基于数字图像技术的汽车行驶轨迹状态识别
基于图像识别技术的智能小车跟随系统
基于图像识别技术的智能小车跟随系统作者：王清嘉来源：《品牌与标准化》2022年第03期【摘要】本文将对智能小车跟随系统进行研究和说明，并对运用二值化方法作为智能图像识别技术进行智能跟随的图像处理模式进行解释，探讨人工智能图像识别技术及其具体应用，并分析了智能控制算法对图像色素识别的不同模式及其优缺点，此外还对智能小车跟随系统的应用场景进行了说明，最后对智能小车跟随系统的标准化发展进行了展望。
【关键词】图像识别;智能小车;跟随系统;二值化【DOI编码】10.3969/j.issn.1674-4977.2022.03.025Smart Car Following System Based on Image RecognitionWANG Qing-jia（Liaoning Rail Transit Vocational College，Shenyang 110023，China）Abstract：This paper will study and explain the intelligent car following system，explain an image processing mode that uses the binary method as the intelligent image recognition technology for intelligent following，discuss the artificial intelligence image recognition technology and its specific application，analyze the different modes of image pigment recognition by the intelligent control algorithm and their advantages and disadvantages，and explain the application scenario of the intelligent car following system. Finally，the standardization development of intelligent car following system was prospected.Key words：image recognition;smart car;follow system;binarization如今各领域对智能化运输工具或移动工具的需求越来越大，因此促进了智能小车的不断发展。
基于图像处理技术的车辆自动驾驶系统设计与实现
基于图像处理技术的车辆自动驾驶系统设计与实现车辆自动驾驶技术是当下智能交通领域的研究热点，通过图像处理技术为车辆提供感知和决策能力，实现车辆的智能驾驶。
本文将重点介绍基于图像处理技术的车辆自动驾驶系统设计与实现。
一、引言随着人工智能和计算机视觉技术的快速发展，车辆自动驾驶已经成为汽车行业的未来发展趋势。
图像处理技术在车辆自动驾驶系统中扮演着重要的角色，通过对车辆周围环境图像的实时处理与分析，为车辆提供关键的感知和决策能力。
二、图像感知与检测车辆自动驾驶系统的感知能力依赖于对周围环境的实时感知与检测。
基于图像处理技术，可以利用车载摄像头获取实时图像，并对图像进行处理，提取出道路、交通标志、车辆等关键信息。
在图像处理过程中，通常会采用目标检测、语义分割、实例分割等技术来实现车辆及其周围环境的感知。
目标检测算法是车辆自动驾驶系统中常用的图像处理技术之一。
通过训练深度学习网络，可以实现对图像中车辆、行人、交通标志等目标物体的准确检测与定位。
目标检测技术可以结合深度学习算法，如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），以提高目标检测的准确性和实时性。
语义分割技术是将图像像素按照语义进行分类，实现对图像中每个像素的标注。
通过将车辆周围环境的图像进行语义分割，可以识别出车道线、障碍物等细粒度的环境信息，为车辆的路径规划、避障等功能提供准确的输入。
实例分割技术则可以在图像中将同一类目标物体分割为不同的实例，从而获得更精细的目标边界信息。
这种技术可以在车辆自动驾驶系统中应用于检测和跟踪车辆、行人等移动目标，实现对其运动状态的精准感知。
三、图像处理技术在路径规划中的应用图像处理技术在车辆自动驾驶系统中还可以运用于路径规划。
通过对道路图像进行处理与分析，可以提取出路面的几何特征、交通标志和信号灯等信息，为车辆的路径规划提供重要依据。
在路径规划中，一种常用的技术是基于图像的SLAM （Simultaneous Localization and Mapping）。
智能交通中的车辆轨迹跟踪算法研究
智能交通中的车辆轨迹跟踪算法研究智能交通一直是未来交通发展的方向，人工智能和智能技术的应用不断提升着公共交通、汽车、自动驾驶等交通系统的效率和安全性。
其中，车辆轨迹跟踪算法是智能交通中不可或缺的一环。
一、什么是车辆轨迹跟踪算法车辆轨迹跟踪算法是指通过计算车辆运动状态、运动轨迹等信息，分析和判断车辆的运动轨迹，从而做出相应的控制和监控。
车辆轨迹跟踪算法主要分为两类：基于传感器数据和基于视频图像数据的算法。
基于传感器数据的算法主要采用车辆现有的传感器，如GPS、惯性测量单元等，实现车辆运动状态、轨迹的跟踪。
而基于视频图像数据的算法则主要借助摄像头等光学设备，实现车辆运动轨迹的提取和跟踪。
二、车辆轨迹跟踪算法的研究意义车辆轨迹跟踪算法在智能交通中扮演着至关重要的角色，有着广泛的应用价值。
具体而言：1. 实现车辆智能控制：通过跟踪车辆的运动轨迹和状态信息，实现对车辆的智能控制和管理，如自动驾驶、车辆自适应巡航等，提高了车辆行驶的效率和安全性。
2. 增强交通安全：车辆轨迹跟踪算法能够对车辆进行实时监控，一旦发生交通事故或违法行为，能够及时发出警报和预警，增强了交通安全。
3. 优化交通流量：车辆轨迹跟踪算法能够及时判断路况和车辆流量，优化路况和交通信号控制，提高交通的通行能力。
三、常用的车辆轨迹跟踪算法1. 卡尔曼滤波算法卡尔曼滤波算法是一种广泛应用于车辆轨迹跟踪中的算法，主要基于观测和预测模型对车辆状态进行估计和滤波。
该算法对不确定性因素的响应能力强，有着较高的准确度和精度。
2. 粒子滤波算法粒子滤波算法是一种基于蒙特卡罗方法的车辆轨迹跟踪算法，主要是通过估计车辆状态的后验分布来实现跟踪。
该算法对于非线性运动模型和非高斯噪声有着较好的适应性。
3. 变分贝叶斯算法变分贝叶斯算法是一种应用于车辆轨迹跟踪的机器学习算法，主要是通过学习车辆行驶的模式和规律，对车辆状态进行估计和跟踪。
该算法能够充分利用传感器信息，达到较高的精度和准确度。
智能交通系统中的车辆轨迹识别技术详解
智能交通系统中的车辆轨迹识别技术详解近年来，随着城市交通的日益繁忙和车辆数量的增加，如何高效管理道路资源、提升交通效能成为了亟待解决的问题。
而智能交通系统的出现，为解决交通管理难题带来了新希望。
其中，车辆轨迹识别技术作为智能交通系统的重要组成部分，正在逐渐成为交通管理的核心技术。
一、车辆轨迹识别的基本原理车辆轨迹识别技术可以通过分析车辆在道路上的运动轨迹，实时获取车辆相关的信息，如车辆速度、行驶路径、行驶方向等。
这些信息可以通过视频监控系统、传感器等设备来采集，并通过图像与信号处理等技术进行分析提取。
二、基于图像处理的车辆轨迹识别技术在智能交通系统中，图像处理是最常用的车辆轨迹识别技术之一。
通过使用高清摄像机拍摄道路场景，并利用计算机视觉技术对图像进行处理，可以实现对车辆轨迹的准确识别与分析。
在图像处理过程中，需要借助车辆检测、车辆跟踪和车辆识别等算法来实现。
三、基于雷达技术的车辆轨迹识别技术除了图像处理技术外，雷达技术也被广泛应用于车辆轨迹识别中。
雷达可以通过发射无线电波并接收其回波来感知车辆的位置与速度。
相较于图像处理技术，在复杂的天气条件下，雷达能够提供更可靠的数据。
同时，雷达还可以实时监测车辆的速度与加速度等参数，为交通管理提供更精准的信息。
四、车辆轨迹识别技术在智能交通系统中的应用车辆轨迹识别技术在智能交通系统中有着广泛的应用前景。
首先，通过实时监测车辆的轨迹，交通管理者可以掌握道路交通状况，进一步优化交通信号控制，减少交通拥堵。
其次，车辆轨迹识别技术还能应用于交通事故的预警与监测，通过及时发现异常轨迹，可以快速采取措施，有效避免交通事故的发生。
另外，车辆轨迹识别技术还可以用于交通统计分析、违法监测等方面，进一步提升交通管理的效能。
五、车辆轨迹识别技术面临的挑战与未来发展虽然车辆轨迹识别技术在智能交通系统中已取得重要进展，但仍然面临一些挑战。
首先，车辆轨迹识别技术需要处理大量的数据，在算法和计算能力方面还有待进一步提升。
基于图像处理的运动轨迹跟踪技术研究
基于图像处理的运动轨迹跟踪技术研究近年来，随着人工智能技术的飞速发展，图像处理技术已成为许多领域不可或缺的一部分。
其中，基于图像处理的运动轨迹跟踪技术应用广泛，具有极高的实用性和可操作性。
一、运动轨迹跟踪技术的概述运动轨迹跟踪技术，顾名思义，即针对运动物体进行跟踪定位，以获取其运动轨迹。
这种技术大量应用于场馆监控、交通监管、行人跟踪等领域，有时还可以用于目标识别、模式分类等领域。
二、运动轨迹跟踪技术的基本原理通常情况下，运动物体会生成一个像素点的运动轨迹，但该轨迹是不连续的，不能直接看出该物体的轨迹。
因此，需要利用基于图像处理的算法来实现运动轨迹的跟踪定位。
主要通过以下三个步骤实现运动轨迹跟踪：（一）前景提取我们知道，在视频监控中，场景中会存在不少背景噪声。
因此，实现运动轨迹跟踪必须进行前景提取，以分离其它物体与运动物体，保证跟踪的准确性和可靠性。
（二）目标选择在提取出前景后，会剩下一些与运动物体无关的信息。
这时，需要运用目标选择算法对前景中的目标进行特征描述、识别和筛选，以实现对运动物体的精确跟踪。
（三）运动轨迹反投影运动轨迹反投影技术是估计运动物体运动状态的重要方法。
运动观测信号和目标状态信息是通过一个关系转换使用反投影映射更新状态的。
在这个过程中，可以通过计算得到物体的位置、大小和方向等信息，来实现运动轨迹的跟踪。
三、运动轨迹跟踪技术的应用基于图像处理的运动轨迹技术已经得到广泛应用，例如在交通管理、场馆安保、行人跟踪、双人互动、虚拟现实、机器人导航等领域中得到了广泛应用。
在交通管理中，摄像头中的图像可以实时监视道路、车辆和行人的运动，以及通过路口和人行横道的流量情况，为交通规划和紧急处理提供了重要参考。
在场馆安保方面，通过布置摄像头对场馆内外人员进行拍照和录像，在发生紧急事件时可以实时定位相关人员，并对其进行相应的处理。
在行人跟踪中，利用摄像头对街道或商业区进行监控，可以实时地监测行人的位置、行动和活动轨迹，并用于人口流量分析和预测。
基于深度学习的图像分析技术在车辆识别中的应用研究
基于深度学习的图像分析技术在车辆识别中的应用研究一、引言车辆识别是计算机视觉领域中的一个热门研究方向，近年来随着深度学习技术的发展，基于深度学习的图像分析技术在车辆识别中得到了广泛的应用。
本文主要研究基于深度学习的图像分析技术在车辆识别中的应用，并探讨其优劣势。
二、车辆识别技术现状现代车辆识别技术主要分为基于传统图像处理方法和基于深度学习技术两类。
传统的图像处理技术主要包括特征提取、特征描述和模式识别等步骤，而基于深度学习的技术则是以神经网络为基础，通过大量的实例训练来学习特征并进行模式识别。
传统的图像处理技术在车辆识别中的应用相对成熟，可以实现基础的车型分类和识别。
但是传统的方法在面对复杂的场景或者光照变化等问题时表现较差，因此无法满足实际需求。
三、基于深度学习的图像分析技术基于深度学习的图像分析技术主要包括卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）和循环神经网络（Recurrent Neural Networks, RNN）等模型。
其中，CNN模型是目前应用最为广泛的一种模型，主要用于图像识别和分类。
CNN模型通过多层卷积和池化等操作，实现图像的高级抽象和特征提取。
此外，使用深度学习进行车辆识别的优势在于不需要人工提取特征，而是通过网络自动学习图像特征。
因此，基于深度学习的车辆识别技术具有更高的准确性和鲁棒性。
四、基于深度学习的车辆识别应用研究基于深度学习的车辆识别技术已经在不同场景应用中有了广泛的研究和应用。
以下列举两个基于深度学习的车辆识别应用案例：1. 车牌识别车牌识别是一个实用性很强的车辆识别领域，在治安监控、交通管理、停车场管理等方面有着广泛的应用。
基于深度学习的车牌识别技术是目前车牌识别技术中最为优秀的一种方法。
具体来说，使用基于CNN的模型结合OCR技术，对车牌区域进行抽取和分割，然后将分割后的字符送入CNN模型中进行识别。
该方法可以有效地解决车牌识别中车牌区域分割和字符识别的问题，进而实现车牌的高效准确识别。
数字图像处理技术在智能交通中的应用
数字图像处理技术在智能交通中的应用
数字图像处理技术是信息处理技术中的一种，它是应用数学和计算机的原理来处理图像，经过一定的算法处理，能彻底分析图像中所包含的数据信息。
在智能交通中，数字图像处理技术可以帮助交通管理者对道路，车辆，人群和环境等进行识别，定位和检测，并利用这些信息来实现自动控制和管理。
数字图像处理技术可以应用于停车管理。
可以通过数字图像处理技术将摄像头安装在车辆的前档板和发动机厢，从而实时获得车辆的车牌号和位置信息，对尾号限行的车辆，远程控制停车位，可以根据车辆位置决定收费情况，甚至可以实现定位行车轨迹，进行重点车辆追踪。
数字图像处理技术还可以应用于交通事故报警检测。
可以利用图像处理技术，设置交通摄像头，远程识别和处理前后对比图像，根据变化判断事故是否发生，并且可以在未发生事故时将资料发送给管理中心，以及警方，确保交通安全。
总之，数字图像处理技术在智能交通中的应用不仅能有效提高交通效率，还可以保证道路上的安全，有助于加强道路交通安全管理，提升交通改造的效率，更加有效的保障市民的安全。
如何利用计算机视觉技术进行车辆识别
如何利用计算机视觉技术进行车辆识别车辆识别是计算机视觉技术中的一个重要应用领域。
随着自动驾驶、智能交通等技术的不断发展，车辆识别在交通管理、安全监控等方面起到了重要的作用。
本文将介绍如何利用计算机视觉技术进行车辆识别。
一、概述车辆识别是通过计算机视觉技术对车辆进行检测、分类和识别的过程。
主要包括车辆检测、车辆分类和车辆识别三个步骤。
车辆检测是指在图像中准确定位到车辆的位置；车辆分类是将检测到的车辆进行分类，如摩托车、汽车、卡车等；车辆识别是指对每个车辆进行独立的标识和跟踪。
二、车辆检测车辆检测是车辆识别中的第一步，它的目标是找到图像中所有的车辆，并准确地标出其位置。
常用的车辆检测方法包括基于特征的方法和基于深度学习的方法。
基于特征的方法常用的特征包括颜色、纹理、形状等，通过提取图像的特征并使用分类器进行车辆检测。
而基于深度学习的方法则是利用深度神经网络对车辆进行检测，通过训练一个分类器来学习车辆的特征。
三、车辆分类车辆分类是根据车辆的外观特征将其归类为不同的类别。
常用的车辆分类方法主要有基于特征的方法和基于深度学习的方法。
在基于特征的方法中，可以采用颜色、纹理、形状等特征来对车辆进行分类。
而基于深度学习的方法则是通过训练一个深度神经网络来学习车辆的特征，并将其分类为不同的类别。
四、车辆识别车辆识别是对每个车辆进行独立的标识和跟踪。
在车辆识别中，可以采用车牌识别、车辆外观识别等方法来完成识别过程。
车牌识别是指通过图像处理和模式识别技术来识别车牌上的字符信息，从而对车辆进行标识。
而车辆外观识别是指利用图像处理和特征提取技术来提取车辆的外观特征，比如车身颜色、车辆型号等，从而对车辆进行跟踪和识别。
五、应用场景车辆识别技术在交通管理、智能交通、安全监控等方面有着广泛的应用。
例如，通过对交通流量进行车辆识别，可以实现交通管理的智能化，帮助交通部门对道路交通进行监控和管理。
在智能交通领域，车辆识别技术可以应用于自动驾驶车辆的环境感知和路径规划等方面。
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ｌｚ：ｏ
２．２摄像机校准
安装摄像机后要进行校准，摄像机的校准分为两
部分：外部参数校准和内部参数校准。外部参数包括
摄像机距地面高度＾、与车侧距离ｄ、自转角ｙ和俯仰 角口；内部参数包括焦距、镜头失真系数、图像平面原
点的计算机图像坐标等。摄像机内部参数只需校正
一次，当位置发生变化时只校正外部参数即可。
２．６％。驾驶员超速行驶、占道行驶、无证驾驶、酒后 驾驶、疲劳驾驶是造成交通死亡事故的主要原因，其 中超速行驶、占道行驶和疲劳驾驶造成的死亡人数占 ２５．３％。２００４年，全国共发生一次死亡１０人以上群 死群伤特大道路交通事故５５起，因超速行驶、疲劳驾 驶、违法超车等交通违法行为导致的特大事故３０起， 占５４．５％。减少由于驾驶员人为因素造成的交通事
车辆相对于道路标志线的位置，可以识别车辆行驶
轨迹状态。 从平面图像获得３一Ｄ空间运动物体的位置，关
键在于平面坐标与三维坐标的变换。ＣＣＤ摄像机
固定在车辆前端顶部，安装位置见图２、３，摄像头距
地面高度为＾。设定２个三维坐标系：世界坐标系
ＸｙＺ与摄像机坐标系ｚｙｚ。动态的世界坐标系随 车辆一起运动，以摄像机镜头中心在地面的垂直投
（５）
投影变换矩阵为
Ｏ
０
０
１
Ｏ
Ｏ
Ｐ一
（６）
Ｏ
１
Ｏ
ｎ∞㈨∞ Ｏ 一１Ｈ １ 由式（２）、（３）、（５）、（６）可得，世界坐标为（Ｘ，ｙ， Ｚ）的空间某点在图像上的坐标，即像平面坐标（“，
ｕ）为
ｆ
， Ｘｓｉｎ口ｃｏｓｙ＋ｙｓｉｎ口ｓｉｎｙ一（Ｚ一＾）ｃｏｓ口
ｌ“ ｏ Ｘｃｏｓａｃｏｓ７＋ｙｃｏｓａｓｉｎ），＋（Ｚ一＾）ｓｉｎ口＋厂
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｉｎ ｏｒｄｅｒ ｔｏ ｍｏｎｉｔｏｒ ｄｒｉｖｅｒ ｗｏｒｋｉｎｇ ｓｔａｔｅｓ ａｎｄ ｖｅｈｉｃｌｅ ｔｒａｖｅｌｉｎｇ ｃｏｎｄｉｔｉｏｎｓ ａｔ ｒｅａｌ ｔｉｍｅ， ｔｈｅ ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ ｐｒｏｐｅｒｔｙ ｏｆ ｄｒｉｖｉｎｇ ｒｏｕｔｅｓ ｒｅｌａｔｉｖｅ ｔｏ ｒｏａｄ ｔｒａｆｆｉｃ ｍａｒｋ ｗａｓ ａｎａｌｙｚｅｄ ｂｙ ｕｓｉｎｇ ｔｈｅ ｉｍａｇｅｓ ｔａｋｅｎ ｆｒｏｍ ｏｎ－ｂｏａｒｄ ａ０Ｄ ｉｍａｇｅ ｓｅｎｓｏｒ，ｔｈｅ ｍｏｄｅｌｓ ｏｆ ｐｅｒｓｐｅｃｔｉｖｅ ｐｒｏｊ ｅｃｔｉｏｎ ａｎｄ Ｖｅｈｉｃｌｅ ｔｒａｖｅｌｉｎｇ ｒｏｕｔｅｓ ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ ｗｅｒｅ ｅｓｔａｂｌｉｓｈｅｄ ｂｙ ｉｍａｇｅ ｕｎｄｅｒｓｔａｎｄｉｎｇ ａｎｄ ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｖｉｓｉｏｎ ｔｅｃｈｎｉｑｕｅｓ，ｔｈｅ ｖｅｈｉｃｌｅ’ｓ ｒｅａｌ ｔｈｒｅｅ—ｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌ ｐｏｓｉｔｉｏｎｓ ｒｅｌａｔｉｖｅ ｔｏ ｒｏａｄ ｔｒａｆｆｉｃ ｍａｒｋ ｆｒｏｍ ｔｈｅ ｄｏｔｓ ｏｆ ｐｌａｎａｒ ｉｍａｇｅｓ ｗｅｒｅ ｃｏｍｐｕｔｅｄ． Ｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎ ｒｅｓｕｌｔ ｓｈｏｗｓ ｔｈａｔ Ｖｅｈｉｃｌｅ’ｓ ｃａｌｃｕｌａｔｉｏｎ ｔｒａｖｅｌｉｎｇ ｒｏｕｔｅｓ ａｒｅ ｃｏｉｎｃｉｄｅｎｔ ｗｉｔｈ ｒｅａｌｉｔｙ， ｓｏ ｔｈａｔ ｄｒｉｖｅｒ’ｓ ｓｏｍｅ ｐｅｃｃａｎｃｙ ｂｅｈａｖｉｏｒｓ， ｓｕｃｈ ａｓ ｄｒｉｖｉｎｇ ａｌｏｎｇ ｓｏｌｉｄ ｃｅｎｔｒａｌ—ｌｉｎｅ， ｄｒｉｖｉｎｇ ａｃｒｏｓｓ ｓｏｌｉｄ ｃｅｎｔｒａｌ ｌｉｎｅ ａｎｄ ｄｒｉＶｉｎｇ ａｌｏｎｇ ｃｏｎＶｅｒｓｅ ｒｏａｄｗａｙ，ｃａｎ ｂｅ ｄｅｃｉｄｅｄ ｃｏｒｒｅｃｔｌｙ．６ ｆｉｇｓ，８ ｒｅｆｓ． Ｋｅｙ ｗｏｒｄｓ：ｔｒａｆｆｉｃ ｓａｆｅｔｙ；ｄｒｉｖｉｎｇ ｓｔａｔｕｓ；ｉｍａｇｅ ｕｎｄｅｒｓｔａｎｄｉｎｇ；ｐｅｃｃａｎｃｙ ｄｒｉＶｉｎｇ Ａｕｔｈｏｒ ｒ姻ｕｍｅ：Ｌｉｎ Ｇｕａｎｇ—ｙｕ（１９７２一），ｆｅｍａｌｅ，ｄｏｃｔｏｒａｌ ｓｔｕｄｅｎｔ，８６—２９—８２３３４４５８，ｌｓｇｙｕ＠ｔｏｍ．
ｃＯｓｙ ｓｉｎｙ ０ ０
Ｒ，＝
—ｓｉｎｙ ０ Ｏ
—Ｓｌｎ口
ｃｏｓｙ Ｏ Ｏ
Ｏ
１０
Ｏ
０１
Ｏ
ｃＯｓａ
（３）
Ｏ
】
Ｏ
Ｒ。＝ —ＣＯＳ口 ０ 一ｓｉｎａ
Ｏ
０
０
则世界坐标系的点ｗ到摄像机坐标系的变换Ｍ为
Ｍ—Ｒ皿，ＴＷ
（４）
设摄像机焦距为厂，经透视投影变换，可得平面
图像的点ｃ与实际空间对应点ｗ的关系为
Ｃ一职皿，ＴＷ
收稿日期：２００５—１１一０９ 基金项目：高等学校博士学科点专项科研基金项目（２００５０７１０００２） 作者简介：林广宇（１９７２－），女，吉林辽源人，长安大学讲师，工学博士研究生，从事汽车电子技术与道路变通安全研究。 导师简介：魏朗（１９５７一），男，四川成都人，长安大学教授，工学博士。
万方数据
ｃｏｍ；Ｗｅｉ Ｌａｎｇ（１９５７一），ｍａｌｅ，ＰｈＤ，ｐｒｏｆｅｓｓｏｒ，８６—２９—８２３３４４７１，ｌａｎｇｗ００１＠ｓｏｈｕ．ｃｏｍ．
０引 言
随着中国公路交通基础设施的逐渐完善和汽车 保有量的增加，道路交通事故造成的生命和财产损失 愈发让人不能小觑。据公安部道路交通管理局统计， ２００４年全国共发生道路交通事故５１７ ８８９起，造成 １０７ ０７７人死亡，与２００３年相比，死亡人数上升
车必须在机动车道内行驶，若车辆经常压着道路标 志线行驶或不时穿越道路标志线，一方面存在大量
的安全隐患，另一方面表征驾驶员处于非正常工作
状态（如疲劳驾驶、酒后驾驶等）。对于正在公路行
驶的大部分车辆，交管部门无法做到随时跟踪其状 态，纠正其违章行为［８］。利用车载系统的ＣＣＤ图像
传感器拍摄的平面图像，建立模型，得到三维空间中
ｆ（ｎ１１一口４１“）Ｘ＋（口１２一口４ｚ“）ｙ＋
ｊ
‘
‘口１３一ｃｚ４３“’ｚ＋‘∞·一吼４“’一ｏＩ（１１）Ｊ
Ｉ（ｎ２１一口４ｌ口）Ｘ＋（口２２一瞳４２口）ｙ＋
【
（口２３一口４３ｕ）Ｚ＋（口２４一口４４口）＝ｏ
式（１１）表明，欲获得摄像机参数，需测量至少６
个空间点的世界坐标，以及与其对应的像平面坐标。 实验中取７个点，第７点作为验证点。
章行为，是判别驾驶员行驶状态的有效方法。 关键词：交通安全；行驶状态；图像理解；违章驾驶
中图分类号：Ｕ４９１
文献ａｔｕｓ ｒｅｃｏｇｎｉｔｉＯｎ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｄｉｇｉｔａｌ ｉｍａｇｅ ｔｅｃｈｎｉｑｕｅ
Ｌｉｎ Ｇｕａｎｇ—ｙｕ，Ｗｅｉ Ｌａｎｇ （ｓｃｈｏｏｌ ｏｆ Ａｕｔｏｍｏｂｉｌｅ，ｃｈａｎｇ’ａｎ ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，ｘｉ’ａｎ ７１００６４，ｓｈａａｎｘｉ，ｃｈｉｎａ）
＼迅 ／ 弋，＜
带
ｌｒ
（ａ）违章图像
（ｂ）检测图像
图１图像处理结果 Ｆｉｇ．１ Ｉｍａｇｅ ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ ｒｅｓｕｌｔ
２行驶轨迹状态识别
２．１ 模型建立 《中华人民共和国道路交通管理条例》规定机动
图３摄像机的俯视图 Ｆｉｇ．３ Ｃａｍｅｒａ’ｓ ｐｌａｎｆｏｍ
图４坐标系统的关系 Ｆｉｇ．４ ＲｅＩａｔｉｏｎｓｈｉｐ ｂｅｔｗｅｅｎ ｔｗｏ
ｃｏｏｒｄｉｎａｔｅ ｓｙｓｔｅｍｓ
Ｗ＝（Ｘ，ｙ，Ｚ，１）ｏ
若世界坐标系统的Ｘ、ｙ、Ｚ轴与摄像机坐标系
统的ｚ、儿ｚ轴分别相互平行，则世界坐标系内点ｗ
的摄像机坐标Ｍ为
Ｍ＝ｎＶ
（１）
平移变换矩阵Ｔ为
万方数据
１１６
交‘通运输 工程学报
２００６年
０Ｏ
Ｏ
１Ｏ
Ｔ ｜｜
（２）
Ｏ１ —
ｎ∞№∞ ０ Ｏ
Ｏ＾ｌ
实际安装中，世界坐标系与摄像机坐标系的各 对应轴并不互相平行，为确定摄像机的空间方向，用 俯仰角ａ表示摄像机光轴（ｚ轴）相对于水平方向的 夹角，用自转角ｙ表示摄像机ｚ坐标轴相对于路面 标线（Ｘ轴）的夹角，得旋转变换矩阵为
在实验中预先标定某些空间点，测量它们的世
界坐标及在像平面的坐标，借助这些点确切的位置 信息对摄像机进行校准。根据式（５），设
Ａ—ＰＲ皿，Ｔ
则
Ｃ—ＡＷ
Ｃ１
口ｌ
口”
口１３
ｎ１４
Ｘ
Ｃ２
口２
口匏
ｎ２３
盘２４
ｙ
即
Ｃ３
口３
口∞
盘３３
ｎ３４
Ｚ
Ｃ４
口４
口铊
ａ４３
乜４４
１
像平面坐标（“，勘）的值为
（９）
惟鲶
㈣，
则由式（９）、（１０）得到
对车辆做一个假想的刚性延伸，选取延伸线上位 于世界坐标系中Ｘ轴负向距原点为口的点在车辆 上，考察随着车辆的行驶，该点与道路标线距离的变 化情况。对于随车辆移动的世界坐标系而言，根据序 列图像判断点（一口，ｙ，Ｏ）随着驾驶时间￡的变化与Ｘ 轴距离（ｎ变化，即道路标线中线相对于车辆的横向 距离变化，间接断定车辆行驶轨迹，由此分析驾驶员 的行驶状态是否处于正常。该软件流程图见图５。
第６卷 第３期 ２００６年９月
交通运输工程学报 Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｔｒａｆｆｉｃ ａｎｄ Ｔｒａｎｓｐｏｒｔａｔｉｏｎ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ
ｖ０１．６ Ｎ６．３
ｓｅｐｔ·２００６
文章编号：１６７１—１６３７（２００６）０３一０１１４—０４
基于数字图像技术的汽车行驶轨迹状态识别
林广宇，魏 朗
（长安大学汽车学院，陕西 西安 ７１００６４）
２．３行驶状态判定
经过对ＣＣＤ摄像机拍摄的图像进行处理、辨别 和分析后，获取道路标线在图像中的像素位置；根据
摄像机焦距、图像分辨率、ＣＣＤ传感单元距离等摄
像机内部参数可获得道路标线上点的像平面坐标 （“，Ｗ），由式（８）和约束条件
Ｘ＝一口