应用图像处理方法自动检测路口车辆排队长度

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人工智能图像处理技术在交通领域中的应用

人工智能图像处理技术在交通领域中的应用人工智能（Artificial Intelligence，AI）作为未来发展的重点领域之一，已经在各个领域取得了丰硕的成果。

交通领域作为一个大众经常接触的领域，在安全、效率、便捷等方面对人们的生活产生着深远的影响。

因此，人工智能图像处理技术在交通领域中的应用值得我们深入了解。

一、人工智能图像处理技术人工智能图像处理技术是一种将计算机技术与现代图像处理技术相结合的技术手段。

它是以人工智能技术为基础，通过对图像信号进行处理，从中提取出有用的特征，再将这些特征转换成计算机能够识别和处理的信息，最终实现对图像内容的分析和理解。

二、1. 车辆识别和跟踪人工智能图像处理技术在车辆识别和跟踪方面的应用，可以帮助进行道路交通管理和监测。

在城市中，交通拥堵是一个严重问题，车辆识别和跟踪技术可以提高拥堵路段的交通效率。

传统的车辆跟踪技术需要对车辆进行标记，这样就需要大量的人力和物力，成本很高。

而AI技术可以通过摄像头来识别和跟踪车辆，避免了标记成本，提高了效率。

2. 交通流量监测人工智能图像处理技术还可以用于交通流量监测和预测。

通过对道路上行驶的车辆数量、车辆密度、行驶速度等信息进行分析，提前预测道路拥堵和交通状况，从而为城市交通管理提供数据支持。

3. 交通事故预警人工智能图像处理技术在交通事故预警方面的应用，可以通过识别出危险区域和危险行为，提前发出警告，避免交通事故的发生。

当驾驶员或行人违反交通规则时，系统会及时发出声音和灯光提示，提醒驾驶员或行人避免危险。

4. 交通信号灯控制人工智能图像处理技术在交通信号灯控制方面的应用，可以根据实时交通情况自动调整红绿灯的时间，以实现交通流畅。

传统的交通信号灯控制方式是定时控制，在实际应用中存在灵活性不足的问题。

而AI技术可以根据实时交通情况，自适应调整信号灯的控制时间，使交通流畅，减少拥堵。

5. 驾驶员行为监测人工智能图像处理技术在驾驶员行为监测方面的应用，可以通过对驾驶员的姿态、注意力、情绪等行为进行监测，发现并帮助避免驾驶过程中发生的事故。

路口车辆排队长度检测方法的研究与仿真

根据图像中的灰度梯度，对图像中车辆的排队长度进行检测。实验结果表明，利用本文算法进行路口车辆排队长度检测，能够有效提高检测的准确性，取得了令人满意的效果。
关键词：车辆排队；长度检测；图像分割
中图分类号：ＴＰ３１１文献标识码：Ａ
（ＤｅｐａｒｔｍｅｎｔｏｆＥｌｅｃｔｏｍｅｃｈａｎｉｃａｌＥｎｇｉｎｅｅｉｒｎｇ，ＳｕｚｈｏｕＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＩｎｄｕｓｔｉｒａｌＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ＳｕｚｈｏｕＪｉａｎｇｓｕ２１５０００，Ｃｈｉｎａ）
ｃｕｒａｃｙｏｆｄｅｔｅｃｔｉｏｎ，ｓａｔｉｓｆａｃｔｏｒｙｒｅｓｕｌｔｓｈａｖｅｂｅｅｎａｃｈｉｅｖｅｄ．ＫＥＹＷＯＲＯＳ：Ｖｅｈｉｃｌｅｓｌｉｎｅｕｐ；Ｌｅｎｇｔｈｄｅｔｅｃｔｉｏｎ；Ｉｍａｇｅｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ；
ｂａｓｅｄｏｎＦＣＭｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎａｌｇｏｉｔｒｈｍｔｅｓｔｉｎｇｍｅｔｈｏｄ．ＵｓｉｎｇＦＣＭｉｍａｇｅｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄ，ｔｏｃｏｌｌｅｃｔｉｍａｇｅｓｏｆｒｏａｄｖｅｈｉｃｌｅｓｑｕｅｕｉｎｇａｃｃｕｒａｔｅｌｙｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ，ｔｈｕｓｐｒｏｖｉｄｅｓｔｈｅｂａｓｉｓｆｏｒｒｏａｄｖｅｈｉｃｌｅｓｑｕｅｕｅｌｅｎｔｈｇｄｅｔｅｃ —

交通设备的智能感知与控制技术

交通设备的智能感知与控制技术在当今社会，交通领域的发展日新月异，交通设备的智能感知与控制技术正逐渐成为改善交通状况、提高交通效率和安全性的关键。

交通设备的智能感知技术，就像是为交通系统装上了一双敏锐的“眼睛”。

它能够实时、准确地获取各种交通信息，包括车辆的位置、速度、行驶方向，道路的路况、交通流量等。

这其中，传感器技术发挥着至关重要的作用。

比如，雷达传感器可以通过发射电磁波并接收回波来测量车辆与障碍物之间的距离和相对速度；摄像头则能够捕捉道路上的图像，通过图像处理算法识别车辆、行人等目标。

这些感知技术的应用场景十分广泛。

在智能交通信号灯系统中，通过感知路口的交通流量和车辆排队长度，信号灯可以自动调整绿灯时间，从而减少交通拥堵。

在高速公路上，实时感知车辆的行驶状态可以帮助交通管理部门及时发现异常情况，如超速、违规变道等，并采取相应的措施。

智能感知技术不仅能够获取单个车辆和道路的信息，还可以实现车与车、车与路之间的信息交互。

这就是所谓的车联网技术。

车辆通过车载通信设备与其他车辆和道路基础设施进行通信，共享位置、速度、行驶意图等信息。

这样一来，驾驶员可以提前得知前方道路的状况，做出更合理的驾驶决策，降低事故发生的风险。

说完了智能感知，再来说说控制技术。

交通设备的智能控制技术就像是一个“大脑”，它根据感知到的信息，对交通设备进行精准的控制和调度。

比如，在自动驾驶领域，车辆的控制系统会根据传感器获取的周围环境信息，自动控制车辆的加速、减速、转向等操作。

这种控制技术需要极高的精度和可靠性，以确保车辆的安全行驶。

在城市交通管理中，智能控制技术可以对公交车辆进行优化调度。

根据实时的客流量和道路状况，调整公交车辆的发车时间和行驶路线，提高公交服务的效率和质量，吸引更多人选择公交出行，从而缓解城市交通压力。

另外，智能控制技术还在轨道交通中得到了广泛应用。

通过对列车的速度、加速度、制动等进行精确控制，实现列车的安全、高效运行，同时减少能源消耗。

图像识别技术在交通拥堵监测中的应用

图像识别技术在交通拥堵监测中的应用随着城市化进程的加快，交通拥堵问题日益严重，给人们的生活和工作带来了巨大的不便和压力。

为了解决这一问题，图像识别技术在交通拥堵监测中得到了广泛的应用。

通过实时监测和分析交通流量，图像识别技术可以提供精确的交通拥堵信息，从而帮助交通管理部门采取相应的措施，改善交通状况，提高城市出行效率。

首先，图像识别技术可以通过实时监测道路上的车流量、车辆速度和车辆密度等数据来分析交通状态。

借助高清摄像头和图像识别算法，交通管理部门可以准确地获取道路上车辆的数量和运动状态，并进一步分析道路的通行能力和拥堵程度。

通过智能算法的运算，系统可以实时地生成道路交通流量的热力图，直观地展示出交通状况的变化趋势，为决策者提供科学依据。

其次，图像识别技术可以识别和分析交通拥堵的原因。

在交通拥堵监测中，图像识别技术能够准确识别交通事故、道路施工以及车辆违规等情况。

传统的交通拥堵监测方法需要人工巡视或基于传感器的监测手段，效率较低且受到人为因素的影响。

而借助图像识别技术，交通管理部门可以实时监测并识别交通拥堵的原因，从而及时采取措施进行疏导，提高交通流畅度。

此外，图像识别技术还可以进行交通拥堵预测。

通过对交通流量数据的分析和建模，结合历史数据，图像识别技术可以将来的交通情况进行预测。

通过精确的预测，交通管理部门可以提前做好交通组织和调度的准备，以降低拥堵的发生概率，提高道路通行效率。

最后，图像识别技术在交通监测中还可以提供实时的交通信息给驾驶员和交通参与者。

通过在路口或高速公路上设置可变信息标识，交通管理部门可以根据图像识别技术提供的数据及时提供交通状况和路况信息，让驾驶员根据实时的交通情况决定行驶路线和方式，避开拥堵路段，减少通行时间。

综上所述，图像识别技术在交通拥堵监测中的应用对于提高城市交通出行效率和改善行车体验起到了积极的促进作用。

通过准确的数据分析和智能预测，交通管理部门可以更好地规划和组织道路资源，减少交通拥堵的发生，提高交通运行效率。

基于图像处理的道路交通违规行为自动检测系统

基于图像处理的道路交通违规行为自动检测系统随着城市交通的日益拥堵和道路交通安全问题的日益突出，开发一种基于图像处理的道路交通违规行为自动检测系统变得尤为重要。

这种系统利用计算机视觉技术和图像处理算法，能够自动监测道路上发生的交通违规行为，并及时生成报警或处罚通知，以提高道路交通的安全性，减少交通事故的发生。

一. 系统设计原理1.1 图像采集与传输基于图像处理的道路交通违规行为自动检测系统首先需要采集道路交通的图像数据。

这可以通过架设监控摄像头或使用移动相机等设备实现。

采集到的图像数据需要传输至图像处理系统进行进一步处理。

1.2 图像预处理在图像进入图像处理系统之前，通常需要进行一些预处理工作以提高图像的质量和准确性。

这些预处理工作包括图像去噪、增强对比度、图像校正等，以确保系统后续处理的准确性和稳定性。

1.3 物体检测与跟踪在图像处理系统中使用物体检测技术，通过检测和跟踪视频中的交通参与者（如车辆、行人等），以获得道路交通的状态。

这可以使用机器学习算法或深度学习网络进行实现，例如使用卷积神经网络（CNN）进行车辆检测。

1.4 违规行为检测系统需要通过图像处理算法来检测交通违规行为，如闯红灯、逆行、超速等。

这可以通过分析车辆的行为、速度、运动轨迹和交通规则来实现。

例如，当车辆经过红灯区域时，系统可以识别并触发报警机制。

1.5 结果分析与输出检测到交通违规行为后，系统将分析检测结果并生成相应的报警或处罚通知。

这可以通过与交通管理部门的数据库进行比对，以识别车辆的所有者和相关的违规信息，并生成相应的处罚通知。

二. 技术挑战与解决方案2.1 复杂环境下的图像处理道路上的光线、天气、车辆稀疏或密集等因素都会对图像处理产生影响，增加图像识别的困难。

解决该问题的方法包括使用高质量的摄像设备、开发鲁棒的图像处理算法、利用多个角度和视角的摄像头来增加图像的可靠性。

2.2 违规行为检测算法不同类型的交通违规行为需要不同的检测算法和模型。

拥挤目标检测算法

拥挤目标检测算法引言：随着城市人口的不断增加，交通拥堵问题也日益突出。

为了解决这一问题，研究人员开发了拥挤目标检测算法，以准确、高效地识别交通场景中的拥挤情况。

本文将介绍拥挤目标检测算法的原理、应用和未来发展方向。

一、原理拥挤目标检测算法基于计算机视觉技术，通过分析图像或视频中的像素信息，识别出交通场景中的拥挤目标。

该算法通常包括以下几个步骤：1. 图像预处理：对输入的图像进行去噪、灰度化和尺寸调整等预处理操作，以便后续的目标检测算法能够更好地处理图像数据。

2. 目标检测：利用深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）或循环神经网络（RNN），对图像中的目标进行检测。

常用的目标检测算法有Faster R-CNN、YOLO和SSD等。

3. 特征提取：从检测到的目标中提取特征信息，以便后续的拥挤分析和预测。

常用的特征提取方法有基于颜色、纹理和形状等的特征描述子。

4. 拥挤分析：根据目标的位置、数量和运动轨迹等信息，分析交通场景中的拥挤程度。

可以采用密度估计、聚类分析和轨迹预测等方法进行拥挤分析。

二、应用拥挤目标检测算法在交通管理、智能监控和城市规划等领域具有广泛的应用前景。

1. 交通管理：利用拥挤目标检测算法，交通管理部门可以实时监测道路交通情况，及时采取措施缓解拥堵。

例如，在拥堵路段增加交通警力、调整信号灯时长或引导交通流向畅通的道路。

2. 智能监控：拥挤目标检测算法可以应用于城市中的摄像头监控系统，实时监测人流、车流等信息，为城市安全和治安管理提供有力的支持。

例如，检测出人群聚集、交通拥堵等异常情况时，及时报警和采取措施。

3. 城市规划：通过拥挤目标检测算法，城市规划部门可以分析交通拥堵的原因和影响，优化道路布局和交通规划。

例如，在城市规划中考虑道路容量、交通流量分配和公共交通优先等因素，以改善交通拥堵问题。

三、发展方向拥挤目标检测算法在不断发展和改进中，未来的研究方向主要包括以下几个方面：1. 提高检测准确率：通过优化模型结构、增加训练数据和改进训练算法等方式，提高拥挤目标检测算法的准确率和鲁棒性。

基于图像处理的车道线检测技术研究

基于图像处理的车道线检测技术研究随着智能化技术的不断进步，自动驾驶车辆成为未来交通的一大趋势。

而车道线检测技术则是自动驾驶中不可或缺的一环。

基于图像处理的车道线检测技术在自动驾驶和智能交通领域中有着广泛的应用，越来越受到人们的关注。

本文就来探讨一下基于图像处理的车道线检测技术研究。

一、图像处理技术简述图像处理技术是图像数字化处理的技术，它通过对数字图像的某些处理来获取特定的信息，将图像转化为数字信号后进行处理，实现对图像的增强、恢复、分割、去噪等处理。

在车道线检测中，图像处理技术是不可或缺的工具。

二、车道线检测技术的意义车道线是道路上非常重要的交通标志，它指导着交通参与者的行车方向，判断车道是否偏离，及时发出警告，对于行车安全至关重要。

车道线检测技术旨在通过图像处理技术来自动识别和提取车道线信息，以提高交通参与者的行车安全水平。

三、基于图像处理的车道线检测技术1、图像采集在进行车道线检测之前，需要首先获取道路的图像。

通常采用的图像获取方法有两种，一种直接安装在车辆上，通过车载摄像头采集图像；另一种则是通过卫星遥感等方式获取道路图像。

无论哪种方式，关键在于能够获取清晰的、高分辨率的图像数据。

2、图像预处理在实际拍摄过程中，由于光照、天气等原因，获取到的图像会存在噪声、模糊、失真等问题，需要进行图像预处理。

处理的方法包括滤波、增强、亮度调整、图像二值化等。

3、车道线的提取在预处理过程中，车道线所在位置的信息已经被表现在图像上，而车道线的形态信息被表现在灰度图像中。

相应地，车道线的提取就是将车道线位置信息提取出来，一般可通过机器学习方法和数学模型来实现。

基于深度学习的方法和基于传统图像处理的方法都可以实现车道线的提取。

4、车道线追踪车道线的提取只是在单张图片上识别出车道线的位置，而对于实时行驶的车辆来说，需要不断追踪车道线，并做出及时提示或自主判断。

车道线追踪一般采用Kalman滤波算法等数学模型进行，提高车道线识别和追踪的准确性。

人工智能在交通运输中有哪些创新应用

人工智能在交通运输中有哪些创新应用关键信息项：1、人工智能在交通信号控制方面的应用具体技术手段效果评估面临的挑战2、人工智能在自动驾驶领域的应用级别划分安全性保障法律和伦理问题3、人工智能在交通流量预测中的应用预测模型数据来源与处理精度提升方法4、人工智能在智能公交系统中的应用实时调度优化乘客信息服务节能减排效果5、人工智能在物流运输中的应用路径规划货物追踪与管理成本降低分析11 人工智能在交通信号控制方面的应用交通信号控制是保障道路交通安全和畅通的重要手段。

人工智能技术的引入为交通信号控制带来了创新。

111 具体技术手段基于深度学习的算法能够实时分析路口的交通流量、车辆类型和行人数量等信息，从而智能地调整信号灯的时长。

例如，使用卷积神经网络（CNN）对图像数据进行处理，识别车辆的排队长度和行驶速度，以实现更精准的信号控制。

112 效果评估通过对比采用人工智能控制前后的交通拥堵指数、平均车速和通行时间等指标，可以评估其效果。

研究表明，人工智能控制能够显著减少车辆等待时间，提高道路通行能力。

113 面临的挑战数据质量和可靠性是一个关键问题，不准确的数据可能导致错误的决策。

此外，系统的稳定性和容错性也需要进一步提高，以应对突发情况。

12 人工智能在自动驾驶领域的应用自动驾驶是交通运输领域的一个热门话题，人工智能在其中发挥着核心作用。

121 级别划分自动驾驶分为多个级别，从辅助驾驶到完全自动驾驶。

不同级别对人工智能技术的要求和应用程度各不相同。

例如，在低级别的辅助驾驶中，主要依靠传感器和简单的算法进行预警和辅助控制；而在高级别的自动驾驶中，需要融合多种传感器数据，运用复杂的深度学习模型进行决策和规划。

122 安全性保障确保自动驾驶的安全性是至关重要的。

人工智能系统需要具备高度的可靠性和鲁棒性，能够应对各种复杂的交通场景和意外情况。

同时，还需要建立完善的安全测试和验证机制，以保障自动驾驶车辆的上路安全。

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５）算法复杂度：较低的算法复杂度可以使其实现的时候
更为快捷。２２．１角点检洲的算法实现
在对多种角点检测算法进行了比较之后，我们采用了丑ｌｉｑｉ８ｒＩｇｚ｝衄ｇ于１９９９年提出的一种新的角点检测器”Ｊ。这种算法是一种基于灰度图像的角点检测方法，通过计算经过高斯平滑后图像的自相关性来检测角点，算法实现简单。并且在角
ｄＩｅａｒｔｄ删菌。喀Ｉ№ｔＩ刚ｌ撕咖ｃｑＩＩ肌ｅｄＥ怕ｃｔｉ姐．
１引言
近几年来，图像处理技术在车辆自动监视系统中应用越来越广泛“。２ｌ。不同的光照条件，车辆的大小、颜色、形状各异，以及车辆被直接或间接（如被路边树的阴影）遮挡等，都为获取交通信息带来了困难。对于不同的路段，如交通路口附近、高速公路等，处理方法又有所不同。本文研究的目标是从在交通路口拍摄下来的图像中自动柱涮交通路口的车辆排队的长度。
船ｔ廿ｍＢ．吐Ｊｒｌ．ｅ恤ｃ８０嘴ｐＢ喊Ｐｅｒｉ帆ｗｅ“愀蜘ｄ矾ｅｎｔｉｍｌ０ＩｎＩｌｉ弹ｔｏｆ删ｉｒ唱唱ａｎ删ｄｔＩｔｌ０ｅ６棚呐咿岫ｃ伽１哪痂毗０ｆｎｇ‰０ｆ雌吲＆∞Ｋ。出．ｉ仳ｌ脚ｌ廿唱昭Ｉ她ｈ０ｌｆｅ硫ｎｇｑ山ｕ∽０ｆ妇眦㈣崦ｄ畔‰强ｎ嘣积咖Ⅱ帆地肌ａｔｌｐｌ删岫静忏
ｌｌｉｄ鹧ｗｉ曲啦ｗ．１ｌｌｅＩｎｇ出ｏｄ扭叫皿ｅｄｂｙ啪ｂｉ面唱ｔｌｌｅ咖肚ｆｅ口ｈ哪蚰ｄ咖ｆｅ吐ＩⅡ啪０ｆｔ【ｌｅｉ删学ｅ．Ｂ驴由蛐试嘲ｕｂｇＩ时ｗｔＩＩ砒ｉ“８ａ越ＩＩ卜
ｚ为三维空问的坐标系，ｇ—ｙ是摄像
头像平面坐标系。通过ｘ—ｙ—ｚ为三
维空间的坐标系这个中同环节，得到ｒ—ｒ一∥到摄像头像平面空间坐标圈５各坐标系关系
系（ｚ—ｙ）的映射关系。
其中各点物理意义为：Ｏ：摄像头焦点；，：焦距；ｚ０：摄像头
光轴与公路的交点到互一０一ｙ坐标系原点的距离；疗：光轴与
公路平面的平面角。本文中假设车的高度相对整个检测区域
１１０ｕｒｋｅ和Ｂｅｌｌ在１９９１年提出了一种基于ＦＦｒ的交通监控及趴列检测的方法ｏ】，该方法依据柱测区域在图像中有车和元车对应频谱的不同，来检测公路上是否存在车辆。该方法通过建立窗函数降低了计算量，但是仍然很费时，而且没有定量的培出检测到的队列长度。｝Ｉｏ∞ｅ于１９９２年提出的算法同样不能给出相对准确的车辆排队长度…。本文提出的方法通过融台了图像的点特征（角点）和线特征（边缘），完成车流长度的检测。
点的求取过程中，首先对子窗口进行了高斯平滑过程，也就是
进行了低通滤波．如下面所述，使得该过程对高频噪声具有一定的抗噪能力。
角点检测算法实现的主要步骤如下：
１）计算灰度的梯度图像；２）计算高斯局部平滑变量。主要是为了避免把那些呈阶
跃状的边缘误判为角点，也就是说起着抑制高频噪声影响的作
用：
３）计算角点尺度：
４）选定适当的阈值，输出所有的满足尺度大于闭值的点，
作为角点。
·４８·
２．３三维空间到二维图像的映射关系实际采集的三维图像是三维空间坐标在二维摄像头像平
面上的映射，需要对采集的图像先进行逆映射后再进行实际几何关系计算。通常摄像头和公路坐标系的位置关系如图３所示。我们要确定图像上的检测区域在实际三维空间中的大小时．首先要做的就是确定成像模型（是指三维空问到视平面的投影关系）”Ｊ。
的尺寸可以忽略不计，即令：ｒ＝Ｏ。变换关系如下：
ｒＩ”ｑ．豕１∥丽ａ
｛【，ｙ。。，‰磊口■酾
（２）
这样，已知像平面上的某点，就可以按照式（２）变换得到实际公路坐标系上的点。２．４检测队列长度
有了２．３所讲到的映射关系，我们就可以根据图像上的车辆队列的长度来得到实际车的长度。下面提到的长度，如没有特殊声明，均指的是实际三维空间的数据。
（ＴⅣ１０ｌｕ型）的长度—＿３．５米。这里我们假设司机会自动并
道停车，即使用所有可用的行车道，这也是符合实际情况的。
在统计过程中，如果发现统计区域中（即３．５米）亮点的个数少于一半时，就假定此区域可能是停止车辆排队的终点，然
后启动角点检测程序，如粜该区域的角点数小于一定的阈值（此值可以根据实际需要来选取，通常可以选择一辆车平均角点的倍数），就认为当前扫描行为车辆排队的终点，如果大于相
珈ｎＥｃ】脒Ｇ１ｌｍＵ烈Ｇｎｌ０Ｆ１１地聊ｃＱ哪ＢＹｎ姗ＰＲ０麟玳Ｇ
（妇研ｈ蛔咖，旷厶“她㈣ｆｕＭ５Ｙ鄂肌刊跏弛＂，‰即矿删㈨．撕如㈨．，屈卿』蝴４）
Ａｈｔｒ口ｃ‘ ｈｌ拍ｈｌｔｅ】Ｈ啡Ｔ曲ｃＳｙｇ诎ｍ（ｒＩＳ），ｈａ舔。ｑＬｌｅ∞ｐａ咖ｍ懈Ｂ砒曲∞ｊＩｌ把雕耽Ｉ懈∞口∞蚪ＤＢｄｓａ坤聘叫捌ｉＩｌｍ蛐ｙ印ｐｕｃ拍ｏｎｓ，８ｕｃｌｌ
圈ｌ线特征长度改变
收稿日期；２∞２—０９一１３。李岩，硕士，主研领域：图像处理，模式识
别．智能交通系统等。
·４７·
万方数据
出来的线特征长度发生变化。图中深色线段表示出图像中的两个线特征，当出现遮挡时，他们的长度发生了变化。
２．１．２点特征的优缺点点特征是目标上的标志点，通常可以选择目标图形的顶点、颜色（灰度）突变点作为特征点。选取点特征的优点是，目标由于相对运动造成的遮挡现象仅仅会造成特征点的消失和出现，变化较简单；其缺点有二：一是提取速度慢，二是容易受噪声影响，检测算法不稳定。本文力求融舍点特征和线特征的优点，以提高检测的精度。对于线特征，我们就采用比较常用的ｓｏｂｌｅ算子法”Ｊ，下面将主要介绍点特征的提取。２．２角点的检测在计算机视觉领域中．轮廓特征点具有相当重要的作用。轮廓特征点包括角点、切点和拐点，其中，角点指沿图像边缘曲线上的具有曲率局部极大值的点，或者在一定条件下可以放宽
以从如下几方面来衡蜃其算法性能的好坏： ”检测结果的精确性：能检测出来各种角点；
２）检测结果抗噪声能力强：能够有效抑制颗粒状高频噪
声．不会把这类噪声作为角点检测；３）检测结果位置的准确性：要求检测出来的角点特征位
置和实际的角点位置差异足够小；４）检测结果的稳定性：对于同一背景下采得的不同图像
样本，角点检测结果可以很好地重复；
应的阈值，就继续扫描。下面主要就第二部分的结果即确定停止的车辆排队长度
进行分析。
３实验结果举例
我们用从北京市交通管理局采集到的白堆子路口为例，得蓟的实验结果。
得到的数据为视频流，根据路口交通控制的特点，即不需要每帧画面都需要处理，我们采取每５秒提取一帧画面来进行处理。
鑫
’，
●●
一－’’！＿ｚ】、＾
静止排队车辆的长度。
第二，确定停止的车辆排队长度。在路口监视系统中，有些情况（如控制交通灯的变化）需要
得到已经停止车辆的长度，我们在前面用边缘信息得到总体排队车辆的长度基础上，结合点特征来得到这一参数。
实际在统计亮点个数的时候，并不是逐行的进行扫描，而
是一次扫描ｎ行。ｎ为实际中略小于一辆车的长度映射到二维图像上得到的象素数。本文中用的是略小于一辆天津夏历
２．１．１线特征的优缺点线特征作为规则图形的特征非常理想。线特征的提取速度比较快。通常线特征的提取采用ｓｏｂｄ算子等一些常见的差分算子．仅需对图像计算一次差分，规定好离值后就可以进行线特征提取”】。如果目标是规则的几何图形，线特征将很明显，例如多边形、多面体等图形的边沿，同时线特征对于点噪声不被感，抗干扰性好。但是。在交通视频图像中，采用线特征也存在一些不足。最严重的问题是。在交通拥挤的情况下，线特征不稳定。如圈１所示，随着目标问的相对移动，目标被提取
图３公路坐标系和摄像头坐标系２．３，１小孔成像模型小孔成像模型是一种理想的投影成像模型，它具有很好的物理性质。模型由图４所示。其中，ｓ是视平面，Ｇ是小孔的位置，且有，＝ｄ（ｓ，ｃ）是该成像系统的焦距。２．３．２视觉坐标模型虽然小孔成像模型具有很好的物理性图４小孔成像模型
暖
㈤
中ｒ—ｒ一∥为公路坐标系，ｚ—ｙ—
ｌ实际长度一检测长度Ｉ／实际长度ｘ１００％实验表明．在作者ＰＩ匝６６７级别的机器上，没有作任何优化处理以及硬件加速的情况下，最快可以达到每秒处理２帧，完垒满足实时性处理的需要。
图１０在假定队尾检测角点
图１１检测结果
拴涮长度（ｍ）实际长度（ｍ）
误差骺
表ｌ实验结果
５秒
，ｏ．８６８０４１１
本文提出的检测路口排队长度的算法，主要包括两个部
万方数据
分．分别得到两种意义的排队车长。一是车辆总排队长度，即
在可视范围内所有的车辆长度，包括停止的和运动的车辆；二是得到停下来的车辆的排队长度。下面将分别介绍算法的两
个部分：
第一，得到在可视范围内车辆的总排队长度（即包括停止的也包括运动的的点；切点特征是指
”
图像边缘曲线上圆弧和直线的平滑过渡
圈．：．｛毽竺廓特征点示意
点；拐点特征是指图像边缘曲线上凸圆弧和凹圆弧的平滑过渡点，如图２中所示。这些特征点是决定目标形状的最基本的特
征基元，一旦找到了目标的这些特征点也就大致掌握了目标的
形状。
由于切点和拐点的提取都比较困难，且角点特征中的信息更加丰富，更能代表车的整体特性¨“，因此本文采用比较容易检测的角点作为特征点。在选择不同的角点检测算法时，可
参考文献
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ＱＩｌｄＭＭ∞驯帅曩Ｉ【ｎｈｔ啪枷∞嘣雌Ｉｒｎ８萨一ｎ钟ｅ晦岫昏Ｅｈ．０ｆＩ腼
２算法介绍
２．１特征定义与选择交通视频图像中，目标（即车辆）的一些几何特征常常可以
被用来代表整个车辆信息。通常选取为特征的量包括点特征（图像中的一些重要象索点的位置及其取值，例如曲率变化比
较太的点、灰度变化比较大的点等等）、线特征（指定义在从图像中提取出来的各种线段或曲线之上，能够描述出线段或者曲线的位置及性质，例如长度、轮廓走向、平精度等等的各种度量）和区域特征即面特征（指定义在图像中某区域之上，用来描述该区域的大小、圆度等特征的度量）。本文主要是利用线特征和点特征。