智能交通摄像机的“集大成”

　　此时我们迎来了智能时代，像机真正变成了“有大脑的智者”。主要体现在以下几方面：

　　首先，前端只需一台像机。像机采用H.264+JPEG双码流技术，其中H.264视频流用于车辆检测，而JPEG则用于抓拍车辆，这样集成了之前的两台像机的工作。同时像机内置DSP处理芯片，集成了车辆检测、抓拍、图片识别一体化，兼容了处理主机的工作。真正实现了一体化，降低了系统成本的同时，对于现场施工以及整体系统的稳定性带来了革命性的变革。

　　其次，采用车辆轨迹跟踪算法，相比于虚拟线圈，跟踪算法实时跟踪车辆可以实现更多规则检测，同时检测也更准确;一般采用背景建模和前景建模技术。其中背景建模是基于背景检测的技术实现：当没有车辆在视频检测窗口中通过时，视频中呈现的是路面、路侧建筑物、树木等物体成像特性，这些特性变化在相邻帧视频流中差异很小，变化缓慢，因此可以检测相邻视频序列中某设定区域的图像特性变化，来判定车辆的进入、滞留、运动、变化、离开等事件特性，从而实现系统抓拍。优势是计算量小;实现简单;对系统处理单元要求不高，适合嵌入式化，对提高抓拍系统整体稳定性有显著意义。劣势是检测指标不稳定，很容易受天气、光照、阴影、非机动车要素、成像设备抖动、传输链路噪声、车辆行驶特性的干扰，造成漏抓，多抓，误抓问题。

　　背景建模技术

　　而前景建模分为两种，包括车辆检测和车牌检测。车辆检测基于前景检测的技术实现，源于如下设定：当车辆在视频检测窗口中通过时，会在某时段内的视频序列中，在特定区域连续出现车辆特性，进而判定车辆的进入、滞留、运动、变化和消失等事件特性，从而实现系统抓拍。优势是对有牌照的车辆，检测精度高、检测性能稳定，可以很好适应各种天气、光照、阴影、非机动车要素、成像设备抖动、传输链路噪声、车辆行驶特性的干扰。劣势是不能对无牌车辆检测;同时受制于车牌特性在图像整体大视野中稳定性的变化，如牌照变得不可辨识时，不能给出更为细致的车辆运行特性，从而丧失深层行为判定能力。

　　前景建模(车牌检测)

　　车辆检测是前景建模的另一种方式，基于前景检测的技术实现。车体检测特性指的是以机动车车体作为前景检测特性，例如车体中的颜色、线条、交点等;优势是灵活性、鲁棒性高，可以对无牌车辆进行检测，也可以更为细致的检测车辆行驶特性，进行深层数据挖掘;不如牌照检测方式稳定，系统资源占用大，对处理器性能要求高。带载能力的下降，系统整体性价比不高。

　　前景建模(车辆检测)

　　目前的智能像机算法大多采用各种算法结合的方式，大大提高了车辆的检测效率。

　　最后，对于高清图片识别的信息更多。高清化普及之后，像机拍摄车辆图片的细节也更加清晰。而智能化识别技术的不断前进，使像机可识别的信息从早期只有车牌信息发展到现在车牌、车辆颜色、车标、车型、车牌颜色、安全带检测、人脸检测、打电话检测全方位的检测。最终可以为交警处罚、交通管控、城市交通的运维提供很好的数据基础。

　　结语：

　　智能交通市场在不断扩大，同样交通像机技术也在不断创新前进。其将会沿着高清化、智能化、集成化的方向发展。

　　未来的交通相机将是一个真正的“集大成者”，画面将实现超清化，包含更多的图像信息，可以提供车辆特征(车牌、颜色、车型、车标)用于车辆稽查布控;可以采集人脸信息，通过设置黑名单，快速对比定位目标人员;可以采集路口、路段车流量、车道占有率、车速、饱和度信息用于城市交通管控;算法更加先进可以识别突发事件如交通事故、群众集会、游行、示威等重要事件，从而报警联动应急预案;

　　目前交通相机迈入了高清化时代，但从系统集成性能、智能化程度来看，目前的技术还是远远不能满足实际使用的需求。但是我们坚信在信息科技大力发展的今天，交通相机将实现更加多元化发展。

【作者单位：天地伟业数码科技有限公司】

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