《基于交通视频的运动车辆检测方法》.pdfVIP

第32卷 第3期 吉林 大 学学 报 (信 息科 学 版) Vo1．32 No．3 2014年 5月 JournalofJilinUniversity(InformationScienceEdition) May2014 文章编号：1671-5896(2014)03-0321-07 基于交通视频 的运动车辆检测方法 马卫强 (吉林铁道职业技术学院 实训与教育技术中心，吉林 吉林 132002) 摘要：为解决交通测试系统中车辆实时跟踪和分割的问题，以数字图像处理方法为手段，针对采集到的交通路 况信息，重点研究了背景差分算法提取运动车辆 ，并提出了一种计算量较小的自适应背景更新算法 ；采用一种 工作在 HSV(Hue，Saturation，Valve)空间非基于模型的车辆阴影检测算法 ，并提出设置阈值参数的方法，在去 除车辆阴影的同时也滤除了行人、自行车及摩托车等干扰 ；针对车辆阴影检测后的二值化图像，采用适合的形 态学方法进行后期处理。对实际交通环境下的大量视频和图像进行测试的结果表明，该方法可以有效地实现 运动车辆的检测。 关键词：车辆检测；背景差分；背景更新；车辆阴影 中图分类号：TP391 文献标识码：A MovingVehiclesDetectionAlgorithm BasedonTransportationVideos MA Weiqiang (TrainingandEducationalTechnologyCenter，RailwayVocationalandTechnoloyg College，Jilin132002，China) Abstract：Inordertosolvetheproblemsofreal-timevehicletrackingandseparationinthetraffictestsystem， usingdigitalimageprocessingmethod，amovingvehiclesdetectionalgorithm basedOiltransportationvideosis proposed． Forthe obtained traffic test information，the research focuseson the background subrtaction algorithm toextractmovingvehicles．Amethodofadaptivebackgroundupdatingalgorithmwithsmalleramount ofcalculationisproposedandanonmodel-basedapproachworkinginHSV(Hue，Saturation，Valve)spaceis usedtodetectvehicleshadow．Throughsettingtheproperthresholdparameters，wecanremovevehicleshadow andremovedisturbancesofpedestrian，bicycleandmotorcyclevehicleatthesametime．Afterthe shadow detection，somesuitablemorphologicalmethodsareusedforpostprocessing．Basedon largenumbertestsof realtrafficenvironmentvideoand images，theproposedmethodisproved tobeeffectiveofrmovingvehicles detection． Keywords：vehicledetection；backgroundsubtraction；backgroundupdating；vehicleshadow 0 引 —口 智能交通检测系 通过对交通信息的实时采集、传输和处理，综合了各种科技手段和先进设备，建 立一种实时、准确、高效的综合运输管理体系，可以实现