機器視覺技術的城市交通預警系統(tǒng)

近幾年來，隨著經(jīng)濟的發(fā)展，我國各大城市內(nèi)部的交通基礎設施建設也得到了快速發(fā)展，但是，盡管城市道路越建越寬，立交橋越建越多，交通信號越來越復雜，道路的擁擠程度和交通事故的發(fā)生率卻沒有得到明顯的緩解，交通運輸業(yè)特別是城市交通承受著越來越大的壓力。根據(jù)大量的統(tǒng)計數(shù)字說明，很大一部分交通擁堵是由于交通事故得不到及時解決，導致事故發(fā)生沿線擁堵的車輛越來越多，從而形成了惡性循環(huán)。城市的空間資源以及城市環(huán)境資源的有限性，使得人口本來就很密集的各個大中城市都將面臨著不斷迅猛增長的私人轎車的重大問題，有限的城市道路將會變得越來越擁擠，城市交通事故的發(fā)生也更加頻繁：

目前，隨著城市交通現(xiàn)代化、智能化的進程日益加快，國內(nèi)相關領域的研究也成為新的熱點。關于智能交通系統(tǒng)（Intelligent Transportation System；簡稱為ITS）的研究得到了歐洲、美國、日本、加拿大等等很多發(fā)達國家的廣泛重視，他們紛紛投入巨資應用于智能交通系統(tǒng)的研究，并進行了大量的模擬實驗，很多子系統(tǒng)已經(jīng)能夠初步達到人們所希望的智能化程度。越來越多的事實已經(jīng)證明，先進的ITS將有效地利用現(xiàn)有交通設施，減少交通負荷和環(huán)境污染、保證交通安全、提高運輸效率、促進社會經(jīng)濟發(fā)展、提高人民生活質(zhì)量，并能夠推動社會信息化及新產(chǎn)業(yè)的形成。

2. 基于機器視覺技術的城市交通預警系統(tǒng)結(jié)構(gòu)框架

系統(tǒng)主要功能模塊簡介：

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"_blank" href="/item/模糊神經(jīng)網(wǎng)絡方法/22232744" data-lemmaid="22232744">模糊神經(jīng)網(wǎng)絡方法得到輸出結(jié)果。

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3. 基于機器視覺技術的城市交通預警系統(tǒng)關鍵技術

3.1相關數(shù)據(jù)采集關鍵技術

基于機器視覺技術的城市交通預警系統(tǒng)，是先進的交通管理系統(tǒng)中極其重要的一個環(huán)節(jié)，該系統(tǒng)的預警性能在準確與否，關鍵的一點就是能夠準確及時地采集各種交通信息，包括：車流量大小，車流速度，各個路段的飽和度以及車輛的長度和寬度等等。

目前常用的車輛檢測器是環(huán)型線圈檢測器，它能監(jiān)測車輛的存在以及路段的飽和度。通過在單車道上安裝多個線圈，環(huán)型線圈檢測器還可以監(jiān)測車輛的速度以及車輛的長度，直至今日，該技術的研究和開發(fā)歷史較長，技術相對成熟、穩(wěn)定，檢測的精度高，而且可以工作在惡劣的天氣環(huán)境下，但環(huán)型線圈檢測器也是有其固有的缺點：

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視頻車輛檢測器是目前研究比較熱門的一個方向。視頻檢測器一般由攝像頭，圖像采集以及圖像處理幾個單元組成。攝像頭攝取所要監(jiān)測的路段的圖像，并將采集到的視頻圖像傳至圖像采集單元，圖像采集單元將該視頻信號進行數(shù)字化，圖像處理單元則對該數(shù)字化圖像進行處理分析，提取有關的交通信息。

目前視頻車輛檢測器大致可分為三種：點式檢測器、線式檢測器以及面式檢測器：

"_blank" href="/item/圖像">圖像上設置一定的檢測點，通過檢測這些檢測點灰度變化情況，推斷是否有車通過以及交通流的速度、密度以及流量。其缺點主要是為易受環(huán)境照度變化以及車輛自身陰影的干擾。

"_blank" href="/item/圖像">圖像的特定位置上劃取一垂直于道路方向的檢測器，通過檢查檢測線上灰度變化來判斷通過檢測線的車輛樹木以及車輛的寬度，并可根據(jù)車輛的寬度來判斷車型，如果劃取兩條檢測線則可求出車輛速度?？v向線式檢測器則在平行于道路方向劃取檢測線，再根據(jù)線上灰度變化情況來判斷車輛的長度?？v向線式檢測器往往同橫向線式檢測器一起使用，可提高車輛分類的準確率。線式檢測器在車輛變換車道時容易誤判，而在車距過短時容易漏判，但因為其計算量較小，且比較容易得到車型以及車速等信息，所以前面國外普遍采用的視頻車輛檢測器即為線式檢測器。

"_blank" href="/item/圖像">圖像進行諸如邊緣檢測等運算，提取檢測區(qū)域中車輛的一些特征，如：面積、邊緣等信息，采用這些信息進行車輛分類比較容易而且精度可大大提高。由于面式檢測器往往提取圖像灰度的剃度梯度信息，與點式和線式檢測器相比較可大大減小環(huán)境照明對檢測精度的影響。因此，盡管面式檢測器的運算量大大增加，但由于其固有的優(yōu)點，隨著微處理器的運算速度的不斷提高，面式檢測器成為視頻車輛檢測器研究的主要方向。

從上可以看出點式檢測器和線式檢測器都是“過去式”檢測器，即模擬環(huán)型線圈檢測器的工作方式，通過判斷前后幀圖像中檢測點和檢測線上灰度的變化情況推斷是否有車通過，這種方式易受環(huán)境照度變化以及車輛自身陰影的干擾。面式檢測器雖然能降低環(huán)境照明對檢測精度的影響，但和其他的檢測器一樣，面式檢測器并沒有解決車輛陰影以及地面裂紋對檢測精度的影響，容易造成誤檢。而且在雨雪天氣，路面對車輛產(chǎn)生的倒影也會造成誤檢。但另一方面，對一些接近路面顏色的車輛，例如：在瀝青路面行駛的黑色車輛，圖像中車輛的灰色與道路的灰度之差小于事先確定的閾值造成漏檢。針對這些情況，解決方法通常是利用人工智能和模式識別的辦法把車輛的圖像與陰影、倒影以及地面裂紋區(qū)分開來，但由于路面及其各種各樣的周圍環(huán)境，車輛也是種類繁多，要找到一種識別車輛所有情況的算法是不可能的。為此，該系統(tǒng)可以采用基于雙目視覺法的視頻車輛檢測器。通常所用的視頻車輛檢測器根據(jù)檢測區(qū)域灰度的變化來推測是否有車通過，這種方式往往受環(huán)境照明的影響較大，而雙目視覺，通過判斷被測物體的高度信息來推測該物體是陰影、倒影還是物體本身。精度比傳統(tǒng)方式可有很大提高。雙目視覺車輛檢測器還可測量車輛的寬度和長度信息，與高度信息一起可重建車輛的三維尺寸結(jié)構(gòu)。利用這些信息進行車輛分類。但是，在雙目立體圖像中，需要每一瞬間的一對左右圖像，通過特征匹配得到左右圖像的立體視差和三維運動之間的關系，合成立體信息，所以特征匹配是雙目視覺的關鍵所在，有時也可利用3個攝象機提供的圖像進行立體信息處理，以簡化匹配過程，提高匹配精度。

3.2相關數(shù)據(jù)分析關鍵技術

模糊控制技術能夠解決許多經(jīng)典控制理論難以解決的問題，其特有的簡潔性和魯棒性贏得了設計者們的普遍認同。但在解決多輸入問題時，模糊控制技術面臨著規(guī)則數(shù)目膨脹的瓶頸問題。城市交通預警系統(tǒng)是一個典型的多輸入監(jiān)測系統(tǒng)，若取路段的車流量大小，車流速度，飽和度以及主要車型的實際輸入模擬量值及其變化量作為系統(tǒng)的輸入量，那么共有8個輸入變量，而對于每個狀態(tài)變量取4個語言值，那么在理論上需要的總規(guī)則數(shù)為48條，規(guī)則數(shù)目膨脹和知識難以獲取使得模糊控制器的直接設計相當困難。但是，它有一個很大的特點就是，輸入信息具有可融合性，采用基于信息融合的多輸入模糊控制器方法，可以作為一種解決方法。

信息融合又稱數(shù)據(jù)融合，即充分利用多源信息，獲得對監(jiān)測對象一致性的可靠了解和解釋，以利于系統(tǒng)做出正確的響應、決策和控制。首先利用“融合函數(shù)”完成輸入變量維數(shù)的降低，然后利用降維后的輸入變量設計“模糊作用函數(shù)”，實現(xiàn)對系統(tǒng)的控制，從而可大大簡化對多輸入控制器的設計過程。該系統(tǒng)采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡方法對系統(tǒng)進行降階處理，采用模糊神經(jīng)網(wǎng)絡進行整體決策，充分利用神經(jīng)網(wǎng)絡強大的非線性運算能力，能夠結(jié)合模糊規(guī)則，在有限的測量值的基礎上，準確判斷出環(huán)境特征及其變化趨勢，最終達到預警功能。

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本書提出了網(wǎng)絡化多目視覺在線快速檢測理論與系統(tǒng)，系統(tǒng)地介紹了機器視覺自動檢測領域的知識和技術。本書共分為六章。第1章講述數(shù)字圖像與機器視覺技術的發(fā)展歷程、發(fā)展趨勢和前景。第2章講述機器視覺系統(tǒng)的硬件構(gòu)成，包括相機的分類及主要特性參數(shù)、光學鏡頭的原理與選型、圖像采集卡的原理及種類、圖像數(shù)據(jù)的傳輸方式等。第3章講述機器視覺成像技術，內(nèi)容包括工業(yè)環(huán)境下的灰度照明技術和彩色照明技術，以及LED照明設計技術和三維視覺成像技術。第4章重點講述機器視覺核心算法。第5章介紹機器視覺軟件的開發(fā)與實現(xiàn)，包括常用機器視覺工具和軟件設計方法。第6章著重講述視覺測量與檢測的工程應用和案例分析。本書可供從事檢測技術、智能設備應用、研究的專業(yè)人員參考，也可供高等院校相關專業(yè)教學使用。

余文勇、石繪編著這本《機器視覺自動檢測技術》的目的，一是提出網(wǎng)絡化多目視覺在線快速檢測理論與系統(tǒng)，將檢測對象的運動學特性和動力學特性映射到視覺信息空間和紋理空間，建立描述模式微動和形變特性的動態(tài)視覺信息模型，進而將產(chǎn)品瑕疵從模式差異、材料形變和圖像噪聲中分離出來；檢測速度和實時性通過網(wǎng)絡化多目視覺系統(tǒng)來實現(xiàn)。二是系統(tǒng)介紹機器視覺自動檢測領域的知識，讓讀者了解機器視覺與圖像處理的基本原理、構(gòu)造、編程技術，并結(jié)合實際案例，介紹和講述機器視覺自動檢測技術在半導體與集成電路行業(yè)、精密制造行業(yè)、包裝印刷行業(yè)、農(nóng)副產(chǎn)品深加工行業(yè)等關系到國計民生的行業(yè)中的研究和應用。