摘 要：在基于视频的交通监控系统中，车辆检测是关键技术。为了提高车辆检测的实时性，本文建立的车辆检测系统通过设置检测区域，使系统处理的数据量大大减少，并结合了帧间差分和背景相减的方法检测出车辆及其阴影，同时利用颜色不变定律消除阴影，只检测出车辆。该车辆检测系统具有简单易用，实时性较强的特点。
关键词：车辆检测；帧间差分；背景相减；阴影消除
中图分类号：TP39 文献标识码：A DoI: 10.3969/j.issn.1003-6970.2012.06.009
在基于视频的交通监控系统中，车辆检测是关键技术。现有的车辆检测技术主要有磁频、波频、视频等检测技术。视频检测技术采用计算机视觉和图像处理技术来获取交通参数，明显有别于磁频和波频这两种依靠能量变化来获取车流参数的检测技术，是目前交通车流检测的先进技术之一 [1]。
崔星和闫清东[2]利用帧间差分方法建立的道路车辆检测系统可自动识别监控场景内所有移动车辆，但该方法对监控场景进行全局处理，增加了系统处理的数据量，且没有对车辆阴影进行消除。肖庚和张高伟[3]提出的车辆检测方法对车辆识别率较高，但在重构全景视觉图时比较耗时，无法满足城市交通路口实时检测的要求。本文建立的系统综合了帧间差分和背景相减的方法，通过设置检测区域，使检测区域外的数据不会被系统处理，大大降低了系统处理的数据量，同时利用颜色不变定律消除阴影，只检测出车辆。
本系统采用Visual C++ 6.0编程实现了系统的界面和整体构架。本系统分为3个模块：系统初始化模块、视频采集模块和车辆检测模块。如图1所示。
A＝{d|d∈G∨d∈S } （4）
其中，S是一个2×2方形结构象素的集合；膨胀后再对较大区域且相距较近的区域进行连通性处理；（5）对A进行轮廓化处理，就得到运动物体的外围轮廓；（6）根据运动物体的外围轮廓，将处理区域分为前景与背景；
（7）在前景区域中得到车辆实际外形的描述；
（8）用背景区域和以前得到的背景区域生成新的背景图B(x,y)。
2.3.2 阴影的消除
移动物体的外围轮廓包含了物体自身的阴影和周围其它移动物体的阴影。如要对车辆外形进行精确描述，必须去除这些阴影。
阴影区是一个半透明的区域，即阴影只降低所覆盖部分的亮度，而不改变所覆盖部分的颜色，反映在RGB彩色空间上，R、G、B只是均匀成比例的减小，这就是颜色不变定律。
通常消除阴影的方法正是根据颜色不变定律，运用本帧阴影区降低背景帧的三基色（R、G、B）的强度来消除阴影。本文采用颜色不变定律，是利用物体的移动特点和阴影在相邻差帧下的特征来消除阴影，由于前帧与本帧的阴影覆盖相同点时三基色的强度基本无变化，这样的区域就形成了一个无差异的区域，根据这一区域形态特征，就能从运动区域中将阴影删除掉，从而得到物体的实际外围轮廓。
本系统采用的视频数据来源于昆明市区内的真实交通视频，如图4所示。
在城市复杂交通环境下，图4(a)显示正常区域中出现了一辆待检测的车辆，图4(b)显示检测出了图像车辆及其阴影，图4(c)显示通过颜色不变定律消除阴影，只检测出车辆，用矩形框标示出车辆位置。
本文综合了帧间差分和背景相减的方法，通过设置检测区域，使检测区域外的数据不会被系统处理，大大降低了系统处理的数据量，并利用颜色不变定律消除阴影，建立了基于视频的车辆检测系统。该系统在复杂交通场景中对车辆的检测结果比较准确，满足实时性要求。
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