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交通系统中光线对视频识别技术影响
日期:2008-9-26 17:01:48 来源:中国自动化网  
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ITS技术发展的今天,识别技术以及识别手段正在不断的丰富完善。但不可否认的是,车辆识别技术是跟随城市交通需求应运而生的。伴随着各城市A级公路的逐渐增加,传统地感触发识别方式的生存空间越来越小,基于纯视频处理的识别技术正逐步成为业内主流。
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  视频检测可分为模拟视频检测和数字视频检测两类,其中模拟视频检测适用于室内环境或动态幅度较小的环境中,它的实际检测是通过模拟减法对图像进行检测,实质是对两个时间点的图片进行对比,根据差值确定变化产生与否。而数字视频检测可同时对数千个图像单元进行分析、跟踪。通过不断将后续采集的数据与存储的参数数据依次对应比较,确定视频场景中某点灰度级的变化,从而实现检测并进行相应的识别处理。
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  其中最为典型的就是天地伟业智能交通系统。该系统基于视频检测技术并借此实现了车辆信息的视频的识别。天地伟业实现视频识别的原理如下:
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  (1)越界“物”检测法:
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  采用差分法,利用相邻两帧图像的灰度差以提取运动目标信息,对于连续图像中的稳定不动部分,其灰度差值为0,而运动部分则呈现出一定灰度差,因此,差分图像是运动部分的信息。
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  越界物包括:人、人流、自行车、三轮车、摩托车、汽车等,差分法可将运动目标的轮廓实时检测出来,其算式为:
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图例一
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  其中F2(xi,yj)为第2帧或第3场数字图像,i=1,2,…,768
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  j=1,2,…,288
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  F1(xi,yj)为第1帧或第1场数字图像
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  D(xi,yj)为差分图像。
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  (2)越界车辆的识别:
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  采用句法结构识别法。句法结构是将复杂的图像一部分一部分地加以描述,将复杂图像分解成单层或多层的子图像或基元,选用如下基元:
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图例二
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  用基元S1,…,S8可以描述出各种形状.
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图例三
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用上面八个方向基元,可以描述出人、自行车、三轮车、摩托车和汽车,从而将汽车有效识别出来。实际检测如下图:
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图例四
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  虽然视频检测已成为业内主流技术,但所有业内涉及到视频检测以及识别的厂家都不得不面对一个共同的技术难题——光线的影响。既然基于视频模式来处理,而视频的成像又与光线的光谱息息相关,则可用光以外的光源必将降低最终系统的检测、识别效果。祛除基本成像光源外光线对视频的影响成为业内厂家急需攻克的一大难题。
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  天地伟业公司提出了自己特有的抗干扰技术。
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  从系统整体考虑,成像无用光(以下简称无用光)对系统的影响主要集中在前端视频采集设备,而之后的A/D、D/A转换以及后台视频的处理都是在视频采集之后发生的。所以处理好视频采集端对无用光的屏蔽措施成为了重中之重。
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  天地伟业视频采集设备TC-T206包括偏振光辅助模块、宽动态CCD处理模块两大部分。其中偏振光辅助模块以横波抵消的方式实现了对车头大灯的抑制,从而实现了夜间无法识别车牌或无法检测的问题,该方式并不是强光屏蔽模式,而是主动的去降低直射光的强度,并在易反光的车牌上提供更高的照度,从而使牌照更加清晰可见,同时也便于了软件系统的识别与处理。
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图例六
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  宽动态CCD处理模块,使对白天光线变化的适应成为了可能。天地伟业宽动态功能采用第二代CCD宽动态感光技术,实现对视频图像的二次曝光处理,它包括对明亮的被摄物体用最适合的快门速度进行曝光和对暗的被摄物体用最适合的快门速度进行曝光两部分。并最终通过DSP进行处理。从而无论在任何时候,都会有最优的视频以及色彩还原度。并最终将视频识别的性能提高。
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图例八
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