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    视频事件检测技术在道路交通监控中应用

    作者:施工队长    来源:成都系统集成公司    更新时间:2011-3-8 19:48:59    设计指数:          ★★★ 

        一、视频技术简介

        视频基本概念:视频涉及到图示可视化信息,包括静态图像和时变图像。静态图像含义是指密度随空间分布,时间为常量的图像;而时变图像的含义是空间密度随时间分布的图像。静态图像与时变图像的关系可以理解为用静止帧(still-frameimage)或图形(picture)的时间序列来表示一个时变图像。

        视频信号分为模拟视频与数字视频两种信号模式。在实际应用中很多视频信息以模拟方式记录、存储和传输,如:电视、盒式录像机、照相胶片、激光光盘等;数字视频采用彩色信号分量表示方法,不需要消隐和同步脉冲,平和垂直清晰度与每行的像素数以及每帧的行数有关。数字化的定义是对模拟视频信号进行处理时必须进行数字化。数字化最大的优点之一是在信号的传输方面,而且同时也将交换的功能联系在一起,视频信号、音频信号、计算机数据都利用0、1二进制代码在同一网络里传输和交换。对于要求大容量,高质量视频传输系统来说,尽可能降低模数转换的次数,实现视频非压缩无损传输,在各终端才能够得到更高质量的视频图像。

        视频技术是基于二维运动分析,帧差、块、光流场、像素递归等多技术融合的技术;在视频技术中运动目标的检测技术基于背景差分、背景描述、帧间差分、光流法等;运动目标的跟踪技术基于Kalman、运动目标分割等;运动目标的分类技术包括支撑矢量机、模糊积分、特征提取、多特征融合。

        二、问题提出与视频技术的引入

        问题提出:交通信息采集的方式有人工、环形线圈、微波、超声波、视频检测等。视频检测优点:提供直接的交通场景;检测范围大,可提供的交通参数多;安装、维护方便;最大优点对路面地基无损坏等(与环形线圈相比)。视频检测缺点:受环境影响大(亮度);算法复杂,不太成熟;由于环境、设备、传输等原因会引起的图像质量降低。

        视频技术的引入:视频技术引入如交通管理首先是用于视频监视,例如道路、特殊路段(大桥、隧道)交通监视,收费监视等,用观察的方法了解现场的情况。

        随着计算机软件、硬件技术发展,视频技术将在交通领域内发挥更大的做用。我们可以实现交通参数,交通量、速度的采集,交通事件采集包括事故、拥挤、违章等的检测。

        交通事件分类(1)可检测的交通事件有超速车辆,超低速车辆,高密度,高占有率(时间差距来计算),逆向行驶,停车。可检测的统计类的交通数据有车流总量(辆/小时),时间占有率(%),车头时距(秒),车辆平均速度(公里/小时):可检测实时类的交通数据:车辆通过时间,车辆通过速度。

        交通事件分类(2)交通事故包括交通状况:超速、拥挤、阻塞(高占有率)。道路条件:散落物,违章(停车、逆行、压线),行人。隧道:火灾、能见度。

        三、视频交通事件检测方法:

        自动事件检测(AID)体系结构:误警率(FalseAlarmRate,FAR);检测率(DetectionRate,DR);平均检测时间(MeanTimetoDetect,MTTD)是AI算法性能评估的指标。

        指标分析包括有:传统事件检测/早期的视频检测;交通流检测:根据交通数据推算交通事件;采用间接技术:虚拟线圈(视频)检测器+数据处理(高占有率、加利福尼亚算法等)

        方法:密布车辆检测器。但在高速公路的交通状态下,特别是夜间的隧道车流量少时无法准确得出交通事件,更无法知道交通事件的类型、位置、车辆情况等详细信息

        视频图像直接进行交通事件事故检测,采用技术:完全画面内车辆跟踪、图像自适应
       方法:直接对监控摄像机画面内所有运动的车辆、行人等移动目标进行跟踪检测。在高速公路的交通状态下,特别是夜间的隧道车流量少时都可以准确检测出交通事件,判断事件类型、位置、车辆情况等详细信息,联动报警,对道路运行安全具有重要作用。

        检测算法流程:确定检测区域;建立背景模型;确认目标:对检测区域进行确认,判断是目标或背景;目标分割(检测):通过识别出图像中符合目标特征的像素,将待识别的目标从背景中分离出来;目标跟踪:依据提取出的特征匹配前后帧中的目标;目标分类:指依据几何外形、纹理特征等对不同类型的目标进行分类;后处理:根据应用需求确定交通事件等。

        检测算法分类:知识型、运动型、立体视觉型和像素强度型四种:1、基于知识的方法:利用车辆的形状、颜色、对称性等信息以及道路和阴影等常识信息进行相关检测。2、基于运动的方法:利用序列图像之间存在的大量相关信息对目标进行检测。3、基于机器立体视觉的方法:运用两个或多个摄像机对同一景物从不同位置成像获得立体像对,通过各种算法匹配出相应像点,从而恢复深度(距离)信息。4、基于像素强度的方法:直接检测帧间变化,主要有时间差分法和背景差分法。

        四、视频交通事件检测技术应用

        城市道路、高速公路、公路隧道、收费监控等。

        实时在线检测道路交通秩序、状态,对停车、拥堵等异常状态立即报警,为ITS的实施提供真实准确、及时的信息;

        交通事故检测(撞车、撞人及灾难性事故);

        交通违章(违章停车、掉头、倒车、压线等);

        突发事件检测(交通、社会治安);

        交通设施维护、设备安全提供24小时监视;

        快速、高效自动检测,减轻交通监管人员的工作强度;

        报警信息共享、高速公路、城市交通管理;

        报警联动122、120、110、119;

        提升CCTV系统真正发挥出巨大的作用,提高管理水平。

        五、视频交通检测关键技术研究展望

        (一)运动分析、目标检测、目标跟踪、目标分类

        1、复杂背景下运动目标的检测、跟踪、分类:背景多变(背景或摄像机)

        2、背景更新技术

        3、阴影、遮挡等问题:障碍物遮挡,运动车辆遮挡。

        4、彩色信息的提取:提高参数性能

        5、同一图像中多目标识别有与特征提取

        6、基于二维图像的三维信息的提取

        7、多目识别技术

        (二)视频图像先经过采集、传输后,才进入分析

        1、视频信息采集

        (1)视场环境条件

        (2)摄像机的标定

        (3)采集设备本身质量对环境的要求:和视频检测技术本身关系不是很大,但是与质量,效果非常有关系的。需要采集设备厂家,视频传输厂家通过技术创新,质量改善会使我们交通视频检测质量取得较好的效果。

        2、视频信息传输:蛙视通信作为数字视频传输行业内的的领先者,具有较大整体优势。

        (1)组网方案:组网要有好的算法和动态,网络构架要好

        (2)视频的数字化、传输和各节点信号交换中如何保证图象的质量。只有具有较好的图像质量才能够更好的达到视频检测效果。


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