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基于视频监控的高速公路运动车辆检测技术分析

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运动车辆 ； 以区分前景运 动和背景运动 ， 难 因此 ， 当背景发生运
动 时 （ 如 ： 景 中 随 风 摇 动 的树 木 ） 容 易 造 成 检 测 错 误 ； 果 例 背 ， 如 运 动 车 辆 的 颜 色 比较 均 匀 ， 测 出 的 车辆 中 间往 往 有 很 大 的 “ 检 空 洞 ” 而 且 在 车辆 的 后 面 有 “ 影 ” 直 接 影 响 车 辆 检 测 的 准 确 性 ， 鬼 ， （ 如 １ ； 能检 测 静 止 车 辆 。因 此 ， 间 差 分 检 测 法 无 法 适 应 ）不 帧
在光流 法中 ， 光流场和运动场是两个 基本的概念。光流场
ｊ
ｌ ０
）， １ －（ １ ）
ｅｅ ｌ ｓ
（ １ ）
是 与帧间差分法 的本 质区别所在 。在实 际应 用中 ， 普遍是对 图 像 的像素特征进行背景建模 ， 从而对像素点进行分类 （ 一般分为 背景像素点和前景像素点 ）提取出背景 图像。 ， 背景差 分检测 法的主要优点是 ：． １ 实现步骤简单 、 运算速度 快， 实时性较高 ；． ２ 通过 背景建模 可以准确而快 速地 提取背景 图 像， 并通过 差分运算检测 运动车辆 ， 因此抑制 了复杂背景对检 测效 果地影 响 ， 实用性 较强 ；． ３无需预先 采集场景信息 ， 并且对 采集 图像 的要求较低 （ 灰度 图像或彩 色图像均 可 ）适用范 围较 ，
ｙ 为背景图像 中（ Ｙ 坐标点的像素值 ； 为 阈值。 ） ，）
背 景 差 分 检 测 法 中 ， 取 背 景 图 像 的 过 程 称 为 背 景 建 模 提 （ ａｋｒｕｄ Ｍｏｅｉ ） Ｂ ｃ ｇ ｎ ｄ ｌ ｇ 。背 景 建 模 是 背 景 差 分 法 的 核 心 技 术 ， ｏ ｎ
括车辆事故 、 辆停驶 、 通拥堵 、 辆慢行 、 辆逆行 等 ， 车 交 车 车 为道 路 的交 通 安 全 管理 和 道 路运 营提 供 极 大 的帮 助 。 基 于 视频 监 控 的运 动 车辆 检 测 技 术 主要 包 括 ４ 类 实 现 方 大 法 ： 问差 分 法 、 差 分 法 、 流榆 测 法 和车 辆 特 征检 测 法 。本 帧 背景 光
一
背景差分检测法 的基本思想是 ： 将采集 到的视 频图像 与当 前背景图像进行差分运算 ， 获取差值 图像 ， 并对该差值 图像取阈
值 ， 而 榆 测 出运 动 车 辆 的 方 法 。公 式 描 述 如 下 ： 从
Ｍ（ ） ：
、
帧 间差 分 法
ＣＡ ｄ ｒ ｎ 人 早在 １８ 年 就 采 用 这 种 差 分方 法 来 检 测 运 ．ｎ ｅｓ 等 ｏ ９５
动 目标 ；ｌ Ｊ ｉ ｏ 等人在 １９ 年提 的运 动车辆跟踪 分 Ａａ ． ｐ ｎ ｎ Ｌｔ ９８ 类系统 中也采用 了这种差分检测方法来检测运动车辆 。Ｋ ｍ ｄ ａ ｅａ
等 人 于 １９ 年 提 出 了 ｊ 帧 之 间 的 差 分 柃 测 方 法 ： 帧 间 差 分 运 ９６
』 １ 一（ Ｉ Ｆ （ ） ）
广 （ 同２ 。 如 ） 三 、 流 检 测 法 光
其 中 ， （ ， 为 检测 出 的运 动 车辆 在 图像 中 （． ） 标 点 的 ，） Ｙ坐
像素值 ；（ ） 时刻视频罔像中 （ ） 坐标点 的像 素值 ； 为 ＾ ， 为ｆ ， ）
阈值。
● 一 一
（） ｅ 图 １ （） 一 帧 图 像 、ｂ 后 一 帧 图像 、ｃ 帧 间差 分 结 果 （ 鬼影 和 空 洞 ） ａ前 （） （） 有
帧问差分检测法的主要优点 ： 一是算法 实现简单 、 运算速度 快； 二是 由于 帧图像帧 之间 的间隔较短 ， 间的光线变 化非常 其
小 ， 此检 测 结 果 不 易 受 环 境 光 线 变化 的影 响 。然 而 ， 检 测 方 因 该
法 的主要缺点也很突 ， 表现在 ： 处理效果与图像采样频率 以及
被 检 测 车辆 的 车速 有 关 ， 速 过快 或过 慢 时 ， 车 都难 以准 确 检 测 出
段。视频监控车辆的检测就是利用摄像机采集的视频图像作 为 信号输 入， 通过对视频图像的处理分析 ， 在罔像 的覆盖 范围内 ， 能够进行交通参数的检测及各种 交通事件 、 事故 的自动榆测 ， 包
罄 鳓壤蓬 鬻 蓐翰嚣翁潼莉黧恭蛩嚣
中交第二 公路勘 察设 计研究 院有 限公 司 谢 建
建一 随着时代 的发展 ， 高速公路通车 里程越来越 长 ， 高速公路 临
设删 系 统 在交 通 Ｔ 程 方 面 占据 了 主 导地 位 监 控 系统 可 以 让 我 们 控
全 面 的 了解 道 路 交 通 状 况 ， 快 更 及 时 地 对 道 路 的突 发 事 件 进 更 行 为 同时 也 为 道 路 瓣 了解 和处 理 ， 高 速公 路 管 理 人 员提 供 了 方便 ， 的 使 用 者 提 供 了有 效 的交 通 管 理 、 制 、 视 、 导 交 通 运 行 手 控 监 诱
【 ０ ｅｅ ｌ ｓ
（ ２ ）
动车辆检测法的基本思想是 ： 将相邻 的图像数据帧做差分运算 ， 获取差值 图像 ， 并对该差值图像进行 阈值化 ， 而检测 运动车 从
辆 。公 式 描述 如下 ：动车辆在 图像 中（， 坐标点的 Ｍ（ ， ） ） 像 素值 ； ｘ ｙ 为 当前视频 图像 中（ ｙ 坐标点的像素值 ； ｘ Ｆ（ ，） ，） Ｂ（ ，
复杂交通场景 中的车辆行驶速度不 定 、 存在运 动物体等因素的
干 扰 ， 且 检测 中会 现 “ 洞 ” “ 并 空 和 鬼影 ” 象 。 现 二 、 景 差分 法 背
文， 笔者详细分析了这 ４ 种常用的运动车辆检测技术方法 ， 归纳 ｝ ｆ Ｊ
各种榆测方法的优缺点 ， 为今后新的检测方法研究提供参考 。

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高速公路视频监控系统调研报告V1.0

高速公路视频监控系统调研报告V1.0

高速公路视频监控系统市场调研报告一、项目概述高速公路与一般公路相比，具有线性好、设计标准高、交通流量大、行车速度快等特点，如不采用先进的监控管理措施，在交通量大、气候恶劣的情况下，极易发生交通事故和交通阻塞。

特别是，在一些车流量非常大的高速公路系统上，部署全程监控显得必不可少。

这些监控系统可实施交通流量和交通运行监视；对关键点进行气象检测；对关键路段实施交通实时控制；及时发现各种异常情况并采取应急措施，保证高速公路高速、安全、经济地运营管理。

实施高速公路全程视频监控系统不仅能改善高峰期间车辆行驶的平均速度，增加高峰期间的交通流量，减少交通堵塞程度和车辆延滞时间，同时也能大大减少交通事故和保证交通安全，节约燃料和减少车辆的磨损，缩短运输时间，减少污染，发挥高速公路快速、安全、舒适和高效率的功能。

全程视频监控系统具有较为显著的经济效益、社会效益和环境效益。

二、项目基本信息获取1、高速公路视频监控采用三级（隧道（收费）管理所、路段分控中心、省道路管理中心）网络传输。

2、图像访问权限（上级可访问下级、平级之间不相互访问）。

3、网络架构采用星型或星型＋闭合环形相结合的组网方式。

4、隧道摄像机采用级联光端机传输。

5、高速公路视频监控对隧道、桥梁、复杂路段路面的路况进行监视，不做车辆抓拍（仅在收费过往车辆采用抓拍），对图像清晰度要求不特别高。

6、高速公路系统业务分为收费、监控及通讯三大块业务，分别归属在高速公路机电工程项目中。

7、高速公路前端摄像机用得较多品牌是派尔高、英飞拓。

8、目前高速公路联网平台在湖北省还未使用，基本沿用传统的模拟信号传输方式。

9、超速抓拍和卡口系统归属交警部门，不归属高速公路管理部门。

10、高速公路机电工程项目采用总包方式招标，然后高速公路视频监控系统项目再由总包单位进行分包，对于参与投标方必须具有安防行业资质和机电工程资质。

11、高速公路大屏的拼接单元采用三星460。

三、系统需求分析3.1 市场前景分析按照国务院公布的高速公路网发展规划，我国高速公路网将在“十二五”期间完成7条首都放射线、9条南北纵向线和18条东西横向线的建设，也被简称为“7918网”。

基于视频的车速计算方法的误差分析与修正

基于视频的车速计算方法的误差分析与修正

丨沒皮应用I Technology Application基于视频的车速计算方法的误差分析与修正文/桑新浩赵山林刘宇宁摘要：在道路交通事故司法鉴定中.常见的鉴定项目是碰撞车速的计算。

而目前许多城市都实施了监控无死角工 程，让越来越多的交通事故发生在监控视频下，为事故的车速鉴定提供了参考依据。

为此，国家出台了相关标准G A T 1133—2014《基于视频图像的车辆行驶速度技术鉴定》，其中规定了选择不同的参照物进行车速计算的方法。

然而，由于摄像头与事故车辆行驶方向之间的拍摄视角问题，以及视频帧间率问题，导致了利用视频图像计算车速的误差不可 避免。

本文设计了试验方法，利用P C-C rash软件搭建试验场景，研究各因素对车速计算误差的影响，明确了选取不同参 照物在不同视角下对最终车速计算误差的不同影响程度。

研究结论表明，视频图像帧间率对车速计算结果影响最为显 著，合适的参照物的选取也必须考虑，尤其是参照物距地面的高度应予高度重视。

Abstract: In the judicial appraisal o f road traffic accidents, the most common identification item is the calculation of collision speed. At present, many cities have implemented the no-dead-monitoring angle project which makes more and more traffic accidents happened can be filmed by the surveillance camera, which provides references for the speed identification o f traffic accidents. To ihis end, a standard nmned TechmcaJ Icfenti行cation o f Vehicle Driving Speed Based on Video Images (G A/T1133-2014)was introduced by the state, which stipulates the method o f selecting different reference objects for speed calculation. However, due to the influence o f the shooting angle between the camera and the driving direction o f the accident vehicle as well as the video frame rate, it is inevitable to have errors in calculating the speed o f the accident vehicle using video images. In this paper, a test method was designed and the PC-Crash software was used to build the test scene to study the impacts o f various factors on the calculation error o f vehicle speed so as to clarify the different degree o f impacts o f different reference objects on the calculation error o f final vehicle speed under different viewing angles. The research results showed that the interframe rate o f video images had the most significant impact on the vehicle speed calculation results, and the selection o f suitable reference objects must also be considered, in particular, the height between the reference objects and the ground should be given high attention.关键词：视频；车速计算，误差，司法鉴定Key words: video; vehicle speed calculation; error; judicial appraisalo引言首先以一起事故案例探究一下基于视频计算车速的 误差问题：白色轿车在路口撞击黑色轿车侧面。

一种高准确率的交通监控视频车辆检测算法

一种高准确率的交通监控视频车辆检测算法

一种高准确率的交通监控视频车辆检测算法李乐平;高杨【摘要】针对高速视频监控的车辆识别易受几何变换影响且准确度不高的问题,提出了高效的阴影去除和车辆分类两种视频处理算法来提高车辆识别性能;利用高斯分布像素匹配实现车辆形状的提取;利用阴影区域前景和背景的对比度参数进行有效的阴影去除;利用Hu不变矩表征车辆,从而克服了几何变换的影响;使用7D欧氏特征空间最小距离算法将车辆与指定车辆模型进行比较并分类;对比试验结果证明,本算法具有较高的阴影检测性能和极佳的车辆分类性能,明显优于其他同类型算法.【期刊名称】《计算机测量与控制》【年(卷),期】2015(023)003【总页数】4页(P852-854,857)【关键词】高速公路;阴影去除;车辆分类;Hu不变矩阵【作者】李乐平;高杨【作者单位】内江职业技术学院,四川内江641000;南方医科大学,广州 510515【正文语种】中文【中图分类】TP391.40 引言高速交通监控系统可监控交通情况、降低拥堵、优化交通基础设施利用率及增强交通安全，同时也可实现交通预估与规划。

高速视频监控是交通监控系统的一个重要部分，其可提供丰富的有效信息。

利用此信息，可实现车辆分类、交通流分析、事故检测、车辆跟踪等。

目前已有大量交通视频监控的研究［1－6］，相关研究对象主要分为三部分：1）车辆检测及追踪；2）遮挡去除；3）特征提取及车辆分类。

本文针对交通视频监控系统的阴影去除［7］和车辆分类［8］提出了两种新方案：利用对比度参数实现阴影去除；利用Hu不变矩表征车辆以实现车辆分类。

试验结果显示，本算法具有较好的阴影去除和车辆分类性能，且实现简单、计算复杂度低。

1 本文算法1.1 车辆检测由于视频监控中高速路面的背景一般非静态，如光照变化、树的摆动等影响，因此无法直接使用背景减法等算法来提取车辆，文献［10］的自适应背景算法对背景变化具鲁棒性，该算法将像素表示为对时间的序列｛X1，X2，…，Xt｝，每个像素使用k个高斯分布的混合高斯分布对其建模。

基于图像识别技术的高速公路实时监测与预警系统研究

基于图像识别技术的高速公路实时监测与预警系统研究

基于图像识别技术的高速公路实时监测与预警系统研究作者：付毅恒来源：《现代信息科技》2024年第10期摘要：為了解决高速公路监控人员手工巡检工作量大、效率低、准确性低的实际痛点，采用图像自动识别技术，以视频信号采集为起点，通过图像预处理、特征提取、目标识别与跟踪、异常事件检测、自动预警与处置的工作流程，建立YOLOv5目标检测及DeepSORT目标根据算法，实时自动发现高速中出现的异常事件并及时预警处置，研究成果经过实际工程应用，验证了技术的创新性及可行性，可大大提高高速公路运营管理效率。

关键词：YOLOv5目标检测；DeepSORT目标跟踪；特征提取；事件检测；机器深度学习中图分类号：TP18；U491.2 文献识别码：A 文章编码：2096-4706（2024）10-0143-07Research on Highway Real-time Monitoring and Early Warning System Based on Image Recognition TechnologyFU Yiheng（Guangdong Road and Bridge Construction Development Co.， Ltd.， Guangzhou 510663，China）Abstract： In order to solve the actual pain points of large workload， low efficiency and low accuracy of manual inspection of monitoring personnel， the automatic image recognition technology is adopted， starting from video signal acquisition， and through image preprocessing， feature extraction， target recognition and tracking， abnormal event detection， automatic early warning and disposal and so on， the abnormal events in the highway are automatically discovered in real time and timely early warning and disposal. Through the practical engineering application， the innovation and feasibility of the research results are verified， and the technology greatly improves the efficiency of the highway operation and management.Keywords： YOLOv5 object detection; DeepSORT target tracking; feature extraction; event detection; machine Deep Learning0 引言根据国家统计局公布数据显示，截至2022年12月31日，全国的高速公路总里程达到17.7 km，目前，高速公路上的超速、违法停车、行人非法闯入、抛洒物、交通事故等事件的监、管、控，主要是通过监控管理人员手动轮询手段来实现，存在工作量大、效率低、漏报、误报、应急联动性差等痛点。