摘 要： 针对智能交通系统提出的夜间车流检测问题，提出了一种基于视频虚拟线圈的检测方法。该方法主要包括车灯配对和车辆检测两个部分。车灯配对是根据同一车辆的两个车灯大小和相对位置等特性对车灯进行配对；车辆检测是根据车灯配对情况输出车流量。结果表明，该算法取得了良好的检测效果，具备较好的鲁棒性，并且能满足实时性的要求。
关键词： 智能交通；虚拟线圈；车辆检测；车灯匹配
车流检测是智能交通系统的重要组成部分。车流检测环境包括白天和夜晚两大部分，在对白天车流的检测工作上，国内外已经做了大量研究；针对夜晚光照强度低、路面反光等复杂的车辆通行环境，目前还没有完善的车流检测研究成果。由于夜间车辆是开灯行驶，容易识别车辆的元素只有车灯，因此夜间车流检测目前一般使用车灯信息对车辆进行识别。本文主要研究基于虚拟线圈的夜晚车流检测技术[1]。
1 夜晚车流检测原理
夜晚，车灯是车辆被识别的最显著元素，本文以车灯为特征对车流进行统计[2]。在车灯被识别之前，需要在视屏中设置一个虚拟检测线圈作为感兴趣区域（ROI）[3]。以车灯作为研究对象，一辆车被识别有4个阶段，如图1所示。
（1）如图1（a）所示，车辆车灯第一次进入矩形框区域，由于是部分而非完全进入，因此没有被识别为车灯元素，故将其删除。
（2）如图1（b）所示，当车灯完全进入矩形框区域后，其被识别为车灯元素，当与其他车灯匹配成功，则对车灯对进行计数，车辆数加1，并对此对车灯进行跟踪，以避免在其他帧中重复对此车进行计数。
（3）如图1（c）所示，这对车灯元素仍然会出现在其他帧中，但是因为已经对其进行了跟踪，不作为新的车辆进行计数。
（4）如图1（d）所示，车灯离开矩形框区域，结束对这对车灯对的跟踪。
特别说明，当车灯对第一次匹配成功时便进行计数，是为了避免车辆突然转弯而在计数上有所减少。车辆的突然转弯和设置虚拟线圈的一些情况如图2所示。其中，图2（a）所示为汽车车灯完全进入了虚拟线圈，但是没有经过线圈的最下方（即图1（d）所示的情形），因此仍进行计数。
车流统计的完整流程图如图3所示。
2 夜晚车流检测的设计实现
在夜间车流量图像中，亮度最高的区域是车灯区域，其次是车灯在路面形成的反光区域。一般情况下，每辆车对应一对车灯，如果能够正确地进行车灯检测，就能够正确地检测到车辆数量。正常情况下，车灯区域亮度明显高于其他区域，夜间车流图像在使用了合理的阈值进行二值化后，得到的是车灯的连通域[4]。为了简化车灯提取过程，本文设置了一个虚拟线圈来减少噪声的影响。提取车灯后，进行车灯配对及车辆计数等后续过程，来完成车流量检测的整个过程。
2.2 虚拟线圈设置及更新
由图4可知，经过二值化和预处理以后，仍然有一些很难处理的噪声，如路灯以及路面反光所形成的连通区域，这些噪声给识别带来了麻烦。为简化过程，本文设置一个检测窗口，检测窗口只检测窗口内的车灯优化过程。由于检测窗口的选取对最后的结果有很大的影响，因此检测窗口中不能出现路灯的干扰[4]。
设置虚拟线圈要注意如下两个因素[6-7]。
（1）虚拟线圈的尺寸
宽度上，计数检测线应该包含整个车道；高度上，则应大于一个车灯直径，但并非越大越好，最优取值为两个车灯直径。检测线过宽会增加处理时间，过窄会漏检，影响实验数据正确性。检测线圈过宽、过窄和合适的情况分别如图2（b）、图2（c）和图2（d）所示。
（2）计数检测线的位置
计数检测线距离摄像机越近，图像所描述的细节越清晰。
检测完一帧图像后，将当前图像更新到下一帧继续检测，以得到整段视频的车流量。
2.3 车灯匹配及车辆计数等后续处理
检测窗口区域不仅有车灯连通域，有时也会出现噪声连通域。由经验可知，同一辆车的两个车灯满足以下3个基本条件[4，8]。
从表1可以看出，检测误差主要来自于漏检，没有发生误检。漏检的原因在于，有些车辆不开灯或者只开一只车灯。此例中漏检的13辆车中，有10辆没有开车灯，另外3辆只开了1个车灯。
根据上述实验数据对比分析可以看出，系统在各种情况下的检测精度都取得了较好的效果。除了算法本身对检测精度的决定性影响外，还有两个因素对系统精度有着重要影响，一是检测带位置和尺寸的设置，二是合理的检测线设置。
本文提出了一种基于虚拟线圈的夜间车流检测方法。首先设置一个虚拟线圈来标出感兴趣区域，降低车牌识别的复杂程度；然后在感兴趣区域内通过车灯识别和车灯匹配来统计车辆数量。此种算法在实际测试中取得了较好的效果，识别率超过95%。
参考文献
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