]。
從表1可以看出,，檢測(cè)誤差主要來(lái)自于漏檢,，沒(méi)有發(fā)生誤檢。漏檢的原因在于,，有些車(chē)輛不開(kāi)燈或者只開(kāi)一只車(chē)燈,。此例中漏檢的13輛車(chē)中，有10輛沒(méi)有開(kāi)車(chē)燈,，另外3輛只開(kāi)了1個(gè)車(chē)燈,。
根據(jù)上述實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)對(duì)比分析可以看出，系統(tǒng)在各種情況下的檢測(cè)精度都取得了較好的效果。除了算法本身對(duì)檢測(cè)精度的決定性影響外,，還有兩個(gè)因素對(duì)系統(tǒng)精度有著重要影響,，一是檢測(cè)帶位置和尺寸的設(shè)置，二是合理的檢測(cè)線設(shè)置,。
本文提出了一種基于虛擬線圈的夜間車(chē)流檢測(cè)方法,。首先設(shè)置一個(gè)虛擬線圈來(lái)標(biāo)出感興趣區(qū)域，降低車(chē)牌識(shí)別的復(fù)雜程度,；然后在感興趣區(qū)域內(nèi)通過(guò)車(chē)燈識(shí)別和車(chē)燈匹配來(lái)統(tǒng)計(jì)車(chē)輛數(shù)量,。此種算法在實(shí)際測(cè)試中取得了較好的效果，識(shí)別率超過(guò)95%,。
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