交通信息采集系統(tǒng)的研究

...wd......wd......wd...摘要智能交通信息采集系統(tǒng)(IntelligentTransportationsystem，簡(jiǎn)(ITS)作為交通系統(tǒng)的，是ITS中實(shí)時(shí)將信息出處，及時(shí)的解析與整合信息的手段之一，ITS的關(guān)鍵之一。從更長(zhǎng)遠(yuǎn)的角度出發(fā)，以此視角看交通信息采集技術(shù)的開(kāi)展過(guò)程，經(jīng)過(guò)研究人員不斷地總結(jié)和開(kāi)展，研究家們已將視頻方向的交通信息采集技術(shù)，和這種技術(shù)獲得實(shí)時(shí)交通信息來(lái)源的優(yōu)勢(shì)視為未來(lái)獲取交通信息的開(kāi)展趨勢(shì)。實(shí)時(shí)交通信息數(shù)據(jù)的采集，包括車(chē)輛每時(shí)的數(shù)量統(tǒng)計(jì)、車(chē)輛的平均車(chē)速以及車(chē)型識(shí)別等等，這類(lèi)信息在智能交通監(jiān)控系統(tǒng)中起著重要的作用。交通類(lèi)檢測(cè)磁器轉(zhuǎn)機(jī)線(xiàn)圈、超音波檢查和微波、紅外線(xiàn)光標(biāo)等多種方式、而作為視頻堅(jiān)持測(cè)，并以此為根基測(cè)定的方式近年來(lái)明顯增長(zhǎng)，是因?yàn)榫邆浯髤^(qū)域診斷、設(shè)置等靈活的優(yōu)勢(shì)，這種檢測(cè)手段已成為智能交通系統(tǒng)的研究熱點(diǎn)。本篇論文的主要研究工作如下:(1)對(duì)交通信息采集系統(tǒng)中的采集技術(shù)包括：固定型采集技術(shù)、移動(dòng)型采集技術(shù)進(jìn)展了詳盡的介紹，并且列出了其〔2〕交通信息采集方法根據(jù)固定和移動(dòng)的分類(lèi)，然后傳統(tǒng)固定式檢測(cè)方法作了詳細(xì)的分析和研究，比較各種方法的優(yōu)缺點(diǎn)，并能得到他們的交通參數(shù)，性能比較。ABSTRACTIntelligenttrafficinformationcollectionsystem(IntelligentTransportationsystem,JaneasTransportationsystem(ITS),isITSreal-timeinformationinoneofthemeansofanalyticalandintegrationofinformationintime,oneofITSkey.Real-timetrafficinformationdatacollection,includingthenumberofvehiclesallthestatistics,theaveragespeedofthevehicleandvehiclerecognition,andsoon,thiskindofinformationinintelligenttransportationmonitoringsystemplaysanimportantrole.Trafficdetectionmagneticdeviceconnectingcoil,ultrasoundandmicrowave,infraredcursorinavarietyofways,suchasinvideomeasurement,andonthisbasis,todeterminethewayobviousgrowthinrecentyears,becauseofalargeareadiagnosis,Settings,suchastheadvantagesofflexible,thedetectionmeanshasbecomeahotresearchtopicinintelligenttransportationsystem.Thispapermainresearchworkisasfollows:(1)thecollectionoftrafficinformationcollectionsystemtechnologyincluding:typefixedsamplingtechnology,mobiletechnologyhascarriedonthedetailedintroduction,andlistsits(2)thetrafficinformationcollectionmethodbasedontheclassificationoffixedandmobile,andthetraditionalstationarytestmethodhasmadethedetailedanalysisandresearch,comparetheadvantagesanddisadvantagesofvariousmethods,andcangettheirtrafficparameters,performancecomparison.1緒論1.1交通信息采集系統(tǒng)與ITS智能交通體系近2014年來(lái)，隨著國(guó)家的經(jīng)濟(jì)不斷地迅猛開(kāi)展，人們均走上了小康的生活水平，道路中的車(chē)輛也屬于直線(xiàn)型增長(zhǎng)，對(duì)路網(wǎng)建設(shè)的需求逐漸嚴(yán)重。因此，在保證提高交通網(wǎng)絡(luò)的安全質(zhì)量以及交通效率的前提下，將城市道路擁堵問(wèn)題減小到最低，并且怎樣才能做到使得交通信息采集系統(tǒng)不斷地完善與開(kāi)展、到達(dá)交通法律和法規(guī)的盡善盡美是現(xiàn)在急需思考的問(wèn)題。ITS它被稱(chēng)為智能交通系統(tǒng)，它包括兩個(gè)方面的內(nèi)容，智能交通，智能交通，ITS是一種利用先進(jìn)的信息技術(shù)(包括數(shù)據(jù)通訊、電腦等)、傳感器技術(shù)、自動(dòng)控制理論、運(yùn)籌理論綜合運(yùn)營(yíng)人工智能等多方面的交通運(yùn)輸、服務(wù)的控制和汽車(chē)制造業(yè)等可以提高車(chē)輛道路和用戶(hù)之間選出最優(yōu)道路，實(shí)時(shí)的判斷出一個(gè)正確有效的綜合運(yùn)輸體系，最終到達(dá)運(yùn)輸服務(wù)、智能型服務(wù)和管理。交通信息采集系統(tǒng)是智能交通體系中的根基，且是最為重要的組成局部，其也是某些交通流理論研究、交通運(yùn)輸規(guī)劃和交通管理維護(hù)或是道路如何設(shè)計(jì)的根基性課題。實(shí)際道路交通調(diào)查和分析，可以掌握交通狀況，明確交通問(wèn)題的本質(zhì)，從而提出相應(yīng)的解決問(wèn)題的方法;在車(chē)輛行駛路段中，對(duì)道路中的車(chē)輛進(jìn)展非常全面的、系統(tǒng)的數(shù)據(jù)收集，再進(jìn)一步對(duì)采集得到的信息進(jìn)展分析與處理。這樣的手段為交通模型提供了非?？煽康貐⒄找罁?jù)，也為交通系統(tǒng)的信息采集提供了條件。1.2交通信息汲取的重要性分析1.2.1ITS中的交通信息的地位在以智能型交通信息技術(shù)為核心的智能交通系統(tǒng)框架中，將其作為研究，我們都能看到最基本的特點(diǎn)是，用更準(zhǔn)確的信息，處理了交通信息的事故。首先需要以管理智能交通系統(tǒng)的情況來(lái)看，ITS中主要由4個(gè)分系統(tǒng)來(lái)構(gòu)成的，其中包括交通信息的采集模塊、交通信息的解析模塊、交通數(shù)據(jù)傳送的分系統(tǒng)和交通信息發(fā)表的分系統(tǒng)。將交通信息進(jìn)展收集、傳送、處理、加工和利用及發(fā)表，然后采取抑制措施等各種技術(shù)手段，通過(guò)對(duì)信息的處理分析，將信息與加工處理最優(yōu)化、算法最優(yōu)化、控制方案等的通過(guò)管理措施的指令，以及傳送技術(shù)從而能實(shí)現(xiàn)各種對(duì)終端機(jī)的限制，對(duì)交通系統(tǒng)的管制。其次，交通管理系統(tǒng)作為城市的中心技術(shù)，管理系統(tǒng)其對(duì)于交通信息的收集需求顯而易見(jiàn)。此系統(tǒng)會(huì)將西信息平臺(tái)所存儲(chǔ)的信息，試用合格服務(wù)體系的某些核心技術(shù)，將交通管理系統(tǒng)的分析技術(shù)與信息制作聯(lián)合起來(lái)。交通信息的就好似智能交通的語(yǔ)言一般，是可以向人們表達(dá)交通狀況的錦囊，因此，交通信息現(xiàn)在以及未來(lái)，都將是智能交通系統(tǒng)的核心元素。1.2.2多種交通信息的分類(lèi)以及其需求分析對(duì)于ITS系統(tǒng)來(lái)說(shuō)，交通信息可大致分為兩種靜態(tài)以及動(dòng)態(tài)。對(duì)于靜態(tài)交通信息，其實(shí)處在交通系統(tǒng)中會(huì)維持一定期限穩(wěn)定不變的信息，例如包括主要公路網(wǎng)信息、交通管理設(shè)備信息等交通根基設(shè)施信息在內(nèi)，也會(huì)囊括交通道路行駛者的行駛規(guī)律以及其在一定期限內(nèi)的穩(wěn)定信息，當(dāng)然也包括了車(chē)流量與機(jī)動(dòng)車(chē)的初始值。而動(dòng)態(tài)交通信息那么恰恰相反，其是指對(duì)于時(shí)間與空間而言相對(duì)不斷變化的一系列的信息，譬如：交通的維護(hù)狀態(tài)信息、實(shí)時(shí)的交通道路環(huán)境信息或是交通道路占用率等。在智能交通系統(tǒng)ITS中，這兩種交通信息都是極為必要的，一些相關(guān)單位例如交通統(tǒng)計(jì)部門(mén)、交通道路規(guī)劃部門(mén)和交通管理局都會(huì)因靜態(tài)交通信息的直接獲取來(lái)掌控整個(gè)交通系統(tǒng)；相反另一種動(dòng)態(tài)類(lèi)的交通信息必須有其適應(yīng)的技術(shù)手段支持，人力物力的匹配和交通整體環(huán)境的保障，用不同的方式測(cè)得后到達(dá)交通信息采集數(shù)據(jù)大量化、信息類(lèi)型多樣化、信息準(zhǔn)確性高等優(yōu)點(diǎn)，所以如何將交通系統(tǒng)中的多種多樣信息可靠準(zhǔn)確的檢測(cè)并呈現(xiàn)出來(lái)時(shí)ITS系統(tǒng)的一大關(guān)鍵因素。2交通信息采集系統(tǒng)中的采集技術(shù)2.1交通信息采集技術(shù)簡(jiǎn)介一個(gè)城市如何治理好交通不亞于治理一個(gè)國(guó)家，而交通信息在交通管制系統(tǒng)中的地位，是交通規(guī)劃、交通管理的重中之重。交通信息是城市交通規(guī)劃和交通管理的重要根基信息，通過(guò)全面、豐富、實(shí)時(shí)的交通信息不僅可以掌握城市道路的開(kāi)展現(xiàn)狀，可以做到對(duì)交通未來(lái)趨勢(shì)的促進(jìn)作用，將此可以作為交通規(guī)劃部門(mén)以及交通管理局管制路網(wǎng)的可靠依據(jù)證明。作為智能交通系統(tǒng)中的重要組成局部的交通信息檢測(cè)技術(shù)，在未來(lái)智能交通系統(tǒng)先進(jìn)的交通管理系統(tǒng)(ATMS)和先進(jìn)的交通信息系統(tǒng)(ATIS)中，都將不能離開(kāi)交通信息的采集，智能交通信息采集系統(tǒng)中的采集技術(shù)大體可以分為兩類(lèi)：一種是固定型，另一種為移動(dòng)型，且每一類(lèi)都具有各自的優(yōu)點(diǎn)。因此綜上所述，交通信息采集技術(shù)種類(lèi)繁多，在如此之多的技術(shù)之中無(wú)論是在城市道路的路網(wǎng)建設(shè)，還是再交通管理或是函數(shù)的實(shí)現(xiàn)，在未來(lái)智能交通系統(tǒng)是非常重要的，是城市交通規(guī)劃和道路交通的開(kāi)展建設(shè)科學(xué)管理的重要內(nèi)容。在現(xiàn)代智能交通管理系統(tǒng)的建設(shè)過(guò)程中，實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)檢測(cè)和評(píng)估的交通道路車(chē)輛數(shù)據(jù)收集器那么成為關(guān)鍵的一步，其是重要的交通信息數(shù)據(jù)采集終端，主要功能是統(tǒng)計(jì)車(chē)輛數(shù)和速度，以及為車(chē)輛分類(lèi)，然后分析和計(jì)算存在的信息，單位時(shí)間的汽車(chē)數(shù)量，車(chē)輛的平均速度，道路擁堵，判斷是否通過(guò)通信接口，然后將收集到的數(shù)據(jù)按照預(yù)定的時(shí)間處理周期發(fā)送到監(jiān)控中心管理、預(yù)警為交通調(diào)度和事件提供決策服務(wù)。當(dāng)前國(guó)際中，出現(xiàn)了很多種交通流數(shù)據(jù)收集器：視頻、紅外和微波雷達(dá)、感應(yīng)線(xiàn)圈等，在固定型技術(shù)中主要分為三類(lèi):磁頻、波頻、視頻。工作地點(diǎn)的變換，將移動(dòng)型此種技術(shù)與固定型技術(shù)區(qū)分開(kāi)來(lái)，對(duì)于這兩類(lèi)最為常見(jiàn)的技術(shù)，本文將會(huì)作詳盡介紹。隨著交通檢測(cè)器的逐漸成熟和智能交通系統(tǒng)技術(shù)的快速開(kāi)展，城市擁有獨(dú)立的交通采集系統(tǒng)的歷史在國(guó)外超過(guò)80年。自90年代初，在中國(guó)，逐步引入由線(xiàn)圈車(chē)輛檢測(cè)器檢測(cè)交通信息的技術(shù)，經(jīng)過(guò)十多年的開(kāi)展，此種技術(shù)基本成熟，且性?xún)r(jià)比高，穩(wěn)定，抗干擾，但檢測(cè)靈敏度低，所以國(guó)內(nèi)城市市場(chǎng)仍在培養(yǎng)階段。2.2固定型采集技術(shù)交通系統(tǒng)中按照信息采集器的工作位置可以劃分為固定型與移動(dòng)型兩類(lèi)，其中固定型技術(shù)可大致劃分為三種類(lèi)型：波頻、紅外、磁頻。2.2.1磁頻采集技術(shù)當(dāng)公路的車(chē)輛的行駛?cè)霗z測(cè)區(qū)域時(shí)，在電磁波的電磁感應(yīng)作用下，交通信息采集檢測(cè)器內(nèi)部的電流會(huì)呈現(xiàn)出忽高忽低的跳躍式上升現(xiàn)象，當(dāng)檢測(cè)器中的電流超過(guò)了限定的閥值時(shí)，那么會(huì)觸發(fā)檢測(cè)器中的記錄儀，完成對(duì)車(chē)輛通過(guò)數(shù)目及通過(guò)時(shí)間的檢測(cè)與記錄。電磁檢測(cè)器、環(huán)形線(xiàn)圈檢測(cè)器，作為固定此類(lèi)技術(shù)的一本分主體，是最為主要的工具，通過(guò)它們的使用，可使信息的獲取極為便捷?！?〕環(huán)形感應(yīng)線(xiàn)圈作為世界上使用量最多、規(guī)模最大的交通信息系統(tǒng)中的檢測(cè)器。環(huán)形線(xiàn)圈檢測(cè)器是信息檢測(cè)采集系統(tǒng)中最為實(shí)至名歸的一種感測(cè)器。這是一種傳統(tǒng)的交通信息檢測(cè)工具。當(dāng)行駛的車(chē)輛通過(guò)檢測(cè)區(qū)域時(shí)，較早時(shí)間隱藏在路面下的感應(yīng)線(xiàn)圈會(huì)自己?jiǎn)?dòng)，將產(chǎn)生電感量的變化視為首要檢測(cè)目標(biāo)。只要檢測(cè)器檢測(cè)到這種變化，就會(huì)檢測(cè)到車(chē)輛的行駛事件發(fā)生。這不僅立即可以根據(jù)改變計(jì)算出車(chē)輛的通過(guò)數(shù)、頻率、以及占有率。但單線(xiàn)圈檢測(cè)精度較低，因此可以使用雙線(xiàn)圈進(jìn)展檢測(cè)，兩組線(xiàn)圈埋設(shè)在同一路面上，之間的距離大約為6m左右，與其他的檢測(cè)方法比較，環(huán)形線(xiàn)圈交通信息檢測(cè)器技術(shù)相對(duì)容易，可以迅速掌握也更為成熟，并且還具有成本低等特點(diǎn)。〔2〕磁力檢測(cè)器磁力檢測(cè)器是通過(guò)感應(yīng)磁場(chǎng)的變化來(lái)判斷是否有車(chē)輛出現(xiàn)的，當(dāng)行駛車(chē)輛進(jìn)入檢測(cè)區(qū)域時(shí)，會(huì)造成地磁場(chǎng)的磁場(chǎng)異常，具體原理為車(chē)輛將要進(jìn)入檢測(cè)區(qū)域時(shí)，區(qū)域內(nèi)的磁力線(xiàn)以中心開(kāi)場(chǎng)聚集，而進(jìn)入?yún)^(qū)域時(shí)，磁力線(xiàn)便以中心開(kāi)場(chǎng)幅散。磁力檢測(cè)器現(xiàn)有兩類(lèi)：一類(lèi)為兩軸式的磁通門(mén)檢測(cè)器，其通過(guò)感應(yīng)豎直方向的磁場(chǎng)變化檢測(cè)車(chē)輛，兩個(gè)次級(jí)線(xiàn)圈垂直安裝，分別感知豎直放向與水平方向，只要兩個(gè)方向中的一個(gè)信號(hào)超過(guò)了預(yù)先設(shè)定的門(mén)限值，輸出電壓便會(huì)保持不變；另一類(lèi)為磁力探測(cè)器，其既能感應(yīng)到非常強(qiáng)大的磁場(chǎng)變化；也可感應(yīng)到相鄰車(chē)輛行駛道路的幾乎微弱的磁場(chǎng)變化。2.2.2波頻采集技術(shù)波頻采集技術(shù)根據(jù)檢測(cè)器的不同大致可分為兩類(lèi)：這兩類(lèi)包括有：微波檢測(cè)器與超聲波檢測(cè)器?！?〕微波檢測(cè)器微波檢測(cè)器其本質(zhì)其實(shí)為一個(gè)用來(lái)探索發(fā)現(xiàn)物體的工具。其功能是雷達(dá)功能。其會(huì)不停歇的向行駛車(chē)輛發(fā)射微波，并且進(jìn)展調(diào)整頻率的動(dòng)作。當(dāng)車(chē)輛行駛進(jìn)入檢測(cè)區(qū)域時(shí)，微波經(jīng)過(guò)由車(chē)輛阻擋而發(fā)生反射，而發(fā)生屢次反射會(huì)產(chǎn)生頻率偏移。這時(shí)由此種頻率偏移，經(jīng)過(guò)處理以及鑒定之后，再加工放大輸。此后，輸出的檢測(cè)信號(hào)，用來(lái)到達(dá)檢測(cè)交通信息的初衷。微波探測(cè)器采集系統(tǒng)一般由微波探測(cè)器，安置支架、串行數(shù)據(jù)傳輸線(xiàn)、程序軟件組成。當(dāng)車(chē)輛通過(guò)監(jiān)測(cè)區(qū)域時(shí)，安裝在路邊或道路側(cè)上方框架的微波探測(cè)器，然后使用串行數(shù)據(jù)電纜連接微波探測(cè)器和通訊設(shè)備，在探測(cè)器上，然后使用軟件行初始化設(shè)置，便可以進(jìn)展道路信息的檢測(cè)，包括車(chē)流量、車(chē)輛速度、道路占用率等參數(shù)。〔2〕超聲波檢測(cè)器波頻檢測(cè)技術(shù)的另一采集設(shè)備是利用超聲波來(lái)進(jìn)展信息的收集。其通過(guò)對(duì)車(chē)輛的原始形狀對(duì)超聲波產(chǎn)生的影響，將超聲波的變化來(lái)檢測(cè)車(chē)輛的進(jìn)入，其具備既存在著發(fā)射功能也具備接收技能。一般檢測(cè)器安布在路段的側(cè)上方或是頂端，它會(huì)持續(xù)的將超聲波分割并且發(fā)射出去，已到達(dá)檢測(cè)車(chē)輛信息的初衷。2.2.3視頻采集技術(shù)視頻檢測(cè)技術(shù)較之上面的兩種檢測(cè)技術(shù)擁有諸多優(yōu)點(diǎn)：首先其容易施工且不會(huì)破壞路面，其次視頻檢測(cè)系統(tǒng)中包含多種不同種類(lèi)攝像頭，可以實(shí)現(xiàn)不同車(chē)輛信息的檢測(cè)，另外其檢測(cè)區(qū)域也可實(shí)現(xiàn)最大化檢測(cè)并且維護(hù)方便等等。視頻檢測(cè)方法可大致分為三種：光流法、背景消除法、相鄰幀差分法，視頻檢測(cè)系統(tǒng)主要由攝像頭、檢測(cè)器、通信模塊組成，其工作原理是通過(guò)在計(jì)算機(jī)顯示器實(shí)行虛擬車(chē)輛檢測(cè)器的設(shè)置，虛擬檢測(cè)器實(shí)為一個(gè)矩形區(qū)域，檢測(cè)器會(huì)對(duì)背景圖像的灰度值進(jìn)展統(tǒng)計(jì)，當(dāng)?shù)竭_(dá)一定的門(mén)限值時(shí)，再結(jié)合計(jì)數(shù)器、時(shí)鐘等設(shè)備從而獲得車(chē)輛信息，基于視頻檢測(cè)技術(shù)的諸多優(yōu)越性，本文在以下章節(jié)會(huì)進(jìn)展詳盡的介紹。REF_Ref389528625\r[1]2.2.4固定型采集技術(shù)的優(yōu)缺點(diǎn)在不同道路、天氣等的條件下，車(chē)輛信息被由固定型檢測(cè)技術(shù)檢測(cè)到的精度也有所不同，其的安裝方式、成本以及檢測(cè)的精準(zhǔn)度也有所不同，以下將介紹不同檢測(cè)技術(shù)的優(yōu)缺點(diǎn)：2.3移動(dòng)型采集技術(shù)采集信息的探測(cè)器會(huì)將使用在不同的地方，他們不會(huì)在固定的位置進(jìn)展運(yùn)作。將工作地點(diǎn)不斷變化的技術(shù)，稱(chēng)之為移動(dòng)型的檢測(cè)技術(shù)。以下，本文將會(huì)介紹關(guān)于移動(dòng)型技術(shù)的一些細(xì)節(jié)。到現(xiàn)在為止，移動(dòng)技術(shù)主要有基于GPS〔全球定位系統(tǒng)〕的采集技術(shù)、基于浮動(dòng)車(chē)的移動(dòng)型技術(shù)。2.3.1基于GPS的采集技術(shù)GPS是一個(gè)現(xiàn)已應(yīng)用在廣泛領(lǐng)域，能夠?qū)崿F(xiàn)實(shí)時(shí)定位的移動(dòng)采集技術(shù)，其是由許多衛(wèi)星來(lái)組成的。基于GPS的采集技術(shù)通過(guò)代表車(chē)輛位置的三種信息：汽車(chē)所在的經(jīng)緯度、記錄時(shí)間、坐標(biāo)高度，經(jīng)計(jì)算機(jī)將地理信息進(jìn)展記錄后，每一顆衛(wèi)星都將不斷地向接收機(jī)發(fā)送參數(shù)信息，從而提取車(chē)輛信息。2.3.2基于浮動(dòng)車(chē)的采集技術(shù)基于浮動(dòng)車(chē)技術(shù)的移動(dòng)型采集技術(shù)，是指記錄在交通流中離散的浮動(dòng)車(chē)輛位置、速度、行駛時(shí)間預(yù)測(cè)等，利用這些信息來(lái)推測(cè)交通網(wǎng)絡(luò)流動(dòng)狀況。此種移動(dòng)型技術(shù)基本對(duì)車(chē)輛自身不做任何要求，浮動(dòng)車(chē)與一般車(chē)型沒(méi)有本質(zhì)區(qū)別，是利用GAPS技術(shù)來(lái)對(duì)車(chē)輛進(jìn)展實(shí)時(shí)位置信息的跟蹤。2.3.3移動(dòng)型采集技術(shù)的優(yōu)缺點(diǎn)移動(dòng)型采集技術(shù)優(yōu)缺點(diǎn)圖示：3車(chē)輛檢測(cè)系統(tǒng)隨著國(guó)家開(kāi)展迅猛飛進(jìn)，使用視頻手段來(lái)進(jìn)展交通信息的獲取顯現(xiàn)的尤為重要。車(chē)輛的檢測(cè)，它是一種把視頻圖像解析方法，類(lèi)型識(shí)別相結(jié)合的新型技術(shù),優(yōu)化了因此傳統(tǒng)的車(chē)輛檢測(cè)系統(tǒng)很難操作。智能交通信息采集系統(tǒng),將視頻數(shù)據(jù)中包含的視覺(jué)內(nèi)容,然后把視頻信息自動(dòng)分析和研究和信息提取的特征。因此，相關(guān)職能部門(mén)，便可通過(guò)這種視頻技術(shù)，將車(chē)輛的各種各樣的數(shù)據(jù)提取主來(lái)，通過(guò)視頻技術(shù)搜羅到相應(yīng)信息。3.1車(chē)輛的檢測(cè)原理因項(xiàng)其實(shí)，實(shí)際的車(chē)輛檢測(cè)就是把車(chē)輛的各種各樣的特征進(jìn)展收集、歸納，例如車(chē)輛的視頻圖像進(jìn)展提取。首先要將采集的對(duì)象的圖像進(jìn)展一種處理，此為數(shù)字化的，使用這種方法可以很容易的將計(jì)算機(jī)的計(jì)算簡(jiǎn)化，車(chē)輛的區(qū)分步驟包括三步：車(chē)型的斷定、圖像分割、車(chē)輛信息跟蹤。車(chē)輛圖像采集的過(guò)程是把收集到的圖像用攝像鏡頭拍攝后，傳送到計(jì)算機(jī)進(jìn)展分析與計(jì)算。基于計(jì)算機(jī)只能夠處理分析數(shù)字信號(hào)，因此必須要把視頻圖像進(jìn)展抽樣工作，和量化工作，成為數(shù)字信號(hào)后的視頻圖像被計(jì)算機(jī)再次分析。i=f(x,y)用作圖像的表達(dá)，其中圖像中的點(diǎn)位黃亮度是用f(x,y)來(lái)表示的，我們的眼睛在感知自然界的萬(wàn)物時(shí)，圖像是不連續(xù)連續(xù)的，我們稱(chēng)之為模擬圖像，基于此種模擬圖像的連續(xù)性特點(diǎn)，計(jì)算機(jī)是無(wú)法進(jìn)展識(shí)別的。必須將連續(xù)的信號(hào)進(jìn)展加工處理，離散化的采樣，空間中的這種抽樣點(diǎn)叫做采樣點(diǎn)。在空間離散的二維矩陣：之后由許多樣本點(diǎn)：這是收購(gòu)后的圖像：每個(gè)采樣點(diǎn)的亮度值是連續(xù)變化的模擬：我們把每個(gè)樣本點(diǎn)進(jìn)展量化。REF_Ref389532590\r\h[7]運(yùn)動(dòng)車(chē)輛檢測(cè)是利用視頻序列圖像的時(shí)間域以及空間域信息把運(yùn)動(dòng)車(chē)輛在視頻背景圖像中提取出來(lái)的技術(shù)。一個(gè)使用的車(chē)輛檢測(cè)系統(tǒng)應(yīng)該滿(mǎn)足很多的要求：1〕能夠正確判斷此時(shí)有無(wú)車(chē)輛；2〕完成車(chē)輛計(jì)算，顯示車(chē)輛通過(guò)量以及交通信息的各種參數(shù)；3〕計(jì)算非常容易，能有有效的進(jìn)展車(chē)輛數(shù)據(jù)分析。(一)背景差分法背景調(diào)查評(píng)分方法是通過(guò)當(dāng)前圖像和背景減法圖像檢測(cè)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的方法：是一種常見(jiàn)的視頻檢測(cè)算法檢測(cè)方法。處理措施的每個(gè)像素在圖像和背景圖像減法,如果差異大于設(shè)置值被認(rèn)為是背景像素沒(méi)有標(biāo)識(shí)。目前有很多方法提取背景圖像,簡(jiǎn)單的在不移動(dòng)對(duì)象~背景圖像,用來(lái)測(cè)試每個(gè)圖像減法的運(yùn)動(dòng)對(duì)象。另一種方法提取背景圖像的方法是基于幾幀或數(shù)十幀圖像的形成背景,使用測(cè)試后每一幀更新背景圖像。這種方式,減去麻煩的背景,但建設(shè)背景,需要一定數(shù)量的時(shí)間急劇變化干擾更敏感。(二)邊緣檢測(cè)法針對(duì)城市交通的無(wú)序性又很復(fù)雜，行為判斷中運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的不靜止性，文中利用角點(diǎn)特點(diǎn)的平移、自由變換長(zhǎng)度、旋轉(zhuǎn)等不變特征。使用運(yùn)動(dòng)車(chē)輛的Harris角點(diǎn)特征對(duì)行駛不停的這種特點(diǎn)，為了獲取改變傳統(tǒng)的光流法過(guò)程中利用了跟蹤手段，研究學(xué)者們提出了使用邊緣手段進(jìn)展檢測(cè)，可以對(duì)車(chē)輛的目標(biāo)REF_Ref389531168\r[3]分塊車(chē)輛,主要是面對(duì)的困難是，連接區(qū)域在一個(gè)前面屏幕分為許多地區(qū),有多少數(shù)量的車(chē)輛的運(yùn)動(dòng)。其次是分區(qū)邊界每輛車(chē)的位置在哪里,最后是區(qū)分不同的車(chē)輛,保持車(chē)輛,被遮擋的車(chē)輛,不同的圖像值可以給對(duì)象的位置,操作的結(jié)果的信息,如大小、形狀參數(shù)。3.2背景圖像的生成在交通繁忙的時(shí)段，如果可以得到重要的交通信息，那么可以極大的簡(jiǎn)便交通管里方式，而交通圖像的獲取也十分重要，因此交通背景圖像的生成也屬于主要模塊。必須從統(tǒng)計(jì)的方向出發(fā)，在圖像中因?yàn)樾旭偟能?chē)輛在一段時(shí)間后是可以忽略的。根據(jù)在視頻技術(shù)中獲得的圖像，將其按照一定的順序排列，將他們出現(xiàn)的頻次進(jìn)展統(tǒng)計(jì)。因?yàn)檐?chē)輛類(lèi)型很多，因此在統(tǒng)計(jì)過(guò)程中，路面上的某些同類(lèi)車(chē)輛相互重疊的幾率就會(huì)很小。從而，在一段時(shí)間內(nèi)，圖像中很多像素點(diǎn)重復(fù)幾率比較少幾乎沒(méi)有。其中出現(xiàn)最多，即在統(tǒng)計(jì)直方圖中，處于最大峰值的值對(duì)應(yīng)的一般為路面本身的值，這個(gè)方法的問(wèn)題在于，當(dāng)?shù)缆肥址泵r(shí)，統(tǒng)計(jì)直方圖中峰值的會(huì)受到削弱，甚至不再是最大值。REF_Ref389531703\r\h[4]3.3交通視頻圖像刷新技術(shù)由于在交通系統(tǒng)中的各種場(chǎng)景中，會(huì)受到各種各樣的因素制約交通視頻背景圖像的提?。浩渲泻w了陽(yáng)光照射、陽(yáng)光的強(qiáng)弱關(guān)系、拍攝角度的變化，以及當(dāng)有云層出現(xiàn)時(shí)，遮擋的面積等等，當(dāng)然還包含許多不可知的因素。在路面潛在出現(xiàn)的因素是不可預(yù)知的，一般情況下這種變化都是比較緩慢的，但是這類(lèi)慢變化會(huì)對(duì)視頻背景減法提取信息的輸出影響較大。為了能夠使得交通信息采集系統(tǒng)可以不連續(xù)的，且穩(wěn)定又可靠地工作，必須將攝像頭采集的視頻圖像做到不斷地、實(shí)時(shí)更新。背景圖像更新的算法在圖像像素根基上進(jìn)展平均值的加權(quán)計(jì)算，因此計(jì)算量十分龐大。在普通的情況下，背景圖像略去某些光線(xiàn)的細(xì)微變化外，其他的變化都是十分慢速的，所以作為研究，我們將每200幀的背景圖像進(jìn)展一次更新，將此作為更新頻率，將加權(quán)的權(quán)重設(shè)定在2的負(fù)整數(shù)次冪，這樣便可以降低計(jì)算時(shí)間，從而把程序作以?xún)?yōu)化，采納了移位計(jì)算，這樣極大的提高了計(jì)算的效率。圖像更新公式為：for(i=0;i<DemarcatememWidth*DemarcateHeight；i++)lptDetmarcateback[i]=((lptDetmarcate[i]+63*(lptDetmarcateback[i]/64=(lptDetmarcate[i]-lptDetmarcateback[i]/64+lptDetmarcateback[i]；在以上所描述的車(chē)輛檢測(cè)過(guò)程中，對(duì)無(wú)背景圖像的修正法簡(jiǎn)單探討之后，我們?cè)賮?lái)對(duì)另一種視頻背景圖像更新方法作出簡(jiǎn)要的探討：此種技術(shù)吸收了無(wú)背景圖像法的優(yōu)點(diǎn)，還攜帶了車(chē)輛檢測(cè)的反響數(shù)據(jù)。另外，在某些情況下，有些變化是極為迅速的，譬如我們舉個(gè)例子，在西安美術(shù)學(xué)院一側(cè)的天橋上進(jìn)展視頻圖像收集時(shí)，路段內(nèi)出現(xiàn)了一輛灑水車(chē)經(jīng)過(guò)監(jiān)控區(qū)域。這輛灑水車(chē)使路面出現(xiàn)了很明顯的變化在短時(shí)間內(nèi)，同樣的情形也可能發(fā)生在下雨,等天氣狀況進(jìn)展定期更新。而在更新之后沒(méi)有及時(shí)的做出車(chē)輛的跟蹤，將背景圖像錄入，因此基于以上原因會(huì)出現(xiàn)諸多的錯(cuò)誤檢測(cè)。綜上所述，為了解決此類(lèi)問(wèn)題，可以設(shè)計(jì)一個(gè)車(chē)輛背景圖像跟蹤反響系統(tǒng)，將更新過(guò)的背景圖像作權(quán)重的調(diào)整、更新頻率的設(shè)定?；蛘咴俅畏艞壴械谋尘皥D像，將更新過(guò)后的圖像重新生成背景的視頻圖像，用來(lái)趕上圖像的變化。在校準(zhǔn)擁有陰影的路段視頻中，將更新過(guò)后的視頻圖像處理后，仍然出現(xiàn)某局部畫(huà)面要暗于實(shí)際的路面，因此怎樣處理此類(lèi)問(wèn)題還有待討論。3.4交通視頻圖像的采集與傳送以視頻圖像采集為核心的信息技術(shù)的優(yōu)勢(shì)十分之多，本章節(jié)將對(duì)視頻交通信息采集系統(tǒng)進(jìn)展詳盡的分析。以核心技術(shù)視頻技術(shù)的交通信息采集系統(tǒng)，可區(qū)分為三大模塊:采集單元、視頻影像傳輸單元、交通信息媒介提取單元。采集模塊中的采集設(shè)備包含：CCD攝影機(jī)、相機(jī)、影響采集卡，CCD攝像機(jī)在采集模塊中就好似眼睛，它通過(guò)對(duì)光線(xiàn)變?yōu)殡姾刹⑵浯鎯?chǔ)之后進(jìn)展轉(zhuǎn)移，是非常理想的攝像元件。類(lèi)別包括彩色攝像機(jī)和黑白相機(jī)相機(jī):能獲取有顏色圖片的攝像機(jī)適合明亮的顏色如何區(qū)分對(duì)象和服裝等。而傳輸模塊那么包含一些光纖、光端機(jī)等設(shè)備，光纖即為光導(dǎo)纖維的簡(jiǎn)稱(chēng)，它是光纖通信的傳輸媒介。REF_Ref389531746\r\h[5]使用光纖作為傳輸視頻的工具除了需要一定數(shù)量的光纖作為線(xiàn)路布放，另外還必須獲得將光信號(hào)轉(zhuǎn)變?yōu)殡娦盘?hào)的設(shè)備，譬如光電轉(zhuǎn)換收發(fā)設(shè)備，即光端機(jī)。光端機(jī)作為光電轉(zhuǎn)換器材，由光發(fā)射與光接收設(shè)備，光發(fā)射與接收設(shè)備是由輸入方電路以及光電轉(zhuǎn)變電路構(gòu)成，通過(guò)均衡—碼型變換—擾碼—編碼，這種方法是輸入電路的主要手段。緊接著，光電轉(zhuǎn)換設(shè)備將輸入的信號(hào)轉(zhuǎn)換成適合在光纖中傳輸?shù)拇a型，轉(zhuǎn)換器將編制過(guò)后的碼型變?yōu)閿?shù)字信號(hào)再設(shè)定發(fā)光器件的光強(qiáng)，最后電信號(hào)變?yōu)榱斯庑盘?hào)在光纖傳輸系統(tǒng)中進(jìn)展傳遞。3.5交通視頻圖像的處理為了提高圖像質(zhì)量,我們必須消除和抑制干擾信號(hào),這一過(guò)程被稱(chēng)為將圖像中噪聲去除或者將所得視頻圖像變的更為平滑的處理技術(shù)。視頻圖像的諸多噪聲中，有著許多減除噪聲的方法，圖像的平滑制作能夠在空域和頻域,應(yīng)該最大化不損害圖像邊緣和圖像細(xì)節(jié)為原那么。圖像平滑技術(shù)的類(lèi)別可分為兩種,一種是全球平滑,這種方法的圖像作為一個(gè)整體或大量的圖像校正消除噪音。如維納濾波、最小二乘濾波方法。這些方法的應(yīng)用難點(diǎn)在于信號(hào)和噪聲統(tǒng)計(jì)模型,因?yàn)閷?duì)于大多數(shù)圖像,很難用簡(jiǎn)單的隨機(jī)過(guò)程來(lái)準(zhǔn)確地描述統(tǒng)計(jì)模型。REF_Ref389531994\r\h[6]計(jì)算的方法是非常大的,難以滿(mǎn)足實(shí)時(shí)要求。另一種圖像,一些小的鄰域像素的像素操作,這種方法的優(yōu)點(diǎn)是能夠并行處理多個(gè)像素,計(jì)算效率高,可實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)處理。因?yàn)榻煌ㄒ曨l圖像通常是在自然條件下收集的,因此不可防止的存在噪聲,根據(jù)噪聲的特點(diǎn)和平滑的過(guò)濾器可以選擇不同的方式。4交通數(shù)據(jù)采集4.1視頻檢測(cè)區(qū)域的信號(hào)產(chǎn)生原理移動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)視頻圖像序列的一般步驟包括:目標(biāo)識(shí)別和分割,目標(biāo)特征和當(dāng)前位置,預(yù)測(cè)下一個(gè)位置和跟蹤移動(dòng)目標(biāo)。交通流，比方果使用傳統(tǒng)方法，您將需要跟蹤每個(gè)車(chē)道多個(gè)目標(biāo)同時(shí)，您還需要考慮的過(guò)程中圖像中跟蹤過(guò)程中車(chē)輛運(yùn)動(dòng)姿勢(shì)，大小變化，識(shí)別目標(biāo)并不是統(tǒng)一的模板，如果你想實(shí)現(xiàn)高精度、實(shí)時(shí)要求并不容易，本文根據(jù)圖像特征的車(chē)輛從當(dāng)?shù)匦蜗蟮念伾兓瘜?duì)違反探測(cè)和跟蹤車(chē)輛，以防止復(fù)雜的目標(biāo)識(shí)別和分割，保證檢測(cè)精度的根基上快速運(yùn)輸計(jì)算。系統(tǒng)的核心思想在車(chē)道上設(shè)置多個(gè)“監(jiān)測(cè)區(qū)〞(只對(duì)監(jiān)控區(qū)域的圖像處理)，2d圖像信號(hào)到一個(gè)一維的時(shí)間信號(hào)，如電磁感應(yīng)線(xiàn)圈，然后監(jiān)測(cè)時(shí)間信號(hào)來(lái)判斷是否有車(chē)輛通過(guò)，并完成速度測(cè)量和分類(lèi)模型(根據(jù)導(dǎo)體，連通域的大小，復(fù)雜性，或輪廓特性，等等)。4.2車(chē)流量統(tǒng)計(jì)監(jiān)控區(qū)域的時(shí)間視頻圖像序列生成的輸出信號(hào)是整個(gè)系統(tǒng)的根基，實(shí)現(xiàn)交通流參數(shù)檢測(cè)、監(jiān)測(cè)區(qū)域的輸出信號(hào)在正確的軌道車(chē)輛系統(tǒng)的關(guān)鍵。在處理獲取的交通信息數(shù)據(jù)之前，需要將此視頻信息處理系統(tǒng)進(jìn)展重新啟動(dòng)，〔即是:圖像幀與幀之間、信號(hào)之間的差異是用來(lái)減去背景自己適應(yīng)的差異，以用來(lái)調(diào)整〕，抑或是將信號(hào)的噪音強(qiáng)弱，把整個(gè)交通信號(hào)的電平進(jìn)展調(diào)整，進(jìn)展的調(diào)整有以下幾個(gè)方面：交通數(shù)據(jù)車(chē)輛參數(shù)的檢測(cè)，所輸出的信號(hào)將屬于同一類(lèi)別中，分別為車(chē)輛之間的信號(hào)，信號(hào)和噪聲的差異。統(tǒng)計(jì)車(chē)流量的計(jì)算方法需要很多重要的數(shù)據(jù)信息，且必須使用以下工具：1)輸出信號(hào)判斷價(jià)值——關(guān)閉輸出信號(hào)強(qiáng)度的監(jiān)測(cè)區(qū)域福建價(jià)值判斷;2)圖像特征提取方法-“RGB圖像數(shù)據(jù)差異分?jǐn)?shù)〞和“差異圖像RGB統(tǒng)計(jì)〞兩種特征提取方法;3)最大的容錯(cuò)車(chē)輛跟蹤誤差可能站在極限的過(guò)程;4)最低可靠性——車(chē)輛通過(guò)監(jiān)測(cè)區(qū)域時(shí)最弱的信號(hào)強(qiáng)度或最短的時(shí)間，以確保正確區(qū)分車(chē)輛和噪音;5)正負(fù)獎(jiǎng)懲政策，以確保正確的軌道車(chē)輛，并排去除噪聲信號(hào)的影響。4.3車(chē)型的分類(lèi)與識(shí)別交通系統(tǒng)模型反映了汽車(chē)的形狀和大小,根據(jù)車(chē)輛的長(zhǎng)度和區(qū)域分為三種類(lèi)型的大、中、小型。車(chē)輛檢測(cè)識(shí)別是智能交通(ITS)組成局部，用于車(chē)型識(shí)別的傳感器主要有:紅外傳感器、壓力傳感器、超聲傳感器、微波傳感器、環(huán)形線(xiàn)圈傳感器等，目前使用較多的是環(huán)形線(xiàn)圈，其基本工作原理是:將環(huán)形線(xiàn)圈埋設(shè)在車(chē)道的路面下，通過(guò)饋線(xiàn)與檢測(cè)系統(tǒng)相連，當(dāng)有車(chē)輛從環(huán)形線(xiàn)圈上方通過(guò)時(shí)，車(chē)體底盤(pán)的鐵磁材料與環(huán)形線(xiàn)圈產(chǎn)生感應(yīng)，使得環(huán)形線(xiàn)圈的電感量發(fā)生變化，這一變化可以由車(chē)型識(shí)別儀中的檢測(cè)卡檢測(cè)到。REF_Ref389532590\r[7]本文根據(jù)車(chē)型區(qū)分的手段分為以下幾個(gè)基本步驟:1，在系統(tǒng)初始化時(shí),幾種模型,根據(jù)自定義這幾個(gè)模型的車(chē)輛跟蹤區(qū)域底部的車(chē)輛的長(zhǎng)度、寬度,根據(jù)這些模型長(zhǎng)度,寬度信息的幾個(gè)模型的判斷條件確定。2，獲取車(chē)輛的長(zhǎng)和寬，使用背景分差手段，當(dāng)車(chē)輛行駛過(guò)跟蹤區(qū)域底部時(shí)進(jìn)展信息獲取。3，根據(jù)車(chē)輛的長(zhǎng)短和維度，判定決斷車(chē)輛的車(chē)型：由于1類(lèi)(小)、2類(lèi)(中)、3類(lèi)(大)、4類(lèi)(超長(zhǎng))等幾種車(chē)型在長(zhǎng)和寬等方面存在著較大的差異，因此利用該方法能很好地區(qū)分開(kāi)來(lái)。4.4行人與車(chē)輛排隊(duì)信息提取在高速公路路段中檢測(cè)行人的數(shù)據(jù)信息，這一數(shù)據(jù)的提取對(duì)于交通系統(tǒng)來(lái)說(shuō)也是由為重要的。在高速路段，行人是不被允許踏入的，為了行人們的安全性因素考慮，交通系統(tǒng)在這里提供了行人們的安全保障。當(dāng)行人踏入高速公路的檢測(cè)區(qū)域時(shí)，電子告警系統(tǒng)會(huì)發(fā)出報(bào)警信號(hào)，這時(shí)視頻圖像會(huì)立即顯示到顯示器，促使交警部隊(duì)們的實(shí)時(shí)監(jiān)控。在車(chē)輛檢測(cè)系統(tǒng)中，光流法的優(yōu)點(diǎn)是可以對(duì)獨(dú)立的物體進(jìn)展監(jiān)控,在實(shí)際地點(diǎn)不用知曉任何有關(guān)于其的信息,也可直接提取到所需要的數(shù)據(jù)。并且還可以用于行人檢測(cè)攝像機(jī)運(yùn)動(dòng)的情況下,但是很多計(jì)算和實(shí)時(shí)處理的使用。和使用的當(dāng)前幀和背景圖像減法背景幀差分法。識(shí)別方法,使用一般的分類(lèi)方法,如支持向量機(jī)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、后驗(yàn)檢測(cè)(多項(xiàng)式分類(lèi)器和多層感知器)智能交通事件檢測(cè)方法來(lái)確定感興趣的領(lǐng)域是埋在交通道路環(huán)形線(xiàn)圈,即在主要的交通要道,嵌入相距的距離幾個(gè)環(huán)形線(xiàn)圈,通過(guò)分析環(huán)形線(xiàn)圈的監(jiān)測(cè)結(jié)果,確定交通或停車(chē)。這種方法有一些局限性:1、需要更多的環(huán)形線(xiàn)圈數(shù)量,建設(shè)、維護(hù)成本高,2、錯(cuò)誤報(bào)警,必須通過(guò)警方通過(guò)視頻檢測(cè)系統(tǒng)來(lái)處理。3、停車(chē)占地較小,我們通過(guò)視頻檢測(cè)的方法收集交通事件信息,包括檢測(cè)非法車(chē)輛和行人的經(jīng)過(guò)。例如停車(chē)、逆行等。車(chē)輛排隊(duì)是一種常見(jiàn)的交通事件，特別是在道路修建、天氣惡劣、發(fā)生交通事故等情況下，車(chē)輛排隊(duì)更為常見(jiàn)，并同時(shí)對(duì)線(xiàn)圈的檢測(cè)結(jié)果分析，如果幾個(gè)線(xiàn)圈同時(shí)長(zhǎng)時(shí)間檢測(cè)到有車(chē)，那么判斷為車(chē)輛排。REF_Ref389533447\r[9]使用該方法主要有幾個(gè)缺點(diǎn):1，檢測(cè)范圍太小且有限，需要的環(huán)形線(xiàn)圈數(shù)目眾多，安裝、維修護(hù)理成本高；2，由于線(xiàn)圈出現(xiàn)故障時(shí)也會(huì)產(chǎn)生誤檢，所以對(duì)檢測(cè)到排隊(duì)信息還需通過(guò)視頻監(jiān)控進(jìn)一步確認(rèn)，將前后兩幀圖像對(duì)應(yīng)像素點(diǎn)的灰度做差，然后統(tǒng)計(jì)灰度差超過(guò)所設(shè)閉值的像素點(diǎn)數(shù)量，再根據(jù)這個(gè)數(shù)量值來(lái)判斷前后兩幀圖像是否發(fā)生變化。REF_Ref389537374\r[11]4.5交通事件檢測(cè)在路網(wǎng)建設(shè)中，路段內(nèi)不僅包含了交通信息如何采集的問(wèn)題，還囊括了隨機(jī)的交通事件此類(lèi)信息，譬如比較經(jīng)常發(fā)生的案例：車(chē)輛擁堵、路人經(jīng)過(guò)、以及違規(guī)車(chē)輛出現(xiàn)等，這些均包括在高速公路交通事件之中。就目前常見(jiàn)的高速公路車(chē)輛檢測(cè)案例：違規(guī)停車(chē)、逆行判定、行人經(jīng)過(guò)，在這里作簡(jiǎn)單介紹。〔1〕違章停車(chē)、逆行判斷在違章諸多問(wèn)題中，以交通視頻圖像為例，由于行人在視頻圖像中的變化也就是運(yùn)動(dòng)速度不快，使用背景幀差分法的效果要優(yōu)于鄰幀法。在人體的特征類(lèi)型選取上，因?yàn)樵谝曨l圖像中能夠看簡(jiǎn)單的行人范圍不大，因此對(duì)于人體德?tīng)栞喞逦纫筝^高。本文這里對(duì)于行人檢測(cè)算法不作過(guò)多的描述，因?yàn)樾腥说臋z測(cè)需要基于背景差分法的使用，在這里便不贅述了。以上只作簡(jiǎn)單討論，我們所采用的行人檢測(cè)方式主要包括以下幾點(diǎn)：1，通過(guò)背景幀差分，獲取當(dāng)前幀中的運(yùn)動(dòng)前景為參考，采用分塊統(tǒng)計(jì)的方法，判斷每個(gè)運(yùn)動(dòng)區(qū)域的面積大小，另選取面積與行人面積相差不大的運(yùn)動(dòng)區(qū)域計(jì)為pk(=1，2…區(qū)域的編號(hào))，記錄相應(yīng)的位置、面積大小。REF_Ref389533609\r[10]5.論文總結(jié)本人在此篇論文的撰寫(xiě)中，首先簡(jiǎn)單的描述了交通信息在智能交通管理的重要性，交通管制是一個(gè)較為復(fù)雜的問(wèn)題，涉及到車(chē)流量、車(chē)輛類(lèi)型、車(chē)輛在某一道路的占用率等等許多方面的，因此得到的結(jié)論是交通信息采集系統(tǒng)的研究是極為重要的。之后，在描述了重要性之后，便對(duì)交通系統(tǒng)中的技術(shù)展開(kāi)描述。還對(duì)交通信息采集系統(tǒng)里的主體檢測(cè)技術(shù)，進(jìn)展比照并進(jìn)一步分析，詳細(xì)介紹了其優(yōu)缺點(diǎn)。并最終以交通信息的獲取方式為視頻圖像處理，進(jìn)一步的由于它的諸多優(yōu)越性而展開(kāi)分析。最后，在結(jié)尾本人對(duì)于交通系統(tǒng)常見(jiàn)數(shù)據(jù)提取的主要問(wèn)題作以描述，包括：車(chē)輛的檢測(cè)判斷，其中包括圖像獲取、圖像傳輸、背景圖像更新等方案。接著又基于各種交通數(shù)據(jù)的提取作了簡(jiǎn)要介紹。雖