- 相關(guān)推薦
高速公路視頻超速臨控系統(tǒng)的實現(xiàn)
摘要：介紹了一種高速公路視頻超速監(jiān)控系統(tǒng)的硬件構(gòu)成、軟件功能和動目標檢測、動目標跟蹤與速度測量、車牌自動定位以及車牌字符自動識別等關(guān)鍵技術(shù)的實現(xiàn)方法。該系統(tǒng)可廣泛應(yīng)用于高速公路管理、卡口管理、巡邏執(zhí)勤、逃逸車輛抓捕等場合，具有很好的應(yīng)用前景。隨著國民經(jīng)濟的迅猛發(fā)展，我國的高速公路建立發(fā)生了翻天覆地的變化。公路上行駛的車輛越來越多、速度也越來越快，與車輛交通有關(guān)的案件也呈不斷上升勢頭，交通肈事逃逸等案件時有發(fā)生。如何運用科學的手段幫助公安部門有效控制高速公路上超速違章現(xiàn)象、抓捕逃逸車輛，已成為公安交通部門急待解決的問題。目前能完成超速監(jiān)控功能的成熟系統(tǒng)有：基于微波雷達和基于激光的超速監(jiān)控系統(tǒng)。它在車輛經(jīng)過時，利用反射波的頻率變化監(jiān)控在車輛信息，不能提供超速汽車類型、車牌號碼等全面的交通信息，無法及時進行違章處理及抓捕逃逸車輛。
本高速公路視頻超速監(jiān)控系統(tǒng)利用視頻圖像處理技術(shù)，對高速公路車道上的汽車進行非接觸式監(jiān)控，獲得超速車輛車速、車牌號碼、違章照片等運行狀態(tài)信息，可應(yīng)用于高速公路管理、逃逸車輛抓捕等場合。
1 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)
高速公路視頻超速監(jiān)控系統(tǒng)的硬件結(jié)構(gòu)如圖1所示。它由超速監(jiān)控攝像頭和現(xiàn)場計算機等部分組成。在高速公路上安裝監(jiān)控攝像頭（一個彩色全景攝像機、n個車道級彩色攝像機）及超速監(jiān)控計算機，24小時實時監(jiān)控高速公路上所有通過車輛的車速信息。系統(tǒng)軟件包含超速車輛檢測和自動車牌識別兩部門。超速監(jiān)控計算機通過實時視頻采集卡首先采集高速公路的全景圖像，并利用全景圖像進行超速車輛檢測；如檢測到違章車輛，啟動相應(yīng)車道的攝像機工作，采集近景圖像并用利近景圖像自動車牌識別，其識別結(jié)果可分車牌號碼字符、車牌號碼照片、汽車違章照片分別修配存到超速違章車輛數(shù)據(jù)庫，以供事后處理；如需要，還可通過無線、有線或光纖通信網(wǎng)自動向高速公路收費站的違章處理服務(wù)器傳送違章車輛的車牌號碼、違章照片信息，以實時進行違章處理。軟件系統(tǒng)功能框圖如圖2所示。
2 軟件功能實現(xiàn)
2.1 動目標分割[1][2]
理想情況下，從視頻圖像進行超速車輛檢測時，可以直接用幀間差的方法比較前后兩幀圖像，去除靜止的區(qū)域，保留運動區(qū)域，判定視場中是否存在著汽車，判斷汽車的運動軌跡及速度。但是在實際的成像過程中，場景中的諸多因素，包括照明情況、場景中物體的幾體形狀和物理性質(zhì)（特別是表面的反射性質(zhì)）、成像系統(tǒng)的特性以及光源、物休和成像系統(tǒng)之間的空間關(guān)系等，都被綜合為單一圖像中像素點的灰度值；由于空間的強輻射、光照的變化和傳感器本身的光學特性等原因，會在每一幀圖像中產(chǎn)生較強的干擾和噪聲。因此，在進行圖像檢查前對圖像進行基于平均法去噪的初始背景獲得和基于Kalman濾波[3]的實時背景更新等預(yù)處理；然后采用提取函數(shù)[4]分割目標與背景。
設(shè)Ck={ck(x,y)}代表當前圖像，Rk={rk(x,y)}代表參考圖像，其中(x,y)為像素點的坐標，ck(x,y)≥0,rk(x,y)≤255,則提取函數(shù)Ek=(ck(x,y),rk(x,y))定義如下：
容易知道，式中0≤Ek(ck(x,y),rk(x,y)) ≤1。
用提取函數(shù)對在公路上采集到的實際運動車輛的圖像做動目標檢測，其實驗結(jié)構(gòu)如圖3所示。
2.2 動目標跟蹤及速度測量[5]
在目標跟蹤的同時，需要判斷計算目標的運動速度，所以采用特征點匹配的方法進行動目標跟蹤，以便利用特征點的視差計算車速。其要點是：在一幀圖像的活動目標窗口中選擇一組具有不變性質(zhì)的特征點，與下一幀圖像中的同類特征點作匹配，從而求得視差。這就是特征點匹配的方法。
采用Moravac[6]算子作為點特征提取算子。它基于一個理想的特征點，在其四周所有方向上灰度具有很大的方差。
特征點提取的步驟為：首先，在5х5的窗口計算
式中，i=n-2,...,n 2;j=m-2,...,m 2;m,n為窗口中心像元的行、列序列，gij為（i,j）處圖像的灰度值。
然后，確定備選特征點，若像元的有利值M大于經(jīng)驗閾值，則該像元為備選特征點；否則，該像元不是特征點。
最后，用抑制局部非最大M值的方法，確定特征點。檢驗每個備選特征點的M值是否為一定大�。�5х5，7х7，9х9）窗口內(nèi)的最大值，如果在窗口內(nèi)有幾個備選特征點，則取M值最大的像元作為特征點，其余均去掉。
為保證匹配的正確率，采用協(xié)方差最大與差的絕對值之和最小作為雙重判據(jù)，決定匹配點的取舒暢，以增強匹配結(jié)果的可靠性。
【高速公路視頻超速臨控系統(tǒng)的實現(xiàn)】相關(guān)文章：
機車視頻監(jiān)控系統(tǒng)的研究與實現(xiàn)03-07
物流企業(yè)網(wǎng)絡(luò)視頻監(jiān)控系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)03-21
數(shù)字視頻局域網(wǎng)監(jiān)控系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)03-18
基于P2P視頻點播系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)11-23
2.4GHz無線視頻傳輸系統(tǒng)中射頻發(fā)射機的實現(xiàn)03-07
無線巡更系統(tǒng)技術(shù)的實現(xiàn)03-18
視頻監(jiān)控系統(tǒng)―視頻捕獲和傳輸模塊VC++03-08