基于計算機視覺的車輛目標檢測算法研究

肖培 王強

摘要：計算機視覺技術在車輛目標檢測領域已有重要的應用。本文以計算機視覺技術為基礎，深入研究和分析運動目標識別與追蹤算法的性能。在此基礎上，提出車輛目標檢測算法，并通過實驗驗證算法的實用性和可行性。實驗結果表明，車輛目標檢測算法能夠大幅提高檢測精度，減少誤報率和漏報率，同時具有良好的運行效果。這項算法具有較強的實用性和應用價值。

關鍵詞：計算機視覺；車輛目標檢測；檢測算法

隨著計算機視覺技術的日益成熟和發展，車輛目標檢測作為其在交通領域的重要應用之一，開始發揮著越來越重要的作用。車輛目標檢測通過提取車輛的特征信息、識別與定位，使用計算機技術進行處理與分析，能夠輔助相關人員更好地了解和分析交通行為，有效提高交通效率與安全性。

將車輛目標檢測與計算機視覺技術有效結合，對于提高交通管理與安全水平具有重要意義。通過對交通場景中的車輛進行目標檢測，可以實時監測和分析交通流量，優化交通信號燈并優化交通路線，從而提高交通的流動性，減少擁堵。此外，車輛目標檢測還可以應用于交通事故預警系統、智能停車管理等領域，為交通安全和便利提供有力支持。

一、計算機視覺技術

（一）計算機視覺技術

計算機視覺技術是指通過使用各種程序與算法來解釋與理解圖像與視頻數據，使計算機能夠自動化地識別、分析和處理這些信息。其目標是讓計算機能夠像人一樣理解和感知現實世界。

如今，計算機視覺技術已經被廣泛應用于各個領域，如智能交通、監控及醫療影像等。在醫療影像領域，它可以輔助醫生實現更準確的疾病診斷和治療。通過分析和解釋醫學影像，計算機視覺技術可以幫助醫生發現疾病跡象，并提高診斷的準確性和效率。在智能監控領域，計算機視覺技術可以自動識別和監測異常行為，通過分析監控視頻，它可以發現潛在的安全風險，并及時向工作人員發送警報，以保護公共安全和財產安全。在智能交通領域，計算機視覺技術可以用于識別和處理交通違規行為，提高交通的安全性和效率。例如，它可以檢測車輛和行人，并監測交通流量，幫助交通管理部門實時監控交通情況并采取相應的措施，以減少交通擁堵和預防交通事故。

（二）計算機視覺核心技術

1.特征提取與描述

計算機視覺是一個包含特征提取與描述以及目標檢測與跟蹤兩大核心技術的領域。特征提取與描述是其中一個非常關鍵的步驟，它能夠從圖像中抽取出具有區分性的有用特征，為后續的目標檢測和識別等任務提供基礎。特征提取方法有多種，包括深度學習、全局特征提取和局部特征提取等。局部特征提取方法通過捕捉圖像中的關鍵點，并計算與這些關鍵點對應的描述符來實現識別和匹配。而全局特征提取方法則注重于總體特性，例如顏色直方圖和紋理特征等。深度學習作為一種先進的方法，利用神經網絡來學習原始圖像數據中的高階特征表示。它具有很強的表達能力和魯棒性，能夠在各種應用場景中執行準確的計算機視覺任務[1]。

2.目標檢測與跟蹤

計算機視覺的關鍵在于目標檢測與跟蹤。目標檢測通過分析圖像或視頻數據來自動識別和定位目標物體位置。傳統的算法包括HOG+SVM和Haar特征分類器，而利用深度學習的算法如SSD和YOLO能夠實現更準確、更快速的目標檢測，具有更強的魯棒性和表達能力。而目標跟蹤則是識別并實時追蹤圖像幀中的運動目標物體。常用方法包括基于濾波器的方法、基于深度學習的方法以及多尺度的跟蹤算法。這些算法能夠實現對運動目標的實時、精確跟蹤，為計算機視覺技術的進步和應用提供了重要支持。

二、車輛目標檢測

（一）車輛目標檢測關鍵任務

車輛目標檢測是計算機視覺領域中的重要任務之一。其主要目標是在大量的圖像中準確識別出車輛目標，并進一步判斷其位置和大小。然而，由于車輛的形狀、外觀和形態特征的多樣性，以及光照條件和遮擋等因素的影響，車輛目標的檢測變得更加復雜和困難。因此，發展高效的運動目標檢測算法是當前亟待解決的問題之一[2]。

車輛目標檢測包括車輛識別、定位及分割等重要環節。首先，需要判斷圖像中是否存在車輛，若存在，需要進一步確定車輛的空間位置與大小。其次，進行實例與場景分割，以實現精確識別和定位車輛目標。隨著深度學習等技術的發展和應用，車輛目標檢測技術經歷了從低層次到高層次、從簡單到復雜的演變和發展，并有望在更多領域發揮更大的作用。

（二）車輛目標檢測難點

實際應用中，車輛目標檢測面臨著許多困難和挑戰。首先，由于路面陰影、光照和成像設備位置等因素的影響，車輛圖像可能存在語義信息丟失，這增加了車輛檢測的難度。其次，實際場景中的車輛類別比數據集中的更多且更豐富，這會導致車輛目標檢測算法在面對未經訓練的車輛時準確性不高。此外，隨著圖像數量的增加，目前的車輛目標檢測系統難以做到真正的實時監測。未來，車輛目標檢測需要解決分割圖像中所有對象類別的問題，并可以有效預測圖像中即將出現的對象。為了滿足高準確性和實時性的要求，車輛目標檢測算法應該綜合考慮硬件優化、數據處理、算法設計等多個方面的因素，并在有限的計算能力下實現高幀速的穩定運行[3]。

（三）車輛目標檢測算法原理

基于攝像機拍攝的圖像或高清視頻，首先需要對圖像進行預處理，包括濾波和灰度化等操作。這些預處理操作有助于提取圖像的特征，為后續的車輛目標識別提供基礎。接下來，利用相關的算法對圖像的背景和前景進行閾值輸出。這一步驟可以將車輛目標從圖像中分割出來。同時，算法需要具備較好的光照變化處理能力，以避免光照對檢測結果的干擾。然后，對圖像進行二值化操作，以獲得清晰的車輛目標輪廓[4]。這一系列的操作構成了車輛目標檢測的流程，具體如圖1所示。

如圖1所示，運動目標檢測算法的流程主要包括采集圖像、圖像灰度化、相關算法處理、圖像二值化、輪廓提取以及運動目標識別與標記等操作步驟。首先，通過從保存或攝像機拍攝的高清視頻中提取連續幀圖像的方式，獲取輸入圖像。其次，對彩色圖像進行灰度化處理，將其轉換為灰度圖像，這個過程可以通過對彩色圖像進行處理、簡化和抑制噪聲來實現。再次，采用相關算法處理灰度圖像，這些算法可以包括光流估計、差分圖像和背景建模等方法，以提取出圖像中的運動目標。然后，對處理后的圖像進行二值化操作，根據預設的閾值將圖像轉換成二值圖像。接下來，利用邊緣檢測等技術來提取二值化圖像中的目標輪廓，以獲取運動目標的形狀信息。最后，結合目標輪廓信息，進行運動目標的識別、標記和跟蹤。通過這個流程，可以有效地檢測運動目標，并進行進一步的處理和分析。

（四）車輛目標檢測算法實現

在本研究中，采用了Canny算子來進行圖像邊緣檢測。Canny算子具有降噪、減少虛假邊緣和保留重要邊緣的優勢。首先，通過高斯濾波消除圖像中的噪聲，以提高邊緣檢測的準確性。高斯濾波器通過像素點周圍鄰域的加權平均來實現。其次，計算濾波后圖像中各像素點的梯度方向和邊緣強度。常見的梯度計算算子包含Prewitt和Sobel。接下來，使用非極大值抑制方法來處理每個像素點。根據邊緣強度，將像素點劃分為強邊緣和弱邊緣，并設定高閾值和低閾值。高出高閾值的像素點即為強邊緣，低于低閾值的像素點被排除，介于兩者之間的像素點則視為弱邊緣。最后，通過霍夫變換或連通性分析，根據強邊緣像素點將相鄰的弱邊緣像素點連接起來，將它們視為同一邊緣。通過這一過程，Canny算子可以準確檢測圖像中的邊緣，并有效抑制虛假邊緣和噪聲。對于視頻幀的輪廓提取和邊緣檢測有助于明確運動目標的輪廓和位置，為后續的車輛目標跟蹤提供基礎。因此，該方法能夠精確地識別和定位動態環境中的車輛目標，為自動駕駛、交通監控等實際應用提供強有力的支持。

三、運動目標識別與追蹤

（一）運動目標分割算法性能分析

圖像分割在運動目標跟蹤中起著至關重要的作用。過去，常使用Roberts邊緣檢測算子來提高運動目標車輛的邊緣檢測精度，從而改善分割結果。此外，結合最大類間方差法，根據合適的閾值可將圖像分割為背景區域和目標區域。Otsu方法的基本原理是將像素閾值劃成目標與背景，從而完成圖像分割。并借助類間方差進行判斷，以找出使類間方差最大的閾值，從而達到較好的閾值分割效果。具體操作步驟如下：首先，計算每個灰度級別出現的概率和對應的均值；然后，根據公式計算總方差和類內方差；最后，選擇使類間方差最大的閾值作為最佳閾值。這種車輛目標分割算法具有多個性能優勢，包括高分割精度、強大的光照干擾抗性、高效率以及良好的分割效果。然而，該算法也存在一些問題。首先，檢測算子對噪聲比較敏感，可能導致漏檢或誤檢，從而影響分割結果準確性。其次，需要手動選擇閾值進行圖像分割，缺乏智能化和自動化。此外，該算法只適用于二值分割場景，對于復雜場景或多個目標的處理效果較差。對于重疊的車輛目標，該算法無法準確區分，容易出現分割結果錯誤的情況。

為改善圖像分割的效果，本文針對原有算法存在的不足，提出了一系列優化和改進方案，具體思路如下：①噪聲抑制：引入高斯濾波等圖像去噪技術來大幅降低圖像中的噪聲，以此提高分割結果的準確性；②自適應閾值選擇：使用Otsu方法來計算自適應閾值，結合圖像局部特征，選用最佳閾值并完成分割操作；③多目標分割：引入連通性分割算法等復雜分割策略，以確保實現多目標的準確、高效分割；④目標重疊處理：引入深度學習模型，同時結合形態學操作，通過學習目標的邊緣信息與目標形狀，利用腐蝕、膨脹等操作將重疊目標進行有效分離，以此實現目標重疊處理；⑤光照變化魯棒性：使用光照歸一化技術提高車輛目標檢測算法對光照變化的魯棒性[5]。

（二）目標跟蹤算法性能分析

目前，視覺追蹤算法可以分為基于特定模型和基于運動算法的兩大類。本文所設計的算法屬于基于特定模型的追蹤方法，它通過互相匹配來實現目標跟蹤。其中，模板匹配方法有基于目標區域和基于目標匹配兩種形式。前者常常利用顏色和角度等特征進行匹配，相較于邊緣匹配方法，在復雜環境下更適用于目標匹配[6]。然而，在現實場景中，由于目標自身的運動，目標模型不能長期保持穩定，需要不斷更新以適應目標的變化。如果某一幀中的目標模型描述不準確，將導致錯誤的模型更新。為解決這一問題，本文提出了一種基于多關聯模板的目標匹配跟蹤算法，其工作流程如圖2所示。

在圖2所示的跟蹤算法流程中，首先根據輸入的視頻序列生成一個初始化模板。然后，對于每一幀圖像，生成相應的模板，并進行匹配。如果成功跟蹤到目標，則輸出匹配結果。如果沒有成功跟蹤到目標，則根據目標的變化實時更新模板，并持續進行目標點的預測和匹配過程，直到成功匹配和追蹤到目標為止，然后輸出匹配結果。此外，為了提高跟蹤效果，本文使用了歸一化算法來追蹤圖像的線性變化，并結合相似性度量來進行匹配和確定目標的跟蹤信息。這種方法大大提高了運動目標的跟蹤效果，并且在復雜環境下能夠準確追蹤目標[7]。

四、實驗設計與結果分析

為驗證算法的可行性和實用性，本文選用了KITTI 公開數據集，并采用了SSD、YOLO以及本文設計的算法來進行車輛檢測與跟蹤。文中使用了平均準確度、精確率、誤報率以及漏報率等指標來評估算法的性能。下表為不同算法的性能評估結果：

根據表1數據顯示，相較于SSD和YOLO算法，本文所設計的算法在車輛目標檢測任務中表現出顯著的優勢。算法的平均準確度高達94.50%，誤報率和漏報率分別僅為4.20%和6.90%。由此可見，本文所提出的車輛目標檢測算法能夠大幅提高目標檢測精度，并且有效減低誤報率和漏報率。這也表明算法在實際運行中具有較好的效果，具備高度實用性和應用價值。

五、結束語

綜上所述，本文設計的車輛目標檢測算法在車輛目標檢測任務中表現出優秀的性能，具有高精確率，能夠顯著降低漏報率和誤報率，并且具備廣泛可應用的實用性和應用價值。

未來的研究方向可以包括實時性優化和多模態信息融合等方向，以進一步提升算法性能，并使其適應更多種類車輛和更復雜的場景。另外，可以將優化后的檢測算法應用于智能交通系統中，為智能駕駛和交通管理等領域提供準確、實時、全面的數據支持，從而為智能交通和交通安全做出更多的貢獻。

作者單位：肖培 王強 江蘇聯合職業技術學院蘇州工業園區分院

參考文獻

[1]蘇山杰，陳俊豪，張之云.基于深度學習的車輛目標檢測算法綜述[J].汽車文摘，2022（08）：14-23.

[2]趙家琪. 基于無人機探測視頻的車輛目標檢測方法研究[D].湖南工業大學，2022.

[3]董亞輝. 基于卷積神經網絡的車輛目標檢測及跟蹤方法研究[D].西安電子科技大學，2022.

[4]郭乾宇. 基于雙目視覺的車輛目標檢測與跟蹤算法研究[D].河北工業大學，2022.

[5]曹景偉. 復雜場景下的智能汽車目標檢測與跟蹤算法研究[D].吉林大學，2022.

[6]李彥辰. 基于視覺與激光雷達信息融合的智能車輛目標檢測研究[D].河北工業大學，2022.

[7]賈敬森. 基于深度學習的路側車輛目標視覺檢測算法研究[D].重慶郵電大學，2021.

江蘇省教育科學“十四五”規劃課題“研學旅行：職業院校傳承非物質文化遺產路徑創新研究”階段性成果，課題編號：D/2021/03/35。

肖培（1983-），女，山東濟南，碩士研究生，高級講師，研究方向：高職教育教學、數字幾何建模、大數據建模與分析、云計算平臺和應用研究；

王強（1988-），男，江蘇蘇州，碩士研究生，講師，研究方向：高職教育教學、虛擬現實技術及應用。