【正文】 頻檢測(cè)這種實(shí)時(shí)性要求極高的系統(tǒng)中使用必然造成嚴(yán)重的延時(shí)；其次，由于場(chǎng)景中包含如路邊花壇、樹木、紅綠燈桿等大量的干擾比較嚴(yán)重的前景物體，容易成為干擾因素，引起檢測(cè)時(shí)誤差的增大；第三，整幅圖像檢測(cè)容易造成物體分割不明顯，對(duì)靜止的物體檢測(cè)效率低下。總的來(lái)說(shuō)，車輛檢測(cè)的原理主要可以分為以下兩類：宏觀檢測(cè)法和微觀檢測(cè)法。今后應(yīng)加大低成本、高性能、結(jié)構(gòu)優(yōu)化產(chǎn)品的研發(fā)，以增強(qiáng)視頻車輛檢測(cè)技術(shù)的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力。 （ 2） 視覺(jué)檢測(cè)立體化 體視覺(jué)是計(jì)算機(jī)被動(dòng)測(cè)距方法中最重要的距離感知技術(shù)之一。三年后，美國(guó)休斯飛機(jī)公司評(píng)測(cè) 了當(dāng)時(shí)存在的幾種檢測(cè)技術(shù)，包括視頻檢測(cè)技術(shù)，測(cè)評(píng)結(jié)果指出基于視頻圖像處理的車輛檢測(cè)系統(tǒng)已經(jīng)具備了投入實(shí)際使用的潛力。 視頻車輛檢測(cè)技術(shù)實(shí)例發(fā)展歷程 1978 年 .美國(guó) JPT(加州帕薩迪納市的噴氣推進(jìn)實(shí)驗(yàn)室 )首先提出了運(yùn)用機(jī)器視覺(jué)來(lái)進(jìn)行車輛的檢測(cè)的方 法，指出其是傳統(tǒng)檢測(cè)方法的一種可行的替代方案。這個(gè)系統(tǒng)可以歸納為，人們將現(xiàn)金的信息技術(shù)、數(shù)據(jù)通訊傳輸技術(shù)、電子控制技術(shù)、傳感器技術(shù)以及計(jì)算機(jī)處理技術(shù)等有效地綜合運(yùn)用于整個(gè)交通系統(tǒng)，從而建立起一種在大范圍內(nèi)全方位發(fā)揮作用的實(shí)時(shí)、準(zhǔn)確、高效的交通綜合管理系統(tǒng)。 本章小結(jié) 本章主要闡述課題的來(lái)源、目的和意義，同時(shí)對(duì)查閱的文獻(xiàn)資料進(jìn)行總結(jié)，分析了車輛視頻檢測(cè)的國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀，概述 OpenCV，敘述本文研究?jī)?nèi)容及以后各章節(jié)大致安排。 第二章：本章主要研究了基于視頻的車輛檢測(cè)技術(shù)的發(fā)展及趨勢(shì)，通過(guò)對(duì)已有的視頻車輛檢測(cè)技術(shù)及其發(fā)展趨勢(shì)的分析，說(shuō)明基于 OpenCV 的視頻車輛檢測(cè)的優(yōu)勢(shì)和可研究性。 與傳統(tǒng)的車輛檢測(cè)方法相比，基于視頻的車輛檢測(cè)技術(shù)具有安裝維護(hù)便捷且費(fèi)用較低、可監(jiān)視范圍廣等許多優(yōu)點(diǎn)，具有廣闊的研究和應(yīng)用前景。 OpenCV 開發(fā) 平臺(tái)的搭建很簡(jiǎn)單，首先安裝下載得到的 OpenCV 應(yīng)用程序，然后在 Visual Studio 2020 下編譯所要的靜態(tài)和動(dòng)態(tài)鏈接庫(kù)文件，包括 1ib 路徑的設(shè)置、 include files 路徑的填寫，再進(jìn)行工程項(xiàng)目的鏈接設(shè)置就可以了。 Ch 能嵌在 C／ C++應(yīng)用程序和硬件的機(jī)器腳本中。基于 OpenCV 開發(fā)的程序可以直接在 Windows， Unix，Linux， MacOS X， Solaris， HP 等平臺(tái)之間相互移植，無(wú)需對(duì)代碼進(jìn)行任何修改。絕大多數(shù)軟件包不支持可嵌入性。雖然 Matlab 可以通過(guò)編譯器將 m 文件轉(zhuǎn)化為 C 代碼。由 Aurora 公司開發(fā)的LEADTOOLS 是一套商用化計(jì)算機(jī)視覺(jué)包，它包括了圖像處理服務(wù)器開發(fā)工具，允許用戶創(chuàng)建各種基于網(wǎng)絡(luò)的圖像處理服務(wù)程序。 MVTec 公司開發(fā)的 HALCON 是其中之一，它包含了 C／ C++代碼的圖像處理庫(kù)。例如，TargetJr 及其后續(xù)版本 VXL(the Vision something Libraries)就是這樣一個(gè) C庫(kù)的集合，在滿足小型、快速和穩(wěn)固的系統(tǒng)開發(fā)要求的同時(shí)提供了多平臺(tái)移植性。 （ 3）為 Integrated Performance Primitives(IPP)提供了透明接口。它由一系列 C 函數(shù)和少量 C++類構(gòu)成， 提供了針對(duì)各種形式大連交通大學(xué) 2020 屆本科生畢業(yè)論文 3 的圖像和視頻源文件 (如： bitmap 圖像， video 文件和實(shí)時(shí)攝像機(jī) )的幀提取函數(shù)和很多標(biāo)準(zhǔn)的圖像處理函數(shù)，實(shí)現(xiàn)了圖像處理和計(jì)算機(jī)視覺(jué)方面的很多通用算法。 同時(shí)也有不少公司在這方面作了許多努力，如清華紫光與清華大學(xué)合作開發(fā)的新一代視頻交通流量檢測(cè)系統(tǒng) VS3001，哈爾濱工業(yè)大學(xué)的 VTD2020 系列視頻交通動(dòng)態(tài)信 息采集系統(tǒng)，亞洲視覺(jué)公司的路段交通信息系統(tǒng)等等。 美國(guó)、日本等國(guó)家在車輛視頻檢測(cè)方面展開了大量的研究。 國(guó)外的視頻檢測(cè)技術(shù)研究開始的較早，經(jīng)過(guò)十幾年 的發(fā)展，技術(shù)己經(jīng)相當(dāng)成 熟，視頻檢測(cè)與線圈檢測(cè)技術(shù)相比具有的優(yōu)越性和高性價(jià)比己得到業(yè)內(nèi)人士的公 認(rèn)，代表了未來(lái)車輛檢測(cè)領(lǐng)域的發(fā)展和應(yīng)用方向。 基于上述的優(yōu)越性， 基于視頻圖像的車輛檢測(cè)技術(shù)對(duì)于智能交通系統(tǒng)的發(fā) 展有巨大的推動(dòng)作用，對(duì)于日常生活和國(guó)家的經(jīng)濟(jì)發(fā)展都有很大的實(shí)際意義。 視頻序列圖像運(yùn)動(dòng)目標(biāo)分析的基本內(nèi)容是利用成像系統(tǒng)或現(xiàn)有文件，從連續(xù) 的視頻序列圖像中提取出運(yùn)動(dòng)目標(biāo)，同時(shí)對(duì)提取出的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)進(jìn)行識(shí)別和跟蹤， 并對(duì)其行為進(jìn)行理解和描述。 基于視頻的運(yùn)動(dòng)車輛檢測(cè)是自動(dòng)交通事件檢測(cè)系統(tǒng)的首要步驟及重要組成部分，它為后續(xù)的車輛檢測(cè)，車輛跟蹤與統(tǒng)計(jì)提供保證。Next,background extraction and update, as background subtraction is based on that subtract the current frame from background frame to extract moving target,realtime background update is particularly important, we use multiframe averaging method to update the background,which avoids the the adverse impact of light conditions and climatic and environmental。檢測(cè)過(guò)程是首先對(duì)視頻圖像進(jìn)行預(yù)處理，比如二值化、去噪等；然后進(jìn)行背景的提取及更新，由于背景差分法是通過(guò)當(dāng)前幀和背景幀相減來(lái)提取運(yùn)動(dòng)目標(biāo)，所以實(shí)時(shí)的背景更新尤為重要，本文采用多幀求平均的方法來(lái)更新背景，避免了光照條件和氣候環(huán)境等帶來(lái)的不利影響；最后利用背景差分法檢測(cè)出運(yùn)動(dòng)車輛。 摘 要 智能交通系統(tǒng) (ITS)是目前世界交通運(yùn)輸領(lǐng)域正在研究和廣泛關(guān)注的課題。 本文利用 OpenCV 中對(duì)運(yùn)動(dòng)物體檢測(cè)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、函數(shù)庫(kù)，建立了一個(gè)視頻車輛分析系統(tǒng)，用于道路上車輛 的檢測(cè)。s transportation recent years, the application of intelligent transportation systems has brought enormous economic benefits to the transportation industry,and it has played an increasingly important role in the road located design, traffic monitoring and highway video vehicle detection technology in this thesis study plays an important role in with the traditional method of vehicle detection, video vehicle detection technology has easy installation and maintenance,low cost, wide range that can be monitored and many other advantages , while it can do intelligently analysis and processing to the image of the road scene. This thesis sets up a video vehicle analysis system for detecting vehicles on the road by the moving object detection data structure and function library in OpenCV. Detection processes include:First,video image preprocesses,such as binary,removing noise。為從根本上解決交通擁擠堵塞的問(wèn)題，人們開始運(yùn)用各種新技術(shù)，如信息技術(shù)、計(jì)算機(jī)技術(shù)、通信技術(shù)、控制技術(shù)等，將人、車、路緊密聯(lián) 系起來(lái)，不僅有效地解決了交通阻塞問(wèn)題，而且對(duì)交通事故的應(yīng)急處理、環(huán)境的保護(hù)、能源的節(jié)約都有了顯著的效果。已有的成 熟的商用視頻車輛檢測(cè)系統(tǒng)主要有 Autoscope， Traficon 以及 Peek 等。 它相對(duì)傳統(tǒng)車輛檢測(cè)技術(shù)具有如下優(yōu)點(diǎn)：安裝維護(hù)方便，攝像頭架設(shè)在路邊，安裝維護(hù)不需要封閉道路，挖掘路面，不會(huì)影響正常交通；一個(gè)普通的 CCD 攝像頭就可以檢測(cè)幾百米內(nèi)的多車道交通信息，迄今為止還沒(méi)有一種傳感裝置能夠像基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)處理那樣提供如此直觀、詳細(xì)的交通信息參數(shù) (如精確的車輛行駛路線、車型、車輛尺寸以及車輛顏色等等 )；可以對(duì)交通現(xiàn)場(chǎng)錄像，供以后查詢；同時(shí)視覺(jué)系統(tǒng)也是一個(gè)被動(dòng)的感知系統(tǒng)，它對(duì)于周圍的環(huán)境幾乎沒(méi)有影響，即使相同的視覺(jué)系統(tǒng)之間也不會(huì)發(fā)生干擾。車輛視頻檢測(cè)作為其中的一個(gè)重要運(yùn)用，吸引了很多著名公司和研究機(jī)構(gòu)參與其中。比如 ITERIS 公司Vantage 系列視頻檢測(cè)處理單元的最新視頻檢測(cè)器產(chǎn)品： Vantage Edge2，比利時(shí)Tmficon 公司推出的 Monitor 系列等。 視頻車輛檢測(cè)技術(shù)雖然在國(guó)內(nèi)研究起步比較晚，但 經(jīng)過(guò)這些年的迅速發(fā)展， 也取得了很多研究成果，如中國(guó)科學(xué)院自動(dòng)化研究所模式識(shí)別國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室譚鐵牛研究員從 20 世紀(jì) 90 年代初就開始研究基于三維模型的智能視覺(jué)監(jiān)控系統(tǒng)，領(lǐng)導(dǎo)視覺(jué)監(jiān)控小組，針對(duì)系統(tǒng)中若干關(guān)鍵性問(wèn)題像車輛檢測(cè)、跟蹤以及車輛基于OpenCV 的視頻道路車輛檢測(cè)及跟蹤行為分析，進(jìn)行了深入的研究和探討，提出了自己的見解和主張，取得了一系列的研究成果。 OpenCV 概述 OpenCV，全名為 Open Source Computer Vision Library，是 Intel 公司資助的開源計(jì)算機(jī)視覺(jué)庫(kù)。 （ 2）對(duì)非商業(yè)應(yīng)用和商業(yè)應(yīng)用都是免費(fèi)的。為了解決理論到應(yīng)用的難題，出現(xiàn)了眾多的計(jì)算機(jī)視覺(jué)和圖像處理軟件包。同時(shí)許多商用圖像處理和計(jì)算機(jī)視覺(jué)軟件包也得到相應(yīng)開發(fā)。在 Matlab 中的圖像處理工具包以及在 Mathematica 中的數(shù)字圖像處理軟件 包都是較為強(qiáng)大的圖像處理工具，同時(shí)這兩個(gè)軟件包兼有許多高級(jí)數(shù)學(xué)計(jì)算功能。 （ 2） Matlab 是功能較為強(qiáng)大的科學(xué)計(jì)算和分析平臺(tái)，它提供了圖像處理 工具包，也提供了較為豐富的數(shù)學(xué)計(jì)算函數(shù)，但在 Matlab 環(huán)境下的運(yùn)行速度令人擔(dān)憂。大部分軟件包不支持網(wǎng)絡(luò)服務(wù)器結(jié)構(gòu)的應(yīng)大連交通大學(xué) 2020 屆本科生畢業(yè)論文 4 用程序的開發(fā)； Mmlab 的網(wǎng)絡(luò)接口機(jī)制較為復(fù)雜，且同樣存在運(yùn)行效率的問(wèn)題。 （ 3）平臺(tái)無(wú)關(guān)性。 （ 5）可嵌入性：與 C／ C 一編譯器不同?？梢姡鳛橐粋€(gè)基本的圖像處理、計(jì)算機(jī)視覺(jué)和模式識(shí)別的開源項(xiàng)目， OpenCV 可以直接應(yīng)用于很多領(lǐng)域，作為二次開發(fā)的理想工具。近年來(lái) ,智能交通系統(tǒng)的應(yīng)用給交通運(yùn)輸業(yè)帶來(lái)了巨大的經(jīng)濟(jì)效益和環(huán)境效益 , 其中，基于視頻的車輛檢測(cè)技術(shù)在智能交通系統(tǒng)中占有很重要的地位，已經(jīng)成為智能交通系統(tǒng)的重要研究課題。 大連交通大學(xué) 2020 屆本科生畢業(yè)論文 5 本文章節(jié)概括 第一章：本章為緒論，主要介紹了基于 OpenCV 的車輛檢測(cè)這一課題的來(lái)源及研究意義、國(guó)內(nèi)外在這一領(lǐng)域的研究現(xiàn)狀，從車輛檢測(cè)角度概述了 OpenCV 的優(yōu)勢(shì)和特點(diǎn)，并對(duì)全文章節(jié)進(jìn)行概括。 第五章：總結(jié)全文并分析基于 OpenCV 的車輛檢測(cè)的發(fā)展前景。因此，智能交通系統(tǒng)應(yīng)運(yùn)而生。 在上一章中，已經(jīng)對(duì)視頻車輛檢