王佐成，賈 佳，薛麗霞

（1.重慶郵電大學(xué) 軟件學(xué)院，重慶400065；2.重慶郵電大學(xué) 計算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院，重慶400065）

0 引 言

車流量檢測是智能交通系統(tǒng) （ITS）的一個重要課題，其基礎(chǔ)是對車輛的準(zhǔn)確檢測［1－2］。 傳統(tǒng)的車輛檢測方法［3－7］由于存在著維護(hù)不方便且僅能提供一些簡單信息等問題，而使其應(yīng)用受到限制［8］。近年來，基于視頻圖像處理的交通信息檢測技術(shù)與傳統(tǒng)技術(shù)在機(jī)動性、成本、檢測范圍、安裝和維護(hù)的方便性等方面有著顯著的優(yōu)點(diǎn)，因而在ITS信息檢測中獲得越來越廣泛的應(yīng)用。

目前已有很多機(jī)構(gòu)對基于視頻的車輛檢測算法進(jìn)行了研究，常用算法主要有：光流法［9］、背景差分法［10］、幀間差分法［11－12］。光流法在多數(shù)情況下算法較為復(fù)雜、運(yùn)算量大，不適宜實時處理。背景差分法計算當(dāng)前輸入幀與背景圖像的差值以提取目標(biāo)，但需提供實時可靠的背景。幀間差分法是將序列圖像中相鄰兩幀或三幀進(jìn)行差分運(yùn)算，但一般很難獲得目標(biāo)的完整輪廓。文獻(xiàn) ［11］使用兩幀差分和自適應(yīng)閾值的方法求取運(yùn)動目標(biāo)，其在交通應(yīng)用中產(chǎn)生“雙影”和 “空洞”現(xiàn)象較為明顯。文獻(xiàn) ［12］使用三幀差分和固定閾值的方法，雖能得到較為合適的目標(biāo)輪廓，但在光線不斷變化等因素影響下，所采用的固定閾值適應(yīng)性不強(qiáng)、抗噪性弱，降低了目標(biāo)分割的準(zhǔn)確度。

針對以上方法的不足，本文采用三幀差分、背景差分和自適應(yīng)閾值算法，并與虛擬傳感器結(jié)合，使整個檢測算法只針對有實際計算價值的序列窗口圖像信息進(jìn)行處理，實現(xiàn)了快速有效的車流量統(tǒng)計。

1 虛擬窗口設(shè)置

車輛在道路上沿車道行駛，因而可按每個車道進(jìn)行虛擬檢測窗口的設(shè)置。針對首幀圖像，選取合適大小的與車輛行駛方向相垂直的矩形區(qū)域作為車輛檢測的處理分析窗口。窗口位置的選取首先要充分考慮攝像機(jī)安裝高度和傾角的影響，所拍攝的視頻是攝像頭安裝在道路前上方，并把虛擬窗口設(shè)置在獲取圖像靠近底部的位置，此時車輛間的間距比較大，不會存在相互遮擋的情況。窗口所取像素高度一般為5到10個像素，本文選取8個像素高度。此外，可在每條道路上相距合適位置設(shè)置多個虛擬檢測窗口，以進(jìn)一步減少誤差、提高檢測精度。虛擬檢測窗口設(shè)置如圖1所示。

圖1 虛擬檢測窗口

2 自適應(yīng)窗口背景更新及車流量檢測

2.1 快速窗口背景模型初始化

背景模型的獲取有手動給出和基于統(tǒng)計兩種方式。手動給出的方法需要人在觀察到?jīng)]有前景時啟動相機(jī)而獲得。這種方法不僅增加了人力和物力的投入，且在多數(shù)情況下很難在沒有前景車輛的條件下獲得背景模型，如高速公路的車輛檢測系統(tǒng)。此時，基于統(tǒng)計獲得背景模型的方法就顯得更為方便、快速。

在實際交通場景中，某個區(qū)域存在目標(biāo)的時間是有限的，序列視頻圖像中差異大的點(diǎn)一般是由運(yùn)動目標(biāo)移動引起的。因而在傳統(tǒng)統(tǒng)計平均法模型簡單、計算方便的優(yōu)點(diǎn)之上，在虛擬檢測窗口內(nèi)計算并除去序列視頻中差異大的圖像然后再求平均，不僅進(jìn)一步大大縮短了運(yùn)算時間和計算機(jī)資源占用率，同時得到了更好的初始化效果。

窗口背景模型初始化［13］基本思想及步驟如下：

（1）對視頻序列中一定數(shù)量幀n所對應(yīng)的虛擬窗口內(nèi)圖像，先對每個像素值Pi（x，y）求平均，均值記為

（2）計算總差值

（3）計算平均差值

（4）去除差異大的點(diǎn)

（5）對P′（x，y）再求平均值，記為B0（x，y），該值即可作為初始窗口背景模型的像素值。

2.2 自適應(yīng)窗口背景更新

改進(jìn)的自適應(yīng)窗口背景更新算法的思想為：首先從視頻序列中提取出連續(xù)三幀圖像對應(yīng)的窗口圖像信息，圖像預(yù)處理［14］后進(jìn)行連續(xù)兩幀圖像差分和動態(tài)閾值分割，將兩次差分后的二值圖像做相與運(yùn)算，定位當(dāng)前幀檢測窗口內(nèi)相對于前一幀發(fā)生變化的區(qū)域；發(fā)生變化的區(qū)域內(nèi)圖像信息使用模板背景中相應(yīng)位置圖像信息替換，而窗口內(nèi)未發(fā)生變化的區(qū)域圖像信息則用當(dāng)前窗口幀相應(yīng)位置圖像信息進(jìn)行替換。具體步驟如下：

（1）初始化各參數(shù)，令迭代參數(shù)i＝2；

（2）截取視頻序列中第一幀和第二幀窗口圖像I1、I2并保存，將獲取的初始窗口背景模型B0（x，y）作為I1對應(yīng)的窗口背景；

（3）截取當(dāng)前幀窗口圖像Ii的下一幀窗口圖像Ii＋1，對其進(jìn)行圖像預(yù)處理；

（4）分別求出連續(xù)兩幀窗口圖像幀間差分的二值圖BWi′（x，y）和BWi″（x，y）

式中：BW′i（x，y）、BW″i（x，y）——第i幀與第i－1幀、第i＋1幀與第i幀窗口圖像幀間差分的二值圖；abs（Ii－Ii－1）——第i幀與第i－1幀圖像對應(yīng)像素點(diǎn)差值的絕對值，abs （Ii＋1－Ii）——第i＋1幀與第i幀圖像對應(yīng)像素點(diǎn)差值的絕對值；T′、T″——采用大津法閾值分割得到的自適應(yīng)閾值。

（5）將二值圖像BWi′（x，y）和BWi″（x，y）相與并更新當(dāng)前窗口背景Bi（x，y）

式中：BWi（x，y）——檢測窗口二值圖像在坐標(biāo)位置（x，y）處的值，Bi（x，y）——檢測窗口背景圖像在坐標(biāo)位置 （x，y）處的值；a——背景更新速度，它的取值對背景更新的效果有很大影響，大量實驗結(jié)果發(fā)現(xiàn)當(dāng)a取值過大會導(dǎo)致背景更新的頻率過快，對圖像中的各種變化反應(yīng)過于敏感而很容易在更新后的背景中引入噪聲點(diǎn)，而a取值過小則背景更新的頻率低，就不能及時反映出場景瞬時發(fā)生的變化。這兩種情況下得到的更新后背景都會大大降低車輛檢測的準(zhǔn)確度，因而a的取值需經(jīng)過反復(fù)實驗取最優(yōu)，經(jīng)驗值為0.05～0.1；

（6）保存第i＋1幀窗口圖像為第i幀窗口圖像、第i幀窗口圖像為第i－1幀窗口圖像，并使i自增1。如果程序此時沒有結(jié)束則返回到步驟 （3）繼續(xù)執(zhí)行。對于第i幀圖像，得到的圖像Bi（x，y）即為其更新后的檢測窗口背景。

2.3 自適應(yīng)閾值分割

為了獲得較為準(zhǔn)確的運(yùn)動車輛目標(biāo)，在二值化差分后的圖像時，需要選擇一個合適的閾值T來分割出較高質(zhì)量的運(yùn)動區(qū)域。由于在交通場景中，光線和天氣狀況等環(huán)境因素會隨時發(fā)生快速變化，而固定閾值抗噪性弱，不能及時適應(yīng)這些變化，將會大大降低目標(biāo)檢測的準(zhǔn)確度，因而需采用能夠自適應(yīng)地對環(huán)境變化作出及時反應(yīng)的分割閾值。

本文采用自適應(yīng)的最大類間方差法，即大津法 （Ostu）閾值分割［15－16］。它是將檢測窗口圖像對應(yīng)的直方圖在某一閾值處分割成兩組R0＝ ｛0～T－1｝和R1＝ ｛T～m－1｝，（設(shè)圖像的灰度值為0～m－1級，pi為灰度值i出現(xiàn)的概率），則R0產(chǎn)生的概率為

R1產(chǎn)生的概率為

兩組的平均值分別為

和

兩組間的方差由式 （14）計算得出

從1～m－1之間改變T值，求上式為最大值時的T，也就是當(dāng)被分成的兩組間方差為最大時，選取該值為最終的分割閾值T。

2.4 車流量檢測

所有檢測窗口在同一水平線上覆蓋所有待檢測車道，每輛車同時只能在一個車道內(nèi)運(yùn)動，即使出現(xiàn)超車現(xiàn)象，該車也只能通過某個車道檢測窗口一次，不存在2輛車并排擠在同一個車道窗口和同一輛車同時經(jīng)過2個車道窗口的現(xiàn)象，因此每個車道檢測窗口共存在下列4種現(xiàn)象：

（1）窗口內(nèi)從無車到無車，表示沒有車通過檢測區(qū)；

（2）從無車到有車，表示有車駛?cè)霗z測區(qū)；

（3）從有車到有車，表示該輛車還沒駛出檢測區(qū)；

（4）從有車到無車，表示車輛駛出檢測區(qū)。

在車輛進(jìn)入或駛出檢測區(qū)時計數(shù)均可，本文采用在車輛駛?cè)霗z測區(qū)時計數(shù)的方式。在每一幀圖像檢測后，標(biāo)記當(dāng)前幀是否為有車輛經(jīng)過的狀態(tài)，以作為判斷以上4種現(xiàn)象并統(tǒng)計過往車輛個數(shù)的依據(jù)。

具體檢測步驟為：首先初始化參數(shù) （包括設(shè)置虛擬檢測窗口和檢測最大幀數(shù)N等）；讀入交通視頻流，提取一定數(shù)量的連續(xù)幀圖像，通過在虛擬窗口內(nèi)計算并排除差異大圖像，然后對剩余圖像求均值，快速初始化窗口背景模型；模型建立后從第一幀開始提取連續(xù)三幀檢測窗口圖像并進(jìn)行去噪、平滑等預(yù)處理；使用最大類間方差法定位目標(biāo)區(qū)域并自適應(yīng)更新背景，得到當(dāng)前幀窗口圖像的參考背景；背景差分后，獲得窗口內(nèi)車輛圖像信息，二值化并加權(quán)平均各像素值，如果所得均值超過了某閾值Th且前一幀圖像有無車輛的狀態(tài)標(biāo)記flag＝0，則認(rèn)為該區(qū)域從無車狀態(tài)變?yōu)橛熊嚑顟B(tài)，計數(shù)器就加1并置flag＝1，否則置flag＝0；當(dāng)檢測幀數(shù)達(dá)到初始設(shè)置最大值N時，算法結(jié)束并統(tǒng)計出一定時間內(nèi)的車流量。車流量檢測算法流程如圖2所示。

3 實驗結(jié)果與分析

實驗采用交通道路旁固定攝像頭下幀大小為320×240、幀速率為25幀／s的2分鐘RGB視頻序列圖像，使用VC＋＋6.0和OpenCV［17］進(jìn)行仿真。為了便于觀察背景更新效果，實驗以文獻(xiàn) ［11］采用的兩幀差分自適應(yīng)閾值法、文獻(xiàn) ［12］采用的三幀差分固定閾值法和本文采用的三幀差分自適應(yīng)閾值法完整更新背景的單向2車道下檢測結(jié)果及使用此3種方法得到的對應(yīng)窗口前景二值圖做對比；并以兩幀差分自適應(yīng)閾值完整背景車流量檢測法、三幀差分自適應(yīng)閾值完整背景車流量檢測法與本文采用的虛擬窗口車流量檢測法，在陰天和晴天兩種場景下的實時性和準(zhǔn)確性方面進(jìn)行比較。實驗中所用到的閾值為采用大津法閾值分割得到的自適應(yīng)閾值。

圖3（e）為依次使用這3種方法得到的第120幀左車道窗口前景二值圖。對比可以看出圖3（b）方法更新的背景存在重影比較明顯，圖3（c）方法得到的前景目標(biāo)分割效果較差，而采用圖3（d）方法得到的更新結(jié)果和前景二值圖均比其他兩種方法好。因而本文所采用的三幀差分自適應(yīng)閾值法能夠較為準(zhǔn)確地檢測交通車流量。

從表1結(jié)果可以看出本文檢測方法平均準(zhǔn)確率可以達(dá)到98%以上，能夠滿足交通車流量檢測的準(zhǔn)確性要求。表2采用3種方法分別對同一個視頻文件進(jìn)行檢測，并統(tǒng)計3種方法的平均運(yùn)行時間和陰天、晴天兩種場景下的車輛檢測準(zhǔn)確率。實驗結(jié)果可以看出，本文方法在陰天和晴天兩種場景下檢測準(zhǔn)確率和圖3（d）方法相當(dāng)，且平均運(yùn)行時間最短，能更好地滿足交通車流量檢測中對實時性的要求。

表1 不同車道車輛檢測實驗結(jié)果

表2 陰天和晴天下實驗結(jié)果

4 結(jié)束語

傳統(tǒng)的背景提取法是對整幅圖像進(jìn)行計算以初始化和更新背景，本文則采用只針對幀圖像中虛擬檢測窗口內(nèi)信息進(jìn)行處理的方法，結(jié)合改進(jìn)的背景更新算法快速初始化背景模型并實時更新檢測窗口背景，更為有效地檢測出一定時間內(nèi)的車流量。這種針對虛擬窗口的計算方法，減去了對無效圖像信息的處理量，加快了求取有實際價值的窗口信息的速度，提高了檢測車流量的實時性。因而該方法更快速有效，在ITS中將會有廣泛的應(yīng)用前景。

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