数字图像处理结课论文学院：机械电气工程学院
专业：机械设计制造及其自动化
年级：2012级
姓名：李涛
学号：2012509056
电子警察应用中的图像动态识别问题研究
摘要：文章介绍了和电子警察应用相关的一些动态图像处理和目标识别技术，针对目前我国电子警察的应用现状，对我国电子警察应用中的图像监测和识别问题作了一点研究和讨论，以期提高电子警察应用的有效性，加快电子警察系统的实用化进程。
关键词：电子警察图像识别图像监测动态
1 前言
1996年国闪第一台“抢红灯自动拍摄器”在北京试验成功。同年，上海从德国引进称为“追飞拍”的电子警察：然后在北京，上海、广州、汕头等地先后开始安装电子警察系统，电子警察一词逐渐得到采纳和公众认可。电子警察系统是为了制止交通违章而出台的一整套方案，可以为整治车辆违章、协助进行交通控制提供全天候、严格且可行的解决方案。
从市场对电子警察设备的要求来看，市场对电子警察设备性能有3个基本要求：即违章图片或图像的清晰度，设备的可靠性、稳定性和适宜的价格：目前电子警察产品在国外已普遍采用，国外一些著名厂家，如比利时traficoon公司和美国ISS公司等，都已在全世界开始推销其电子警察类似产品，国内针对我国的需求以及我国交通流的特性，也自主开发了电子警察相关产品。
据统计，上海市电子警察在2002年2月到2003年4月的14个月间共抓获有效的机动车辆违章336581起。安装电子警察的路口或
路段，机动车辆违章率普遍下降60~80％。到2002年，北京的电子警察系统包括闯红灯、超速、紧急停车带，公交车道、导流带、单行线等七种交通违章行为自动监测器，并且构建了上瑞数据库的雏形，457套违章监测器在北京城八区的主要路口，路段投入使用，其中闯红灯自动监测器325套；超速监测器72套，单禁行线监测器32套，二三环出入口监测器14套，导流带监测器2套；广州市现有电子警察系统包括机动车冲红灯自动拍摄系统、闭路电视违章抓拍系统和雷达测速超速拍摄系统。另外在重庆和成都，也产生了过渡式电子警察，交通警察配备数码相机和摄像机进行交通控制。总之，电子警察的应用对于协助交通管理、降低交通违章率有不小的作用。
2 目前电子警察系统图像识别技术的不足
目前，在国内有很多厂家在生产不同品牌的电子警察系统。就设备种类而言，有“地感线圈+摄像机(数码相机)”和“视频检测+摄像机(数码相机)”之分；就功能而言，用于抓拍闯红灯违章车辆；就产品的技术指标而言，都夸其好，但市场应用效果不尽然，实用者甚少，废弃者甚多，现状令人堪忧，使用情况总的来说并不理想。
在电子警察系统介绍中，都提出图像识别中的主要指标类似：具有95％识别概率、识别时间≤1s等。但是就具体应用而言，图像识别存在的问题比较突出。表现为：总体识别精度不高、对动态的、车牌识别率不高、目标识别纠错率不高、系统的稳定性不够，照明条件差情况下识别精度更差、全天候工作能力有限等。本文主要关注两个方面：
1、图像的捕擭问题，即：违章对象的识别问题。对于速度较快的车辆识别和抓拍问题，由于拍摄的滞后性，以及多数产品晚上闪光补光的效果问题等-因此在实际应用中，常常出现抓拍过路行人流、自行车和摩托车，常常抓拍各种阴影，常常抓拍闯红灯长车或赵长车的中间、图像过于模糊等现象。
2、图像后期处理过程中的违章识别问题，图像的快速识别和动态处理对于交通管理的有效性作用很大。一方面，时间如果太长，司机对违章容易抵赖，增加了执法的效果和力度；而对车辆的车牌中的字符、汉字的识别更是违章界定的关键。
从技术上讲，现在多数电子警察采取的模式识别功能，如统计模式识别法、句法模式识别法，模糊模式识别法等仍立足在静态层面，对动态图像处理和识别效果不理想是一种必然。
3 动态图像组合识别技术在电子警察中的应用
3.1一般的图像识别技术
运动对象检测是计算机视觉、运动图像编码、基于内容的检索、安全监控等视频分析和处理应用的关键步骤。现有的运动对象的方法可以归纳为光流法，相邻帧差法，背景减法和运动能量检测法等。光流法的优点是能够检测独立运动的对象，不需要预先知道场景的任何信息，并且可用于摄像机运动的情况，但多数光流法计算复杂耗时，除非有特殊的硬件支持，很难实现实时检测；相邻帧差法非常适合于动能变化的环境，但相邻帧差分析法不能够完整地分割运动对象，不利于进一步的对象分析与识别；运动能量检剧法适合于复维变化的环
境，能消除背景中振动的象素，使按某一方向运动的对象更加突出地显现出来，但运动能量检测法也不能够精确地分割出对象；背景减法实现最简单，并且能够完整地分割出运动对象，对背景已知的应用，背景减法是一种相对有效的运动对象检测算法。
3.2 电子警察应用中图像的动态性
原则上讲，电子警察实现警察的部分功能，对于交通违章监控和处理，电子警察的基本工作原理为：摄像头根据交通规则条件或者不间断地监控道路交叉口，对交叉口交通进行监控，发现违章行车或其他特殊情况，即触发记录系统，将摄像头监控到的违章行为或特殊行为视频流或图像传输到服务器，然后通过对车道图像分析，检索出违章通过的车辆，完成车型识别和违章识别，再按照车辆牌照信息进行相应的违章处理。
电子警察应用过程中，重点要对图像进行处理，可以说，图像的识别和处理是电子警察系统的核心技术，在整个应用过程中，图像的动态性表现为以下几个方面：
1、监测对象的实时动态性。电子警察面对的对象是动态的汽车，只有在少数情况下，是静态的违章停车，但是其停车前后的动态性很重要，是确定停车时间和判断违章特性的主要指标，另外一些情况下，是对行人和其他非动车的监测；
2、监测对象的交织动态性。汽车在具有一定流量的道路上行驶，而流动的交通流内部在不断发生变化，电子警察要检测的是交通流中的个体，各个车辆之间在视频范围内会出现动态的交织，在出现违章
时，也可能出现交织；
3、图像检测过程中，偶然因素的干扰。比如路口行人的介入、空气中漂浮物的出现以及车辆本身故障因素的出现等，这些偶然因素的产生往往是导致交通事故的重要因素和激发点，而这些偶然因素的检测也正是检测增加难度的所在；
4、现在逐渐采纳的复杂路口多相位设置为路口交通流的检测增加了难度；
5、监控范围内光场的变化、摄像头光圈的调节，摄像头量化误差，都影响图像质量；
6、电子警察设备置于室外，重型车驶过或是有大风的时候，容易造成图像的轻微抖动。
一般图像检测技术首先给子静态的图像分析技术，动态的图像检测技术也多数建立在简单背景变换基础上，因此针对电子警察应用过程中的检测对象的动态性，研究相应的动态图像处理分析技术对干提高电子警察的识别率和实用性非常重要。
但是，在有运动产生的图像序列中，尽管图像内容在相邻图像建多少发身着变化，但是仔细分析他们之间的关系，会发现其中存在着某些确定的因素，这就是运动图像的不变性，这个不变性是有条件的、是相对的，通过动态的分析技术捕获这种不变性就得到了检测并识别目标的目的。需要指出的是，不管采用何种算法，系统的实时性必须得到保证，算法的复杂度必须控制在一定的程度之内。
