復(fù)雜天氣條件下交通監(jiān)控系統(tǒng)目標(biāo)檢測與跟蹤技術(shù)研究

謝富有 葉紹燕

摘要：隨著我國經(jīng)濟社會發(fā)展的轉(zhuǎn)型升級，以及人們可支配收入的提高，私家車等機動車的數(shù)量快速增減，給我國城市的交通造成很大的壓力。在這樣的背景下，交通事故率比以往有了明顯的提升。為了切實降低交通事故，就有必要建立城市交通智能系統(tǒng)，通過圖像處理和膜識別技術(shù)等，切實降低復(fù)雜天氣條件下的事故率。

關(guān)鍵詞：復(fù)雜天氣；交通監(jiān)控系統(tǒng)；跟蹤技術(shù)；目標(biāo)檢測

1道路交通監(jiān)控的涵義

道路交通監(jiān)控在監(jiān)控路況、收費監(jiān)視、違章記錄和違章自動監(jiān)視等方面的作用比較大。在城市道路上，隨處可見各種監(jiān)控道路狀況的各種攝像頭，這些攝像頭是道路交通監(jiān)控系統(tǒng)的重要組成部分，通過它來實現(xiàn)對路況的監(jiān)控【1】。

1.1路況的監(jiān)控和收費管理

道路監(jiān)控系統(tǒng)的任務(wù)是實時監(jiān)視城市道路、高速公路等道路的路況信息、交通流量情況和天氣情況對交通的影響等；該系統(tǒng)可提取道路交通流的環(huán)境特征值，如果還沒有發(fā)生擁堵狀況，通過發(fā)布道路交通路況信息，引導(dǎo)私家車?yán)@行，或者通過其它方式來疏導(dǎo)道路交通流。在復(fù)雜的天氣條件下，交通監(jiān)控系統(tǒng)的作用更為明顯，不僅可以為私家車主提供及時和準(zhǔn)確的路況信息，而且可以為交警部門提供可靠的影響資料和數(shù)據(jù)信息，從而為有效疏導(dǎo)交通流提供重要的保障。

此外，交通監(jiān)控系統(tǒng)在車輛收費管理中也發(fā)揮著重要的作用。我們知道，私家車在通過高速路口時，需要交納一定數(shù)量的通行費，而如果私家車主不繳納道路通行費，交通監(jiān)控系統(tǒng)便會自動發(fā)揮警報，提醒管理人員對該車輛收費。

1.2違章監(jiān)測

當(dāng)前，由于私家車等機動車輛的數(shù)量迅猛增加，而道路等基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)相對滯后，加上交通警察的警力有限等因素，導(dǎo)致交通違章狀況連年增加，而由此引發(fā)的交通事故也不降反升。因此，這就有必要加強對車輛違章的監(jiān)測，通過電子設(shè)備來實時監(jiān)測道路上車輛的情況，時刻提醒駕駛員，不能違章，車速限定在限定的范圍內(nèi)，從而降低交通事故率的發(fā)生。

現(xiàn)階段，我國道路使用的違章自動監(jiān)測系統(tǒng)有兩種，第一種是數(shù)字照相機式違章自動監(jiān)測系統(tǒng)，第二種是視頻檢測式違章自動監(jiān)測系統(tǒng)。

數(shù)字照相機式違章自動監(jiān)測系統(tǒng)的構(gòu)成部分有：數(shù)碼相機、交通信號和感應(yīng)線圈。這種監(jiān)測系統(tǒng)主要是在交通路口抓拍違章的車輛。由于其維護費用比較高，感應(yīng)線圈等容易出現(xiàn)問題，已經(jīng)逐步被淘汰。視頻檢測式違章自動監(jiān)測系統(tǒng)由兩部分組成，一部分是工業(yè)攝像機，一部分是工業(yè)控制計算機，由于其性能較好，目前被廣泛應(yīng)用于道路監(jiān)測系統(tǒng)【2】。

對于道路交通目標(biāo)檢測與跟蹤，當(dāng)前主要采用的是智能化的監(jiān)測系統(tǒng)，這種智能交通監(jiān)測系統(tǒng)主要應(yīng)用的便是小波變換原理。在下文中，筆者通過系統(tǒng)分析小波變換的基本原理，設(shè)計了復(fù)雜天氣條件下的交通監(jiān)控系統(tǒng)目標(biāo)檢測與跟蹤技術(shù)。

2交通監(jiān)控系統(tǒng)中的小波變換基本原理

2.1連續(xù)小波變換

2.1.1連續(xù)小波變換的基函數(shù)

連續(xù)小波基函數(shù)有兩個特征：第一，時域具有一定的局限性，也就是時域具有近似支集或者緊支集；第二，連續(xù)小波具有波動性，在容許性條件下，其直流分量可以為0。連續(xù)小波變換的基函數(shù)為：

在這個公式中，w表示的是直流分量，dw表示的是直流分量函數(shù)【3】。

2.1.2連續(xù)小波的性質(zhì)分析

在統(tǒng)計學(xué)向量空間當(dāng)中，如果任何一組無關(guān)的向量，可以表示一個與其無關(guān)的向量，那么就成這組向量是該向量在這個向量空間上的基。其中，向量空間的維數(shù)和基向量的個數(shù)是相等的。從本質(zhì)上來講，連續(xù)小波變換是把一維信號映射到二維連續(xù)時間—尺度平面上，這樣，其自由度便會明顯上升，因此，連續(xù)小波具有冗余性。

連續(xù)小波變換是一種較為復(fù)雜的線性變換，其變化性質(zhì)如下：第一，疊加性；第二，尺度轉(zhuǎn)化特性；第三，時移不變性質(zhì)等。

2.2小波基的選擇與確定

圖像經(jīng)過小波的分解，一般情況下，圖像的能量集中的兩個部分，第一是圖像邊緣的部分，第二是低頻的部分。這也就是說，這兩個部分的小波系數(shù)相對于其他部分來說比較大。小波基的選取應(yīng)當(dāng)慎重，因為其對后續(xù)的圖像去噪、邊緣檢測等有影響。

2.2.1正交性

小波變換指的是把原始圖像與小波函數(shù)相結(jié)合，在尺度函數(shù)內(nèi)進行內(nèi)積運算。從現(xiàn)階段的研究結(jié)果表明，QMF大體上分為兩類：第一類，雙正交；第二類，正交。正交公式為：

在這個公式中，h表示小波長度，n表示波長的個數(shù)，而c表示的是正交向量的具體數(shù)字，d表示的是小波函數(shù)【4】。

對于小波基來說，多數(shù)具有無限支集，而這種無限支集的小波基是無法進行計算的。如果濾波器不對稱，則非線性相位在圖像編碼過程中可能會導(dǎo)致誤差，甚至出現(xiàn)邊緣錯位，最形成感官上的誤差。所以，濾波器應(yīng)該是對稱的，或者是反對稱的，而且是有限支集。在此條件下，小波基的計算就會比較簡單。

2.1.2支撐性

小波濾波器的長度比較有限，因此，其也被稱看做是具有緊支性。一般情況下，要求小波基是緊支撐集，通常支集越短，小波的變換計算也就越簡短，有利于快速實現(xiàn)。

2.1.3對稱性

如果濾波器具有對稱性，則其優(yōu)點主要有兩個：第一，人類視覺系統(tǒng)對邊緣附近對稱量化的誤差不敏感；第二，如果濾波器具有線性相位，在在處理圖像時，就需要考慮線性相位這一因素。

對小波函數(shù)和尺度函數(shù)來說，對稱或者反對稱比較重要，因此，可認(rèn)為構(gòu)造正則小波基，而且讓其具有線性相位。

通過監(jiān)控系統(tǒng)捕捉到的目標(biāo)圖像，也就是通過小波轉(zhuǎn)換處理而得到的交通目標(biāo)圖像，需要做進一步的去噪處理，這主要是因為監(jiān)控系統(tǒng)中的信號是帶噪信號，會影響目標(biāo)圖像的清晰度和呈現(xiàn)度。所以，必須對目標(biāo)圖像進行去噪處理。

3小波變換基礎(chǔ)下的圖像去噪

通常來講，交通監(jiān)控系統(tǒng)中的信號都是帶噪信號，所以，在對系統(tǒng)信號做進一步分析之前，首先需要提取出來有效的信號。比如生物醫(yī)學(xué)當(dāng)中的腦電、心電等生理電信號。在本文中的研究當(dāng)中，在交通圖像處理領(lǐng)域，數(shù)字圖像的獲取、傳輸和編碼等均有可能受到噪聲的影響，所以，圖像的去噪聲處理十分必要。

現(xiàn)階段，研究者已經(jīng)掌握噪聲的統(tǒng)計特征和分布規(guī)律；進入開發(fā)出各種信號去噪聲的方法。在這些方法當(dāng)中，最直觀的一種方法是，依據(jù)噪聲的能量集中在高頻地帶，但信號頻譜的分布是在一個有限區(qū)間內(nèi)，因此，可用傅里葉變換把含有噪聲的信號轉(zhuǎn)移到其它的頻域，從而實現(xiàn)圖像的去噪。

小波去噪之所以能夠取得成功，和其自身所具有的特點是分不開的。小波變化能夠把信號進行去相關(guān)，而其在變換之后的噪聲具有白化的走向，因此，小波去噪的方法更為有效；第四，小波基的選擇具有多樣性的特征。

4結(jié)語

隨著我國新型城鎮(zhèn)化速度的加快，以及城市私家車數(shù)量的猛增，道路的交通壓力也大幅的增加。在天氣條件比較惡劣的情況下，交通事故發(fā)生的概率必然會上升。在本文中，筆者通過分析交通監(jiān)控系統(tǒng)的內(nèi)涵，通過小波原理的介紹，研究了復(fù)雜天氣條件下的交通監(jiān)控系統(tǒng)目標(biāo)檢測與跟蹤技術(shù)。運用了小波轉(zhuǎn)換基本原理的道路監(jiān)控系統(tǒng)，可捕捉交通目標(biāo)的圖像，并經(jīng)過去噪處理，實現(xiàn)對系統(tǒng)目標(biāo)的檢測與跟蹤。

參考文獻：

[1]黃大宇.復(fù)雜環(huán)境下弱目標(biāo)檢測與跟蹤算法研究[D].華東理工大學(xué)，2012

[2]羅勇.復(fù)雜場景下的運動目標(biāo)檢測關(guān)鍵技術(shù)研究[D].上海交通大學(xué)，2012

[3]呂富強.交叉口復(fù)雜場景下目標(biāo)檢測與跟蹤技術(shù)研究[D].浙江大學(xué)，2013

[4]張驚雷.復(fù)雜天氣條件下交通監(jiān)控系統(tǒng)目標(biāo)檢測與跟蹤技術(shù)研究[D].天津大學(xué)，2009