视频分析技术在智能交通系统的应用研究

李光磊,陈杰

(西南林业大学,云南 昆明 650224)

视频分析技术在智能交通系统的应用研究

李光磊,陈杰

(西南林业大学,云南 昆明 650224)

视频分析技术的应用范围很广,而且随着视频分析技术的发展,越来越多的领域开始应用视频分析技术来解决相关的问题,本文通过对视频分析技术的研究,重点讨论了视频分析技术在智能交通系统的应用.

视频分析;智能交通;自动驾驶

视频分析技术是在关注社会公共安全事业时候发展起来的一门新型学科.目前,计算机视频分析技术广泛应用在智能交通系统、智能机器人、生物医学诊断和国防军事和车载监控系统等领域中.基于视频分析技术的图像处理与模式识别是智能交通系统中最基本的技术之一.当在对视频图像进行处理的时候,对提取到的每一帧图像都利用检测和识别技术来提取相关信息,利用视频序列之间的相关性和联系性,对特定物体的运动轨迹进行追踪和预测.

在自动驾驶技术中,融合了多种高新技术,其中有计算机通信技术、车载传感器技术、单片机技术、自动控制原理等.而且随着对自动驾驶系统研究的不断深入,从一定程度上来说,减轻了驾驶员的疲劳程度,驾驶员在控制、视觉和感官功能都得到了补偿,这就弥补了人为因素造成的事故,大大提高交通中的安全因素.

当汽车在路上行驶的时候,其自身的环境包括车速、驾驶人的状态等和外界环境包括行人、天气及其他车辆的情况构成的一种驾驶状态,但是这种状态是极不稳定的,容易出现突发状况.因此在这种环境下,长期的困扰着自动驾驶技术的发展和驾驶的安全性.基于车辆的视频分析系统,可以更好地观测车辆周围的状况,并且实时的传递到汽车的控制中心,对车辆周围的环境做出实时的判断,给驾驶员提醒或者自动控制汽车实施减速等其他的一些紧急的措施.当然,要实现汽车的自动驾驶,必须有视频摄像头、雷达传感器以及激光测距器来了解周围的交通情况,并且实时更新的地图来对前方的道路进行导航.

1 在自动驾驶系统中的应用

在人类社会不断进步的同时,科技的发展带动了汽车的产业革命.自动驾驶技术在国外起步较早,一些发达国家比如美国、德国、法国等在自动驾驶汽车的研究方面走在了世界的前列.

相比于国外的发展速度,我国自动驾驶技术研究起步较晚,最初主要是在高校和科研院所进行研究推广.我国的自动驾驶技术及其相关技术发展非常迅速,但是在自动驾驶方面,比如视频分析下的环境感知和车辆精确控制等关键技术方面还存在不足,离最终实现自动驾驶汽车的目标还有许多研究难题需要攻克.对于自动驾驶系统而言,环境感知技术是自动驾驶的车辆能否实现真正意义上自动驾驶的关键环节之一,因此研究自动驾驶环境感知系统的各种关键技术就显得尤为重要.

目前自动驾驶的汽车涉及的技术包括对各类传感器、激光雷达、摄像头、车载主控电脑、精准路况收集和展现、测距信息综合器等方面的研究.因此在研究车辆视频分析的时候,计算机技术是一个关键.现在随着科技的进步,计算机技术发展的也越来越成熟.其中利用计算机来进行视频识别的技术是伴随图像处理技术、模式识别技术等一系列与之相关的学科的发展而产生的.在计算机的视觉系统中,利用外部摄像头来采集图像,然后对得到的图像进行预处理,从而提取出周围的环境信息,如前方车辆的外部轮廓、路面标识等,然后通过得到的二维图像推算出周围的三维图像信息.因此不难看出,计算机的视觉技术的本质就是利用外部摄像头采集到的视频信息来获取周围的环境信息,然后传输到计算机的控制中心,计算机控制中心接收信号,迅速对图像进行分析处理,去除噪声,过滤无用的信息,辨别图像中有用的信息,并根据这些信息来指导车辆做出相应的判断和反应.

2 视频分析技术的应用

在智能交通系统中,车载计算处理系统的工作完全依赖计算机的外部视频图像采集系统,安装在车内的车载摄像头获取车辆前方的道路信息,然后将图像传回处理系统中,其对视频图像进行处理和分析后得到前方的路况信息,以及迅速的识别各种道路交通标志和交通信号灯等信息,将处理后的结果以某种形式传给驾驶员,从而发挥智能交通系统的作用.

在自动驾驶系统中,其最主要的技术是环境感知和车辆控制技术,其中环境感知技术作为自动驾驶系统当中车辆行驶的基础,车辆控制技术是自动驾驶系统中车辆行驶的核心,这两项技术相辅相成,共同构成自动驾驶汽车的关键技术.基于视频分析的环境感知技术就是利用车载摄像头对外界的环境进行拍摄记录.另外,在一些紧急情况下可以对汽车进行刹车制动以及其他的一些操作,以保证驾驶员的安全和汽车行驶的安全性以及操纵稳定性.

视频分析技术现在变得越来越重要,并逐渐变得成熟化.而且还应用到交通、车辆的各个方面.在对视频分析以及模式识别的技术的应用下,已经在很大程度上减轻了驾驶员的操作疲劳程度.根据车辆的视频分析与图像特征对比,从而能更好的开发视频分析技术的作用,并应用到自动驾驶技术中.环境感知技术就是汽车在行驶的状态下能够获取自身所处的位置以及周围的环境和一些障碍物的信息.摄像头根据拍摄到的画面传递到汽车的控制中心即车载电脑,从而让汽车在行驶中根据这些情况规划修改行驶路线.

视频分析技术在汽车当中的应用,如在车辆安全和辅助驾驶中的应用,在车辆的自动驾驶方面,通过车载摄像头对人工视觉的模仿,获取一定的视频图像,通过计算机的分析处理,引导车辆实现自动驾驶.当车辆行驶到交叉口的时候,一般来讲,车道线会暂时在摄像机视野内消失,此时利用视频图像的连续性,采用车道线参数预测,建立交叉口道路模型的方式来实现车辆的安全驾驶.

环境感知技术应多考虑在复杂的情况路面下车辆如何进行正确驾驶的问题,利用视频分析技术的核心就是基于摄像头的视觉感知系统,这个系统由车载摄像机、雷达、传感器、计算机等一些设备组成.当汽车行驶时,摄像装置将汽车外的目标景物根据小孔成像的原理投射到图像传感器上,然后图像传感器根据光照强度的不同产生不同强度的电流,经过一系列的处理转换变成数字信号传递到计算机控制中心.计算机根据这些数字化的图像,对各种图像进行识别、处理、分析.然后再利用车载雷达向车辆周围的目标发射信号或者接受反射回来的信号,传递到计算机控制中心,计算机控制中心再根据这些信息,通过计算、分析来获取周围景物距离车辆的远近.

在一些特殊情况下,比如车辆在光照条件变化的情况,或者车道线磨损、路面有污渍、积雪的覆盖,导致车辆无法正确的识别车道线.这时候利用视频分析技术,由环境感知系统测定车辆周围的环境,然后利用视频序列是随着时间推移而连续变化的这一特点,推导出车道线在这个时间内也是拥有一定的连续性.利用这一特点可以建立视频在相邻两帧之间的连续性,从而在对当前车道线的图像进行检测的过程中,利用上一帧的图像进行标定.然后车载计算机控制系统根据这一图像绘制完整的车道线,保障汽车安全平稳的行驶.

视频分析技术的应用还表现在对交通规划与管理方面,具体是在对交通流量的检测方面起到了积极促进的作用.而且路上交通流量信息是交通控制当中比较重要的信息,利用视频分析技术对其进行检测,将各种交通信息进行分析,对数据的提取和整理提供了很大的便利.

在交通的智能化管理工作方面,适当的运用视频分析技术,对车辆进行分类识别提高了工作效率,这样快速的对车辆的拍照进行识别处理,极大地方便了交通管理.除此之外,在交通安全监视方面对视频分析技术的应用,对车辆的安全驾驶的监督有着重要的作用.

3 结语

这些年来,各种企业院所对视频分析技术的研究力度逐步增大,应用到的场合也越来越多,而且随着市场对新技术、新产品的需求量逐步增大,视频分析技术必将得到迅速的发展,以视频分析技术为核心的产品也会越来越成熟,应用也会越来越广泛.

[1]Watzenig D, Horn M. Introduction to Automated Driving[M].Automated Driving. Springer International Publishing, 2017.

[2]韩艺. 基于视频图像的运动车辆检测与跟踪算法研究[D].哈尔滨工业大学,2015.

[3]王俊. 无人驾驶车辆环境感知系统关键技术研究[D].中国科学技术大学,2016.

TP391.41

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1671-0711(2017)11(下)-0129-02