移动侦测在交通灯视频监控系统中的应用

相关背景

传统的视频交通红绿灯违章监控系统采用地埋感应线圈,将车辆通过信息和红绿灯信息经过一个检测单元处理后再送到拍摄主机决定是否进行拍摄。这种传统方法的缺点是在道路修好后再建设红绿灯交通管理设备,所以在埋放地埋感应线圈时会对道路造成破坏。特别是当地埋感应线圈故障时,维修、更换都很不方便,也会对道路造成严重损坏。采用基于计算机图象处理的视频移动侦测技术,计算机系统通过摄相机对道路上的移动物体进行车辆识别,而不需要地埋感应线圈。计算机系统对识别的运动车辆结合信号灯状态信号处理后,自动对违章车辆进行拍摄取证。在建设和维修时都不会对道路造成损害。

交通违章监控系统示例一、采用移动侦测技术的可行性

视频动态侦测(VMD)技术是通过对摄像机拍录的图像序列进行自动分析,实现对动态场景中运动物体的定位、识别和跟踪,并在此基础上分析和判断运动物体的行为,来监控和确定现场发生的情况。计算机里的MPEG视频流由3类编码帧组成,它们分别是关键帧(I帧),预测帧(P帧)和内插双向帧(B帧)。I帧按JPEG标准编码,独立于其他编码帧,它是MPEG视频流中唯一可存取的帧,每12帧出现一次。截取连续的I帧,经过解码运算,以帧为单位连续存放在内存的缓冲区中,再利用函数在缓冲区中将连续的两帧转化为位图形式,存放在另外的内存空间以作比较之用,此方法是通过背景差分分析,从而获取画面变化信息。目前国产某视频采集卡用的是背景差分和时间差分相结合的一种帧差分的算法。通过计算两个有一定时间间隔的帧的象素差分获得场景变化。这种算法对用于野外自然环境,比较合适,可以有效降低自然光线变化的干扰。主要特点如下：

1)可以设置多个运动检测区域和速度状态等参数。设置1-99个有效的矩形区域,还可以设置快速和慢速两种运动检测状态。快速检测是对每隔两帧的两帧数据进行差分运算,慢速检测是指对相隔12帧以上的两帧数据进行差分运算。

2)可以根据需要设定阈值量。

因为经过A/D转换后的数据是标准的ITu656YUV4∶2∶2格式,而人眼又是对亮度最敏感,为了简化算法,提高效率,直接对亮度(Y)值进行处理。对于某个检测区域内每个象素点(x,y),T时刻与T-n时刻亮度(Y)的差值为Mx,y(T)=||Yx,y(T)-Yx,y(T-n)||,IF||Mx,y(T)-Mx,y(T-n)||≥TaTHENL=TRUE,得到区域差分系数IMsum=ΣL

实际决定是否报警,可由整个设置检测区域的IMsum值来判断。报警=真,IF||ΣIMsum()||≥Tb。报警=假,ELSETa,Tb为适当阈值量。

在CIF格式下,整个画面的分辨率是352×288(PAL),按16×16像素宏块大小来划分整个检测区域,宏块内的像素点是逐点从左到右,从上到下进行差分运算并得到宏块差分系数。整个检测区域又是按16×16的宏块从左到右,从上到下进行扫描,最后计算出整个区域的差分系数。

3)容易获取运动检测结果。

如果整个区域的差分系数大于设定的阈值,置报警状态并实时将每个检测区域的宏块差分系数都返回。根据预先设置的快速和慢速两种检测状态,对画面进行不间断的分析处理,并返回结果,直到停止运动检测。如果整个区域的差分系数小于设定的阈值,复位报警状态。

二、移动侦测常用方法举例1、背景减除（BackgroundSubtraction）

背景减除方法是目前运动检测中最常用的一种方法，它是利用当前图像与背景图像的差分来检测出运动区域的一种技术。它一般能够提供最完全的特征数据，但对于动态场景的变化，如光照和外来无关事件的干扰等特别敏感。最简单的背景模型是时间平均图像，大部分的研究人员目前都致力于开发不同的背景模型，以期减少动态场景变化对于运动分割的影响。

2、时间差分（TemporalDifference）

时间差分（又称相邻帧差）方法是在连续的图像序列中两个或三个相邻帧间采用基于像素的时间差分并且阈值化来提取出图像中的运动区域。时间差分运动检测方法对于动态环境具有较强的自适应性，但一般不能完全提取出所有相关的特征像素点，在运动实体内部容易产生空洞现象。

3、光流（OpticalFlow）

基于光流方法的运动检测采用了运动目标随时间变化的光流特性，如Meyer等通过计算位移向量光流场来初始化基于轮廓的跟踪算法，从而有效地提取和跟踪运动目标。该方法的优点是在摄像机运动存在的前提下也能检测出独立的运动目标。然而，大多数的光流计算方法相当复杂，且抗噪性能差，如果没有特别的硬件装置则不能被应用于全帧视频流的实时处理。

4、直方图法帧间差分对照明变化和镜头移动非常敏感。视频帧的直方图是用于在视频序列中可鉴别变化的多种样条,它可以避免这类敏感性,而就有关图像的外形提供一个总体描述。直方图可通过度量全部图像中象素的概率分布来计算。

当然,在运动检测中还有一些其他的方法,运动向量检测法,适合于多维变化的环境,能消除背景中的振动像素,使某一方向的运动对象更加突出的显示出来,但运动向量检测法也不能精确地分割出对象三、移动侦测的实现机制

由视频采集卡上的DSP(数字信号处理器)上实现视频信号的MPEG4/H264实时编码。视频采集卡的功能模块如图所示。

检测功能模块

标准模拟视频信号(彩色或黑白)是亮度信号和色度信号通过频普间置叠加在一起的,经过A/D芯片的解码,将模拟信号转成数字信号,产生标准的ITU656YUV格式的数字信号以帧为单位送到编码卡上的DSP和内存中。通过ICP(imagecoprocessor图象协处理器)处理模块后,YUV数据在DSP中加上OSD(字符时间叠加)和LOGO(位图)等,复合后通过PCI总线送到显存中,供视频实时预览用,还将复合后的数据送到编码卡的内存中,供编码使用。由ENCODER(编码)模块将编码卡内存中的YUV数据送到MPEG4/H264编码器中,产生压缩好的码流,送到主机内存中,供录像或网络传输使用。由MOTIONDETECT处理模块对编码卡内存中的以帧为单YUV数据进行处理。

在实际的视频交通红绿灯违章监控系中,通常是单方向设置T+1个摄相机,T表示车道数。一个场景摄相机,T个车道摄相机。场景摄相画面包括整个红灯禁行路面和交通灯,车道摄相画面仅监控对应车道的红灯禁行区。在传统的系统中,也是一个车道对应一个地埋线圈,靠当有车辆经过时,线圈给出一个点信号来识别车辆。也有许多其他方法识别车辆,比如有车辆投影阴影分割法等。如果用视频移动侦测技术来识别车辆,关键是能让计算机区别道路上行使的车辆和其他运动物体的差别,能找出行使车辆的特征。车辆和道路上其他的运动物体(比如人)相比有两大差别:体积大和速度快。从下图的现场照片可以看出:除了场景摄相机画面(图a)外,在车道监控摄相画面中,无论是大型车还是小型车,在视频画面里都占据大部分画面。在运动速度上,一般情况下,行使中车辆的运动速度和方向上比道路上的人或其他物体的运动速度有很明显差别。因此,可以把体积和速度、运动方向作为车辆识别特征。

利用移动侦测技术,将视频监控区域分割成多个侦测区域。比如4个,设置恰当的运动强度和阈值量。当这四个区域的同时有运动物体出现而且满足所设定运动强度条件等参数,可以确定运动物体是车辆。现场画面图像区域分割软件实现四、结束语

在实际应用中,为了区别车辆和其他移动物体,降低光线的影响,选取的运动强度和阈值量都为迟钝级。这样慢速运动的物体不会引发报警。在车道监控摄相机拍照违章车辆的两张照片选择恰当的时间间隔,才能表现车辆在运动。用移动侦测技术,能较好的取代地埋线圈来识别车辆。在夜晚需要补光减低误识别率。参考文献1、ZHUBB;YUANC;WANGYDScalableprotectionforMPEG-4finegranularityscalability[外文期刊]2005(02)。2、江东;曾亚光机动车视频测速系统及主要问题分析[期刊论文]-中国测试技术2007(05)。3、王强;王友仁;王永明基于场景匹配与可重构技术的自适应道路检测[期刊论文]-传感器与微系统2006(01)。4、张继平;刘直芳背景估计与运动目标检测跟踪[期刊论文]-计算技术与自动化2004(04)。5、MANJUNATHBS;OHMJR;VASUDEVANVVColorandtexturedescriptors2001(06)。6、何峻峰运动检测技术在数字化监控中的实现和应用2008。7、LIUJ;LIB;ZHANGYAnend-to-endadaptationprotocolforlayeredvideomuhicastusingoptimalrateallocation[外文期刊]2004(06)。8、刘肃亮;李劲华违章逆行智能视频监控系统设计[期刊论文]-计算机工程与设计2007(0