基于视频的车辆速度检测算法开题报告

1. 研究目的与意义（文献综述）

随着生活水平的提高，路上车辆日益的增多，城市交通或高速公路具有了车流量大、车速变化快等特点，如突然的停车和超速等，这都使得道路交通上容易发生重大交通事故。各种交通问题的严重性使得全社会开始关注交通安全这一话题，在当今迫切需要改进交通路况和提高交通通行能力的时候，如何釆用各种技术来解决改善交通问题开始成为整个社会研究的热点，而智能交通管理则是其中一个非常重要的研究方向。

实时动态的交通信息是交通管理智能化的基础。在交通信息的采集技术研究中，基于视频的检测技术由于方便、快捷的特点而备受青睐，已成为智能交通系统(its)中研究的热点。道路车辆实时运行速度，作为一个重要的交通参数，已成为各种项目研究中一个重要的核心数据和前提。对车辆速度的监控管理也能有效预防车辆的超速和拥堵，减少交通事故的发生，进而缓解交通压力。

本课题正是在这种背景下开发出来，下面对国内外发展现状进行总结。

在国外，针对车辆检测技术的研究很早就开始了，上世纪70年代就有人提出了利用计算机视觉的方法进行车辆的检测。1972年日本第一次成功开发了采用图像处理相关技术进行车辆速度检测的仪器，随后国际上其他一些国家也着手进行这方面的研究应用。1984年t.abramczuk通过设置虚拟检测线的方式来进行车辆的检测，进而检测车辆的实时速度.同年，美国minnesota大学的机器视觉与人工智能实验室第一次进行了将计算机视觉运用到交通管理系统的研究。与此同时，该大学成立了iss(image sensing system)公司，专门从事交通视频检测的相关研究工作。1990 年，美国明尼达州交通部在明尼达州大学研究的 autoscope 视频监控系统基础上建立了世界上第一个基于视频的虚拟线圈测速系统，经过实地测试结果表明，该系统实用性强，能够 24 小时不间断对车辆信息进行检测。英国的 trafficmaster 视频监控系统在英国取得了广泛的应用，特别是在大范围的高速公路车辆检测工作中，该系统能够通过计算机实时提供车辆行驶速度以及当前车流密度，然后交通系统监控

2. 研究的基本内容与方案

基于视频的车速检测方法研究，需要知道目标车辆的位移信息和行走时间，因此需要进行运动车辆的检测与提取，然后根据目标车辆的特征进行跟踪，最后通过获得的车辆的位置信息来实现车辆速度的测量。因此，针对基于视频的车速检测方法所用到的技术和方法，分别从运动车辆检测、目标车辆跟踪、速度测量三个方面来拟定方案措施。

首先，常用的车辆检测方法，包括帧间差分法、背景差分法及光流法。经比较，帧间差分法检测出的车辆中间存在空隙，光流法计算复杂，较难实现，而背景差分法可以满足实时性要求，且得到的前景目标较帧间差法效果较好。故决定采用一种基于帧间差分和背景差分相融合的车辆检测提取算法。

其次，现有的目标跟踪方法主要可以分为四类：基于运动区域的跟踪、基于轮廓的跟踪、基于目标特征的跟踪和基于模型的跟踪。经比较，基于区域匹配的跟踪方法在运动目标较少且无遮挡时，跟踪效果较为良好。故决定采用基于运动区域的跟踪方法。

最后确定速度测量的方案，有跟踪法和虚拟线圈法两种方案。跟踪法根据帧间固定时间间隔很容易知道车辆的运行时间t,再根据帧间坐标，变换模型也可求得路程s，由v=s/t即可算出车辆速度。而虚拟线圈法则是固定一段路程s，再测量所需固定时间间隔t,从而求得车速。原理上两者都可，为方便实现，故选择跟踪法测量速度。

3. 研究计划与安排

第1-3周：查阅相关文献资料，明确研究内容，完成开题报告。

第4-6周：安装必要的工具软件visual studio 2012 opencv3.0，学

习编写图像和视频处理程序。

4. 参考文献（12篇以上）

[1] 刘瑞祯，于仕琪编著.opencv教程[m].北京：北京航空航天大学出版社，2009.

[2] r.c.gonzalez, r.e.woods. digital image processing (third edition)[m], 北京：电子工业出版社，2010.

[3] 李琦，邵春福，岳昊. 核窗口尺寸和目标模型自适应的均值漂移跟踪[j]，华南理工大学学报（自然科学版），2013, 41（2）：74-81.

[4] 张红颖，胡正. 融合局部三值数量和色度信息的均值漂移跟踪[j]，电子与信息学报，2014,36（3）：624-630.