基于OpenCV的城市道路车辆识别与计数文献综述
2020-04-14 05:04
自1886年第一辆汽车诞生以来，它的出现为我们的提供了极大的便利，但不可否认的是，汽车在为人们提供便利的同时也导致了许多的社会问题。随着汽车数量的增加，经常出现交通堵塞以及交通事故等问题，其已经给城市和社会的经济发展带来了严重影响[1]。
现阶段交通管理的实际情况是依靠道路视频监控，但是单独的视频监控只能看到道路上运动车辆的行进状况，但是要想解决交通问题不能只对道路上的车辆进行监控，要实现对监控视频中运动车辆的识别分析，以满足我们需要的智能化处理[2][3]。基于视频的运动车辆识别与计数是城市道路交通系统中的主要步骤及重要组成部分，它为后续的车辆检测、车辆跟踪和车流量统计提供保证，是智能交通系统中的数据来源。对交通安全和交通控制具有非常重要的理论价值和实用价值，是基于视频智能交通系统的基础[4]。
国外的视频检测计数研究开始的比较早，经过几十年的发展，技术已经相当成熟，视频检测与线圈检测技术相比具有的优越性和高性价比已得到业内人士的公认，代表未来车辆检测领域的发展和应用方向[5]。美国ISS公司的AUTOSCOPE是一个较为成功的商业系统，具有实时检测交通参数的能力，是国际上交通信息采集中最具竞争力的视频检测系统之一[6]。另外国外还有一些公司在这方面也从事了应用研究和开发工作，也推出了各自成熟的系统级产品。比如ITERIS公司Vantage系列视频检测处理单元的最新视频检测产品：Vantage Edge2，以及比利时Tmficon公司推出的Monitor系列等[7][8]。
与国外不同的是，国内的研究虽然起步较晚，但是发展的很快，已经有很多的研究机构和一些公司都在进行相关的研究，与国外的差距越来越小[9]。目前在国内研究机构中，中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室谭铁牛研究员从20世纪90年代初就开始研究基于三维模型的智能视觉监控系统，领导视觉监控小组，针对系统中若干关键性问题像车辆检测、跟踪以及车辆基于OpenCV的视频道路车辆检测及跟踪行为分析，进行了深入的研究和探讨，提出了自己的见解和主张，取得了一系列的研究成果[10]。另外，在日常生活中也可看到该技术的应用，例如交通违章车辆识别、电子ETC车牌识别、停车场车辆识别与计数等[11]。车辆识别与计数属于计算机视觉技术，计算机视觉技术应用于智能交通系统中是近几年来的热点技术之一，简单的车辆识别与计数已经比较成熟了，在日常生活中已经比较常见了[12]。
2. 研究的基本内容与方案
{title}本次毕业课程设计的课题是基于OpenCV的城市道路车辆识别与计数，其设计目标是设计一个能够对城市道路上车辆识别与计数的程序，该程序实现的主要功能有：
Ⅰ. 读取城市道路视频，识别视频图像中的运动车辆目标；
Ⅱ. 将视频图像中的车辆从前景中标记出来，并统计视频中累计出现的车辆个数。
该程序的总体设计方案如下图所示：
