1、串行区域分割和并行区域分割。并行区域 分割通常是指通过给灰度直方图设定个阈值对其二值化，从图像中 分割出目标物。串行区域分割指通过边界跟踪或者区域生长等方法提 取出目标物。 投影法目标物提取。这是种和差分法配合的目标物提取 方法。图像差分后得到的数据，在目标物的内部常常形成空洞， 对目标物的提取造成困难。对目标物通过投影向量进行直方图投影， 再提取目标物，可以消除目标物内部的空洞。 车辆目标定位技术 重心法。在识别出目标物的基础上，通过提取目标的最小 外接矩形，找到目标的位置和跨度，对其几何运算求出子点，扫描完堆栈中的点后再继续下个种子点的扫描，具有 迭。
2、辆的实时更新背景，与当前帧图像作差分运算，得到帧差图像。然后用改进的区域生长识别多个目标，并对每个目标 定位。定位方法拟采取车辆的边缘检测法。 当检测到车辆目标出现后，对目标进行跟踪，通过相 邻帧差分检测目标物运动或静止，如果静止则判定违章停车。 逆行检测 流程图如图所示。 图逆行检测流程图 说明 由视频流读入图像后，对图像的预处理采用中值滤波，有 效消除噪声。对多辆车辆的实时更新背景，与当前帧图像作差分运算， 得到帧差图像。然后用改进的区域生长识别多个目标，并对每个目标 定位。定位方法拟采取车辆的边缘检测法。 当检测到车辆目标出现后，对目标进行跟。
3、分为固定背景法和实时更新背景法。 固定背景法。选取背景图像，其它图像与其差分，得到的差分 图像再进行图像分割，常用的是设定个阈值对其不同灰度分割，得 到车辆目标。缺点是，当背景整体发生变化时，差分图像中目标物之 外的部分灰度值偏大，不利于阈值设定。 实时背景法。和固定背景法样，也是通过两幅图像做差分得 到的图像进行处理。不同的是，这里实时更新背景，用相邻或者相近 的两帧图像差分，然后也是对得到的差分图像的灰度进行运算，从而 得到目标物，以及目标物实时的变化情况。优点是，实时更新背景， 因此对环境的光线变化不敏感，即不受环境光照等环境的影响。 基于角点的车辆识别。
4、以下目标 通过对视频流中的车辆进行跟踪检测，统计车道流量和平 均车速。 在视频流中锁定逆行车辆，并给出抓拍信号。 在视频流中确定违规停车车辆，并进行锁定，同时给出抓 拍信号。 通过对视频流中的车辆进行跟踪检测，当车轮压过黄线的 时候能够识别出来，并给出抓拍信号。 软件结构分析 从系统的基本要求出发，软件结构如图所示。 图系统结构框图 相关技术 通过分析，相关技术主要包括基于图像处理的以下技术 车辆目标的识别技术。 车辆目标的提取技术。 车辆目标的定位技术。 多目标物的检测技术。 多目标物的跟踪技术。 下面分别对这些技术进行分析。 二研。
5、果点向任方向小 小偏移都会引起灰度的很大变化，则说明该点是角点。部分内容简介的是，这里实时更新背景，用相邻或者相近 的两帧图像差分，然后也是对得到的差分图像的灰度进行运算，从而 得到目标物，以及目标物实时的变化情况。优点是，实时更新背景， 因此对环境的光线变化不敏感，即不受环境光照等环境的影响。 基于角点的车辆识别。原理为如果点向任方向小 小偏移都会引起灰度的很大变化，则说明该点是角点。优点是该方法 不受摄像机姿态及光照的影响，检测精度很高，并且，因为只对图像 中些特殊点进行运算，不需要对整幅图像运算，所以在对车型的精 确检测中实时性较好。 连续帧间差分法。用。
6、。这里跟 踪只需要确定目标的运动方向或趋势，不需要测速。 如果车辆目标运动方向与预设的方向不同，则判定违规。 四主要功能模块 为了保证系统性能，并增加软件的重用性，程序中图像处理的相 关部分大致划分如下功能模块进行实现 读入图像和预处理。 车辆的识别和计数。 黄线识别。 目标物跟踪。 速度统计。 运动趋势方向判断。 绝对位置的判定。 结果信号的输出模块。 这些模块的算法蕴含在前面拟采用的方法中。不过，有些算 法在实施时可能需要改选别的算法，也可能需要进步改进。 智能交通视频流监控系统软件可行性报告 总述 系统基本要求 利用进行程序设计，主要实。
7、性质，因此算法较为复杂。 种创新的区域生长算法，即扫描边增长，顺序扫描每行的所 有像素，标记其相邻的个个点，扫描完所有像素点后，目标区 域就全部识别出来了。这种新算法的复杂度较低。 多目标物跟踪技术 在多目标的识别基础上，可眼用下面方法跟踪多个目标。 传统帧差法。通过与背景差分的图像确定每帧中目标物 的位置，然后对目标物的特征比如角点特征边缘特征颜色特征 等进行匹配识别，达到跟踪目的。 基于方向和方向灰度极值变化的方法。对帧差分图像 进行分析，多个目标时求出方向和方向上的多个极值的位置和该 峰值区间即为目标物的位置和大小范围。此方法优点是算法简单， 但对目。
8、位置的定位不够精确，并且需要对非目标物的误检测进行有 效过滤。 基于目标物运动方向预测的估算。优点运算速度快，实时性 较强。 三拟采用的方法 车速流量统计 流程图如图所示。 图车速流量统计流程图 说明 由视频流读入图像后，对图像的预处理采用中值滤波，有 效消除噪声。 对多辆车辆的实时更新背景，与当前帧图像作差分运算， 得到帧差图像。然后用改进的区域生长识别多个目标，并通过标记这 些目标进行计数。 多个目标跟踪，结合运动趋势预测的方法对目标位置进行 跟踪。 多车辆的车速检测，对每个车辆的车速进行估计，然后对 当前监控区域的所有车辆车速计算均值并输出。
9、方法提 取出目标物。 投影法目标物提取。这是种和差分法配合的目标物提取 方法。图像差分后得到的数据，在目标物的内部常常形成空洞， 对目标物的提取造成困难。对目标物通过投影向量进行直方图投影， 再提取 基于角点的车辆识别。原理为如果点向任方向小 小偏移都会引起灰度的很大变化，则说明该点是角点。优点是该方法 不受摄像机姿态及光照的影响，检测精度很高，并且，因为只对图像 中些特殊点进行运算，不需要对整幅图像运算，所以在对车型的精 确检测中实时性较好。 连续帧间差分法。，不需要对整幅图像运算，所以在对车型的精 确检测中实时性较好。 连续帧间差分法。识别。原理为如。
10、像序列中的连续两帧进行差分，然 后二值化该灰度图像来提取运动信息。优点是它只对运动的物体敏 感，实际上它只是检测出相对运动的物体，而且因为两帧图像的时间间隔较短，差分图像受光线变化的影响小。但是两帧间物体重叠部分 不能检测出来，即只检测出物体的部分其次，检测出的物体在两 帧中的位置信息不够准确，容易把当前帧显露出来上帧中被目标 覆盖的背景区域即显露背景也检测出来，造成检测的不准确。 二次差分法。重复做两次连续帧间差分法。这种方法克服 了连续帧间差分法的缺点。 车辆目标提取技术 腐蚀膨胀开运算闭运算。 边界分割。通过检测边界来识别并提取物体。 区域分割。分。
11、现状 车辆目标识别技术 光流法。利用帧间图像中同像素关于时间的变化来获得 智能交通视频流监控系统 交通参数检测子系统交通违章检测子系统 违 章 停 车 检 测 模 块 逆 行 检 测 模 块 压 黄 线 检 测 模 块 车 流 量 检 测 模 块 车 速 检 测 模 块 运动参数。首先，从图像序列的灰度变化阶和二阶导数中计算 速度场。然后利用些约束条件从速度场中推测出运动参数和物体的 结构。缺点是由于光流法是假设物体表面光滑变化，所以易受噪声影 响，且耗时太多很难满足实时性要求。 背景差分法。
12、 压黄线检测 流程图如图所示。 图压黄线检测流程图 说明 由视频流读入图像后，对图像的预处理采用中值滤波，有 效消除噪声。 对多辆车辆的实时更新背景，与当前帧图像作差分运算， 得到帧差图像。然后用改进的区域生长识别多个目标，并对每个目标 定位。定位方法拟采取重心法。 对黄线的识别采用变换法，该方法擅长检测不连续的边缘像素点，抗干扰性较强。 对车辆目标和黄线的相对位置进行定位，判断车辆是否压 黄线。 违章停车检测 流程图如图所示。 图违章停车检测流程图 说明 由视频流读入图像后，对图像的预处理采用中值滤波，有 效消除噪声。 对多辆车。
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