視頻車輛檢測技術探討

張宗強

（石家莊域聯視控控制技術有限公司 河北 石家莊 050000）

1 引言

隨著人們生活質量的逐漸提升，人們對客觀物質的追求逐漸增多，交通道路上的機動車越來越多，提升了交通管制難度。在這樣的情況下，必須合理運用現代化智能技術，比如視頻車輛檢測技術。可以通過應用視頻檢測算法，提升車輛檢測效率和精度。但在當前的視頻車輛檢測技術應用中，還存在一系列問題。因此，視頻車輛檢測技術還需繼續發展。

2 視頻車輛檢測技術要點分析

針對車輛綜合性能檢測來說，檢測內容不僅有車輛外觀和相關設備性能，還有車輛經濟性能以及安全性能等，其屬于一種技術情況檢測過程。即使應用現代化智能設備以及技術，在實際車輛性能檢測過程中，仍舊會存在一系列影響因素。經過專業人員不斷努力，已經研制出了系統化的汽車檢測設備，從根本上促進了汽車檢測技術的快速發展。

針對車輛外觀以及整車裝備進行性能檢測，針對車身兩側高低差距進行有效的性能檢測，在使得停車地面相對水平的基礎上，使用專業直尺以及專業化的標桿，對車身前方、后方以及中部進行性能檢測，挑選出相差數值最大的一組，對應的高度差就是最終的性能檢測結果。

針對車輛排放情況進行有效檢測，不僅會受儀器自身以及信息采集影響，實際人工操作問題也比較多。因此，針對檢測者來說，必須加強車速表情況檢測，嚴格按照相關標準化要求進行操作，且在實際的車速表檢測過程中，必須運用一系列智能化軟件，降低檢測數據誤差。

針對車輛前照燈光進行有效檢測，其受外界客觀因素的影響比較大，要想有效消除該影響，必須避免強光照射，使得燈光光電和儀軌道相垂直。

3 視頻車輛檢測技術在工程中的實踐應用研究

3.1 實際應用環境

某公路隧道是最早形成的雙層隧道，針對該隧道交通監控系統來說，不僅運用了視頻車輛檢測儀，還運用了環形線圈檢測儀，利于隧道交通安全管制。隧道屬于核心越江通道，主要有南隧道和北隧道，一共四層，上層單向車道有兩條，可以通行小車輛；下層單向車道兩條，分別為大型車道以及緊急靠車道，可以通行大車輛。根據隧道線型，內部車輛速度被控制在40km/h；根據交通流，隧道內車輛種類較少，車速也比較均勻。

通常來說，在觀察循環檢測圖像的基礎上，工作人員可以及時掌握一切隧道交通情況。但實際上，大部分攝像機資料都沒有被有效運用，這是由于管理者沒有及時抓住時機并作出反應。而Media Tunnel系統可以處理該問題，一旦發現異常，系統會及時發出警報，引起管理者注意，觀察研究交通事件，及時采取有效措施。

3.2 Media Tunnel系統

針對該隧道對應的Media Tunnel系統來說，不僅包括多套視頻分析器，還包括一臺管理器，這些儀器主要和以太網有效連接，運用規范化的人機界面以及相關協議，一共可以接入的視頻圖像接近90路。

通過運用Media Tunnel系統，可以提升隧道交通管制效率，系統功能如下：

第一，可以進行智能化的事件檢測，檢測內容不僅有車輛停駛事件、棄物、逆行事件、擁堵事件，還有車輛低速事件等。

第二，可以進行交通信息檢測，不僅包括流量信息、占有率、排隊長度，還包括平均速度以及車型等。

第三，可以進行事件圖像存儲，針對該系統當中檢測到的視頻事件來說，能夠被人們查詢、研究，并能進行序列分析，便于交通視頻監控和交通情況管理。

在Media Tunnel系統中，分析器功能強大，其在接收模擬信號的基礎上，運用AID圖像算法，加強實時性處理。具體來說，其可以實現視頻信號和數字信號的有效轉換；可以提升圖像處理效率；可以在不受掩碼約束的基礎上加強事故檢測；可以加強實時性的自我情況檢測及診斷；及時進行事故全過程視頻序列智能化錄像；及時把事故檢測信息傳輸到中心服務器。

4 視頻車輛檢測技術的實際發展應用研究

4.1 多目視覺基礎上的檢測系統發展研究

隨著客觀環境條件的不斷改變，車輛檢測難度越來越大。交通道路往往是比較復雜的，影響因素和突發事件比較多，僅僅依靠幀間差分來建模進而檢測車輛性能是比較難的。在實踐應用過程中，呈現出的三維圖像往往是坐標在二維攝像頭像平面上的呈現，必須先進行先進性映射，進而加強幾何計算。在實際的模型匹配過程中，必須恢復相關三維數據，進行三維模型有效投影，明確對應的投影關系矩陣。

如今，相關人員創新出一種多目視覺基礎上的視頻車輛檢測系統，可以加強對目標的多角度拍攝，就如“眼睛”，并能實現拍攝信息整理和融合，加強研究計算。運用該方法檢測出來的數據比較準確，但要特別注意相關實時性問題。

4.2 抑制車輛陰影的技術發展研究

隨著物體的不斷運動，會產生相應的運動陰影。因此，在采取HSV方法分割物體的時候，也會受陰影干擾，最終分割出的物體和真實物體不同，往往比較大，導致最終計數準確性大大降低。

在實際車輛陰影檢測過程中，往往要運用HSV空間檢測算法，可以反映出全面而準確的信息，尤其是針對那些非常明亮和昏暗的圖像來說。且在采取有效處理措施后，可以實現圖像像素分割，分割為運動物體以及相應的像素背景。往往要實現陰影像素值和背景像素值的有效對比，對應色彩數值與灰度數值都在相應閥值區域中的話，該點就為陰影。

4.3 復雜圖像檢測技術發展研究

針對現代化的視頻車輛檢測系統來說，往往是固定在攝像機上的，在具體應用之前，必須合理設定相應的檢測范圍值，要提前明確相關系統參數。一旦檢測區域改變，就要及時調整系統參數，滿足視頻環境適應條件，不然系統不但無法有效工作，還得不到準確數據。

如今，人們運用的攝像機往往都是可變焦帶云臺式的，這類攝像機功能比較復雜，可以實現道路情況的巧妙性的視頻監控，針對檢測人員來說，不但可以自由調整監控方向，還能聚焦特定區域。隨著攝像機的不斷移動，相應的視頻檢測系統設置和區域也會改變，快速檢測和獲取新圖像，該過程是無需工作人員動手的，屬于一種智能化的視頻車輛檢測系統。

5 視頻車輛檢測技術發展趨勢

（1）智能化

隨著視頻車輛檢測技術的不斷發展，其相應的檢測精度以及深度等都得到了優化，但相應的智能化程度還不夠高，無法達到“人腦 ”判斷要求。因此， 在未來的發展中，必須注重加強對視頻車輛檢測技術智能化程度提升的研究。

（2）視覺檢測立體化

視覺檢測屬于一種常見的距離感知技術，可以模擬人類視覺處理模式，從不同角度檢測相應目標，形成多方位的感知圖像，有效獲取目標立體數據，獲取關于圖像的有效信息。另外還能避免受相應因素影響而產生單純視角下的歧義，提升車輛檢測效率。

（3）網絡化

要想進行視頻車輛有效檢測，必須結合相應交通系統特點和資料，加強區域交通運行情況評估和預警。另外，還要創建相應的集成化系統，從根本上實現系統網絡化。

（4）低成本、集成化

現代化視頻車輛檢測技術運用難度較大，系統復雜，無法廣泛普及和運用。在日后的技術發展過程中，必須創新和完善低成本、集成化技術產品，擴大視頻車輛檢測技術運用范圍。

6 結語

綜上所述，加強視頻車輛檢測技術應用比較重要，其主要采用了網絡視覺以及視頻分析方法，具備目標定位、目標識別以及目標跟蹤功能，能從根本上提升交通安全性和便捷性。

[1]蔣剛毅，郁梅，葉錫恩，劉曉.一種基于視覺的車輛跟蹤及交通流量參數估計新方法[J].電路與系統學報，2001(04).

[2]朱江，宣國榮，鄭振東.基于視頻動態投影的實時車輛流量檢測系統[J].計算機工程，2001(11).