張若偉 王猛

摘要：在交通視頻監(jiān)控中，存在很多因素會(huì)影響車輛定位和車輛檢測(cè)的結(jié)果，比如，復(fù)雜的街道環(huán)境造成的復(fù)雜的背景、天氣不同造成的光線問題、車輛圖像拍攝的角度不同引起的定位誤差，都會(huì)對(duì)后續(xù)的車輛特征提取再識(shí)別過程造成很大的影響，使識(shí)別率得不到提高。提出一種基于多特征的車輛檢測(cè)方法。首先對(duì)獲取的車輛圖像進(jìn)行預(yù)處理，然后獲取車輛感興趣區(qū)域，提取車輛特征包括紋理特征、形態(tài)Haar小波變換和角點(diǎn)特征，最后把所提取的特征進(jìn)行融合，判定得到車輛的位置。實(shí)驗(yàn)表明，該方法具有較高的識(shí)別率，可投入到實(shí)際的車輛檢測(cè)應(yīng)用中。

關(guān)鍵詞：車輛檢測(cè)；紋理特征；形態(tài)Haar小波變換；角點(diǎn)特征

中圖分類號(hào)：TP18 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1009-3044（2018）30-0184-02

Abstract：In traffic video surveillance， there are many factors that affect the results of vehicle positioning and vehicle detection. For example， complex backgrounds caused by complex street environments， light problems caused by different weather conditions， and positioning errors caused by different angles of vehicle image shooting will It has a great influence on the subsequent vehicle feature extraction and re-identification process， so that the recognition rate is not improved. A multi-feature based vehicle detection method is proposed. Firstly， the acquired vehicle image is preprocessed， then the vehicle's region of interest is obtained， and the vehicle features including texture features， morphological Haar wavelet transform and corner feature are extracted. Finally， the extracted features are merged to determine the position of the vehicle. Experiments show that the method has a high recognition rate and can be put into practical vehicle detection applications.

Key words：vehicle detection； texture feature； morphological Haar wavelet transform； corner feature

1 引言

車輛的準(zhǔn)確定位和檢測(cè)是車輛識(shí)別問題的前提，是智能交通系統(tǒng)的難點(diǎn)問題和核心問題。在車輛檢測(cè)過程中如何克服復(fù)雜的環(huán)境背景、攝像機(jī)或者監(jiān)控的角度和光線的不同帶來(lái)的影響是實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確檢測(cè)車輛位置的關(guān)鍵問題。

目前，在智能交通系統(tǒng)中車輛檢測(cè)的主流方法有基于特征的方法、基于模型的方法和基于光流場(chǎng)的方法等。但是這些方法中有的在復(fù)雜背景中無(wú)法準(zhǔn)確檢測(cè)車輛，有的只能檢測(cè)車輛圖像中的一部分車輛，無(wú)法全部檢測(cè)，所以識(shí)別率偏低。針對(duì)此類問題，提出了基于多特征的車輛檢測(cè)方法。

2 車輛檢測(cè)流程

車輛檢測(cè)過程是：首先獲取視頻圖像或待檢測(cè)的圖像；對(duì)圖像灰度化和去噪處理，再對(duì)圖像進(jìn)行直方圖拉伸操作，使圖像灰度均值始終保持在128，達(dá)到增強(qiáng)圖像的效果；對(duì)車輛感興趣區(qū)域提取，再對(duì)感興趣區(qū)域提取邊緣輪廓特征、角點(diǎn)數(shù)和紋理特征，通過馬氏距離計(jì)算各個(gè)特征的加權(quán)系數(shù)，然后加權(quán)融合對(duì)感興趣區(qū)域進(jìn)行車輛判定，最后在存在車輛的感興趣區(qū)域內(nèi)進(jìn)行車輛邊界的定位，流程圖如圖1所示。

3 實(shí)驗(yàn)

如圖2所示為含車輛特征的圖像樣例，圖3為不含車輛特征的圖像樣例，利用SVM算法進(jìn)行訓(xùn)練，使計(jì)算機(jī)知道具有什么類型特征是我們要檢測(cè)的車輛，什么不是我們要檢測(cè)的，從而進(jìn)行識(shí)別。

加載原圖像，首先進(jìn)行預(yù)處理，然后再對(duì)預(yù)處理后的圖像用訓(xùn)練好的SVM算法進(jìn)行感興趣區(qū)域的標(biāo)記，如圖4所示。

對(duì)標(biāo)記好的感興趣區(qū)域進(jìn)行分離，再進(jìn)行角點(diǎn)檢測(cè)。如圖5所示。

表1給出了多特征車輛檢測(cè)算法經(jīng)過試驗(yàn)計(jì)算得出的識(shí)別率，誤差在可以接受的范圍內(nèi)，可以投入實(shí)際應(yīng)用。

文章提出的基于多特征的車輛檢測(cè)方法，經(jīng)過試驗(yàn)，第一步首先對(duì)獲取的車輛圖像進(jìn)行預(yù)處理去除無(wú)用信息使計(jì)算變得簡(jiǎn)單快速，第二步獲取車輛感興趣區(qū)域縮小車輛范圍，第三步提取車輛特征，其中包括紋理特征、形態(tài)Haar小波變換和角點(diǎn)特征，最后把所提取的特征進(jìn)行融合得到最終用于車輛檢測(cè)的特征，判定得到車輛的位置。經(jīng)過實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，該方法提高了車輛檢測(cè)的識(shí)別率，可投入到實(shí)際的車輛檢測(cè)應(yīng)用中。

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【通聯(lián)編輯：唐一東】