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测控技术与仪器 论文
视频图像中的车辆检测跟踪和分类
摘要：介绍了一种在固定的单摄像头拍摄的交通图像序列中检测、跟踪、分类车辆的方
法。该方法大致可分为三部分：抽取背景图像和图像分割；基于针孔模型的摄像机定标
，计算透视投影矩阵；利用区域特性进行匹配跟踪，建立目标链，恢复目标三维信息，
采用模型匹配法对车型分类。实验证明该方法简单可行。
关键词：图像分割 车型识别 目标跟踪 模型匹配
在现代交通管理和道路规划中，交通流量和通行车辆的类型、速度是重要的参数。自
动获取这些数据的方法大致可以分为两类：一类是利用压电、红外、环形磁感应线圈等
传感器获得车辆本身的参数，
这类方法跟踪识别率较高，但是容易损坏，安装也不方便；还有一类就是基于图像处理
和模式识别的方法，克服了前面一类方法的局限，由于图像处理识别技术的进步和硬件
性价比的大幅提高，有一定实用价值的系统已经出现。这些系统的使用证明；图像处理
识别车辆的方法晶趋成熟，环境适应能力较强，能长期稳定工作，但是计算量大，识别
正确率不如感应线圈、激光读卡等方法高。本文的研究属于后者，利用安装在高处的单
个静止摄像头监视路面，利用运动分割与模型匹配的方法，检测并统计多车道的车流信
息。
识别过程分三步：分割、跟踪和车型判定。运动目标的分割常采用幅差法。在监控场
合，摄像头大多是固定的，背景基本没有变化或者变化缓慢，可以从图像序列中逐渐取
出背景图像，然后利用帧差法检测出目标区域，同时还可以检测静止目标。由于识别过
程中利用二值边缘，所以本文在图像分割中对输入图像进行了梯度二值化处理。三维空
间和二维图像平面之间映射关系的确定，采用基于针孔模型的摄像机定标来计算。对目
标区域的跟踪，采用了区域特征向量的匹配跟踪方法，减小了运算量。由于图像处理的
方法很难提取轮数、轴距等车辆本身参数，所以在图像车型识别中一般都采用三维模型
在图像上
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