OpenCV视频车辆检测与跟踪算法研究(2)
智能交通系统[2]由一些子系统组成，包括先进的车辆控制系统(AVCS)、先进的交通信息服务系统(ATIS)、先进的公共交通系统(APTS)、先进的交通管理系统(ATMS)、货运管理系统等。智能交通系统能将道路、车辆和驾驶员三者的信息有机结合起来，借助于此，驾驶员能够及时了解道路的交通情况，从而选择有利于自己的路径，这样反过来会减缓堵塞道路的交通压力，属于良性的循环。此外，交通系统的管理人员也能通过系统获得反馈信息，从而提高了管理效率。由此可见，智能交通系统对于减缓交通压力非常的有效，另一方面又可以提高相关部门的工作效率，在同样的人力物力的条件下，获得的效益更多。智能交通系统融合了电子技术、通信技术、计算机技术和图像处理等技术，具备实时性、交互性和服务的广泛性，所以它是交通系统未来的发展方向。ITS框图如图1.1所示。其中，提取的信息包括：信息服务、交通管理、运营管理以及一些紧急事务等。
图1.1 ITS框图
视频监控技术是智能交通系统的重要组成部分之一，它是对视频文件或者摄像头摄取的图像进行特定的处理，便于对智能交通系统的管理。视频监控技术是对拍摄的视频图像序列进行分析，完成车辆的检测跟踪等功能，利用获得的结果进行进一步的分析判断，判断的内容包括车辆的行为和路况信息。通过视频监控技术可以对异常的交通状况进行及时的处理，也可以统计车流量和道路拥堵情况，有助于为人们提供准确可靠的路况信息，这样就能有效的缓解交通堵塞带来的各种压力。
1.2 国内外研究现状
1.2.1 国外研究现状
1.2.2 国内研究现状
1.3 本文的主要研究内容及章节安排
本课题的研究任务是，利用道路摄像头摄录的视频数据，通过视频处理技术跟踪车辆运行轨迹，检测实时交通流量，为智能交通系统提供基础道路信息。
本文各章节内容安排如下：
第1章：引言。主要对本课题的研究背景和意义进行介绍，并对比阐述了国内外在视频监控技术上的研究现状，最后给出了论文的章节安排。
第2章：视频车辆检测与跟踪系统的基本组成的概述。给出了车辆检测与跟踪系统的结构图，并阐述了该系统的基本工作流程。简单介绍了本课题的软件平台。
第3章：车辆检测算法研究。在对视频图像进行预处理的基础上，运用光流法、帧差法和背景差分法进行了目标车辆的检测，并对三种算法的检测效果进行了对比，给出了车辆检测算法的流程图。
第4章：车辆跟踪算法研究。简单介绍了常用的车辆跟踪算法，本文选择采用基于轮廓的跟踪算法，并完成了车辆计数功能。重点介绍了跟踪算法的实现过程，并给出了车辆跟踪和车辆计数的程序流程图。
第5章：系统运行及分析。介绍了MFC编程的相关内容，详细给出了车辆检测与跟踪系统的运行步骤，并给出了算法的运行结果，进而对运行的结果进行了分析。
2 视频车辆检测与跟踪系统的基本组成
2.1 车辆检测与跟踪系统结构
基于视频的车辆检测与跟踪系统的基本组成如2.1所示。
2.1 车辆检测与跟踪系统结构图
在实际应用中，车辆检测与跟踪系统的工作流程如下：首先由架在高处的摄像机拍摄到车辆行驶图像；然后，利用图像采集卡把连续的模拟视频图像信号变换为便于处理的数字信号，并将该信号输入到计算机中；接下来，计算机运行车辆检测和跟踪模块对图像进行处理分析，由此得到一系列有用的交通参数。