视频车辆检测技术应用及发展

摘 要：随着我国社会经济的不断发展，人们生活水平不断提升，视频监控技术应用范围越来越广泛。大量实践研究结果表明，要想保证交通车辆行驶安全性，必须落实好车辆运行情况监测工作。本文主要研究视频车辆检测技术应用及发展趋势。

关键词：视频监控；车辆检测技术；实践应用；发展趋势

随着人们生活质量的逐渐提升，人们对客观物质的追求逐渐增多，交通道路上的机动车越来越多，提升了交通管制难度。在这样的情况下，必须合理运用现代化智能技术，比如视频车辆检测技术。可以通过应用视频检测算法，提升车辆检测效率和精度。但在当前的视频车辆检测技术应用中，还存在一系列问题。因此，视频车辆检测技术还需继续发展。

一、视频车辆检测技术要点分析

针对车辆综合性能检测来说，检测内容不仅有车辆外观和相关设备性能，还有车辆经济性能以及安全性能等，其属于一种技术情况检测过程。即使应用现代化智能设备以及技术，在实际车辆性能检测过程中，仍旧会存在一系列影响因素。经过专业人员不断努力，已经研制出了系统化的汽车检测设备，从根本上促进了汽车检测技术的快速发展。

针对车辆外观以及整车装备进行性能检测，针对车身两侧高低差距进行有效的性能检测，在使得停车地面相对水平的基础上，使用专业直尺以及专业化的标杆，对车身前方、后方以及中部进行性能检测，挑选出相差数值最大的一组，对应的高度差就是最终的性能检测结果[1]。

针对车辆排放情况进行有效检测，不仅会受仪器自身以及信息采集影响，实际人工操作问题也比较多。因此，针对检测者来说，必须加强车速表情况检测，严格按照相关标准化要求进行操作，且在实际的车速表检测过程中，必须运用一系列智能化软件，降低检测数据误差。

针对车辆前照灯光进行有效检测，其受外界客观因素的影响比较大，要想有效消除该影响，必须避免强光照射，使得灯光光电和仪轨道相垂直。

二、视频车辆检测技术在工程中的实践应用研究

（一）实际应用环境

上海复兴东路隧道是最早形成的双层隧道，针对该隧道交通监控系统来说，不仅运用了视频车辆检测仪，还运用了环形线圈检测仪，利于隧道交通安全管制[2]。

复兴东路隧道属于上海市核心越江通道，主要有南隧道和北隧道，一共四层，上层单向车道有两条，可以通行小车辆；下层单向车道两条，分别为大型车道以及紧急靠车道，可以通行大车辆[3]。根据隧道线型，内部车辆速度被控制在40km/h；根据交通流，隧道内车辆种类较少，车速也比较均匀。

该隧道属于越江通道，可以从根本上避免市区过江拥堵。隧道交通监控系统是比较完善的，不仅有核心计算机系统和广播系统，还有车辆检测系统等。隧道内部视频车辆检测仪多于10套，环形线圈检测仪多于6套。针对该隧道视频车辆检测来说，主要应用的是Media Tunnel系统，基本素材是视频图像，上层隧道彩色摄像仪共有20台，下层隧道共有25台，各个隧道都形成了视频图像，并依靠光纤输送到管理中心在投影屏上得以显示[4]。

通常来说，在观察循环检测图像的基础上，工作人员可以及时掌握一切隧道交通情况。但实际上，大部分摄像机资料都没有被有效运用，这是由于管理者没有及时抓住时机并作出反应。而Media Tunnel系统可以处理该问题，一旦发现异常，系统会及时发出警报，引起管理者注意，观察研究交通事件，及时采取有效措施。

（二）Media Tunnel系统

针对该隧道对应的Media Tunnel系统来说，不仅包括多套视频分析器，还包括一台管理器，这些仪器主要和以太网有效连接，运用规范化的人机界面以及相关协议，一共可以接入的视频图像接近90路[5]。

通过运用Media Tunnel系统，可以提升隧道交通管制效率，系统功能如下：

第一，可以进行智能化的事件检测，检测内容不仅有车辆停驶事件、弃物、逆行事件、拥堵事件，还有车辆低速事件等。

第二，可以进行交通信息检测，不仅包括流量信息、占有率、排队长度，还包括平均速度以及车型等。

第三，可以进行事件图像存储，针对该系统当中检测到的视频事件来说，能够被人们查询、研究，并能进行序列分析，便于交通视频监控和交通情况管理。

在Media Tunnel系统中，分析器功能强大，其在接收模拟信号的基础上，运用AID图像算法，加强实时性处理。具体来说，其可以实现视频信号和数字信号的有效转换；可以提升图像处理效率；可以在不受掩码约束的基础上加强事故检测；可以加强实时性的自我情况检测及诊断；及时进行事故全过程视频序列智能化录像；及时把事故检测信息传输到中心服务器[6]。

三、视频车辆检测技术的实际发展应用研究

（一）多目视觉基础上的检测系统发展研究

随着客观环境条件的不断改变，车辆检测难度越来越大。交通道路往往是比较复杂的，影响因素和突发事件比较多，仅仅依靠帧间差分来建模进而检测车辆性能是比较难的。在实践应用过程中，呈现出的三维图像往往是坐标在二维摄像头像平面上的呈现，必须先进行先进性映射，进而加强几何计算。在实际的模型匹配过程中，必须恢复相关三维数据，进行三维模型有效投影，明确对应的投影关系矩阵。

如今，相关人员创新出一种多目视觉基础上的视频车辆检测系统，可以加强对目标的多角度拍摄，就如“眼睛”，并能实现拍摄信息整理和融合，加强研究计算。运用该方法检测出来的数据比较准确，但要特别注意相关实时性问题。

（二）抑制车辆阴影的技术发展研究

随着物体的不断运动，会产生相应的运动阴影。因此，在采取HSV方法分割物体的时候，也会受阴影干扰，最终分割出的物体和真实物体不同，往往比较大，导致最终计数准确性大大降低。

在实际车辆阴影检测过程中，往往要运用HSV空间检测算法，可以反映出全面而准确的信息，尤其是针对那些非常明亮和昏暗的图像来说。且在采取有效处理措施后，可以实现图像像素分割，分割为运动物体以及相应的像素背景。往往要实现阴影像素值和背景像素值的有效对比，对应色彩数值与灰度数值都在相应阀值区域中的话，该点就为阴影。

（三）复杂图像检测技术发展研究

针对现代化的视频车辆检测系统来说，往往是固定在摄像机上的，在具体应用之前，必须合理设定相应的检测范围值，要提前明确相关系统参数。一旦检测区域改变，就要及时调整系统参数，满足视频环境适应条件，不然系统不但无法有效工作，还得不到准确数据。

如今，人们运用的摄像机往往都是可变焦带云台式的，这类摄像机功能比较复杂，可以实现道路情况的巧妙性的视频监控，针对检测人员来说，不但可以自由调整监控方向，还能聚焦特定区域。随着摄像机的不断移动，相应的视频检测系统设置和区域也会改变，快速检测和获取新图像，该过程是无需工作人员动手的，属于一种智能化的视频车辆检测系统。

四、视频车辆检测技术发展趋势

（1） 智能化

随着视频车辆检测技术的不断发展，其相应的检测精度以及深度等都得到了优化，但相应的智能化程度还不够高，无法达到“人脑 ”判断要求。因此， 在未来的发展中，必须注重加强对视频车辆检测技术智能化程度提升的研究。

（2）视觉检测立体化

视觉检测属于一种常见的距离感知技术，可以模拟人类视觉处理模式，从不同角度检测相应目标，形成多方位的感知图像，有效获取目标立体数据，获取关于图像的有效信息。另外还能避免受相应因素影响而产生单纯视角下的歧义，提升车辆检测效率。

（3） 网络化

要想进行视频车辆有效检测，必须结合相应交通系统特点和资料，加强区域交通运行情况评估和预警。另外，还要创建相应的集成化系统，从根本上实现系统网络化。

（4） 低成本、集成化

现代化视频车辆检测技术运用难度较大，系统复杂，无法广泛普及和运用。在日后的技术发展过程中，必须创新和完善低成本、集成化技术产品，扩大视频车辆检测技术运用范围。

结语：

综上所述，加强视频车辆检测技术应用比较重要，其主要采用了网络视觉以及视频分析方法，具备目标定位、目标识别以及目标跟踪功能，能从根本上提升交通安全性和便捷性。

参考文献

[1] 李雨清.视频车辆检测技术及发展趋势[J].华夏地理，2015，（8）：18-19.

[2] 崔大铭.视频车辆检测技术的应用与发展[J].中国电子商务，2012，（10）：98-98.

[3] 韩超.视频车辆检测技术背景及国内外研究现状[J].无线互联科技，2012，（3）：103-103.

[4] 孙凌红，窦文娟.车辆检测技术专利技术综述[J].中国新通信，2015，（5）：125-125，126.

[5] 张文溥.视频车辆检测技术及发展趋势[J].中国人民公安大学学报（自然科学版），2010，（1）：91-94.

[6] 丁玲.高速公路交通事件视频车辆检测技术[J].交通世界（运输车辆），2011，（1）：133-135.