智能交通系统中车辆的分层和联网监控



智能交通系统中车辆的分层和联网监控

交通监控已经成为智能交通系统（ITS）一个非常重要的课题，其目的是对交通系统中的车流进行监督和管理。随着计算机视觉技术的进步，基于视频的监控技术已经在智能交通系统的交通监控中发挥了巨大的作用。然而，对于复杂的交通场景（如对象遮挡、车辆姿态的变化，以及杂乱的背景），大多数现有的监控系统的性能很容易受到影响。此外，现有的相关研究还主要集中于单一的视频传感器节点，这远不能满足道路交通网络的监测需求。因此，本文首先对现有关于智能交通系统中基于视频的车辆追踪系统的相关文献进行了回顾和总结。对现有的基于视频监控的车辆追踪系统所面临的挑战进行了分析，对最新的视频监控系统架构进行了介绍，即基于分层和联网的车辆监控架构（HNVS），对其现有的和潜在的应用领域进行了讨论。

车辆监控的目的是为了通过车辆的属性来了解车辆的行为。基于这种考虑，HNVS需要通过一个摄像头节点来提取车辆的动态和静态属性，之后分析车辆在道路网络上的行为。HNVS的层次包含：第一层为图像捕捉层，使用视觉传感器来捕获交通图像；第二层为动态和静态属性提取层，基于所捕获的图像来对车辆的动态和静态属性进行分析；第三层为行为理解层，通过得到的车辆属性来分析车辆的行为，感知当前的交通状况；第四层为智能交通系统服务层，根据车辆的行为和当前的交通状况进行合理的规划和控制。首先，HNVS的不同层次之间只有很少的重叠；其次，由于HNVS是一种网络监控架构，这使得其可以捕捉和理解车辆在整个道路网络上的行为。

刊名：Intelligent Transportation Systems（英）

刊期：2014年第8期

作者：Tian B. et al

编译：陈鹏飞