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动态信息提取在车流量检测方面的应用

摘要：为了有效缓解交通压力，对智能交通的车流量检测进行

了研究。常用的电磁感应装置法和超声波检测法普遍存在反射信号不

稳定，测量误差大等问题。利用动态信息提取法从视频中提取可靠信

息，完成道路交通的监视工作，可提高道路、车辆的自动化程度；交

通监控系统中安装的视频摄像机比其它传感器更便捷，省去了二次安

装，且安全系数高。经验证该设计易于实现图像的时实性处理且成本

低，稳定性高，在交通检测领域具有广泛的实用价值。

关键词：动态信息信息提取车流量智能检测

1引言

1.1基于视频的智能交通系统简介

视频交通流检测及车辆识别系统是一种利用图象处理技术实现

对交通目标检测和识别的计算机处理系统。对道路交通状况信息与交

通目标的各种行为（如违章超速，停车，超车等等）进行实时检测，

实现自动统计、计算交通路段上行驶车辆的数量、行驶速度以及识别

划分车辆的类别等各种交通参数，达到有效监测道路交通状况信息的

作用。同时，将检测和识别到的交通信息存储起来，为分析和交通管

理提供依据。视频交通流量检测及车辆识别系统是一个集图象处理系

统和信息管理系统为一体的综合系统。其目标是代替人去处理和理解

信息，实现实时性、灵活性和精确性[1]。

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1.2汽车流量检测方法简介

由于白天和晚上路面光强变化非常大，这对算法的适应性提出了

更高的要求，为了能全天得到车流量的信息，所以整个算法将白天和

晚上分别开来处理。白天车流量检测算法已经在工控机上成熟应用，

不再赘述。晚上的路面能见度比较低，算法主要是对车灯的识别。在

晚上，车灯有很强的亮度，所以只要能正确的检测到车灯就可以进行

车辆的测量。算法的干扰来自路面对车灯发出来的光线的反射。通过

使用Matlab仿真可发现，二值化去噪以后，图像的亮斑基本上是车

灯的形状，而路面反光区向前发散，据此可以通过检测窗上亮斑的形

状特征来识别车灯和路面反光区[2]。

2系统方案的设计

2.1系统构成

通过摄像机将道路交通流图像捕捉下来，再将这些捕捉到的序列

图像送入计算机进行图像处理、图像分析和图像理解，从而得到交通

流数据和交通状况等交通信息，系统的基本工作流程如图1所示。

2.2功能模块概述

2.2.1动态信息提取

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视频图像采集主要采用两种方式：一种是以专用的数据采集卡，

配合PC机的各种高速数据总线如PCI，USB2.0，firewire1394等采集

数据。另一种方法是基于嵌入式DSP和FPGA的采集方法。通过FPGA

或CPLD的控制和调度，利用DSP的数据通道来采集数据。嵌入式

平台具有便携性好，成本较低的优势，越来越多的应用到数字图像处

理的各个领域。

2.2.2采集系统的构成以及动态目标提取

系统信息提取包括了图像采集、图像处理以及图像传输3个部

分。从CCD摄像头捕捉到的模拟视频信号经过视频A/D芯片

SAA7111A的模数转换，由CPLD控制写入片外高速大容量帧存储器

中储存，直到一帧图像存储完毕，CPLD交出总线。此时，DSP芯片

TMS320VC5416从帧存储器中读取1帧图像，然后应