车辆识别对运动目标摄取方案

交通场景中车辆对象的实时检测是基于视频的交通监测系统中重要也是基本的步骤．是视频检测法的核心，检测的正确与否直接关系到智能交通系统决簧的正确性，感兴趣区域(Rcpon Of Interestinl;，ROI)提取是对交通场景视频图像中的车辆进行粗分割．车辆识别系统将有可能是车辆的区域从复杂的交通场景中分割出来以便进行后续的检测与跟踪操作．对一个像素检测主要是利用了在视频图像序列中处于同一位置的像素信息，而不是仅仅利用一帧中该像素的周围像素信息，这主要是由视频图像的特点决定的．对ROI的提取主要有光流法、帧差法、背景差法等几类方法。

   (I)光流法

   对于运动目标的检测直接的想法就是分析图像序列中各点的运动场，即找出由空间运动而引起的像平面上对应点的运动。然而，在图像中可测的仅仅是图像辐照度的变化，由图像辐照度的变化所反映的运动称为表观运动，信息化停车场系统，对表观运动的记录称为光流，光流场并不一定能反映物体的真实运动，但是在我们所处理的情况中，为简便起见，可以忽略衰观运动和物体真实运动之间的差异，用光流场来代替运动场，分析图像中的运动目标及其运动参数。

  在运动（光流）场确定之后，去除随机噪声及一些过小的运动，认为在检测时段内运动向量始终在一定范围内保持一致的那些区域属于一个物体，从而可以确定出各运动目标（车辆）在各个时刻的运动参数（速度，方向等）．

   基于车光流场分析进行跟踪的方法，可以很精的计算出运动目标的速度，停车场系统，但是这种方法采用迭代的方法·计算时间较长，无法进行实时的跟踪，并且该方法只考虑利用光流散据来进行决策，所以受到被估算的光流场精度的限制．这些方法受到噪声的影响严重·而且·分割所得的运动对象的边缘精度不够．在运动不完全的情况下，则会产生分割结果不完整等问题。

 另外，由于运动场并不是很可靠，因此通常在物体边界或纹理不突出区域产生错误，从而会对分割结果产生明显的影响，因此，由于各方面的限制，使得基于光流法的运动分割并不适合交通场景下的运动分析。

   (2)帧差法

   帧间差分法又称图像序列差分法．当监控场景中出现运动物体时，帧与帧之间会出现较为明显的差别，两帧相减，得到两帧图像对应像素点亮度值差的绝值，通过判断它是否大干阀值来分析视频或图像序列的运动特性，确定图像序列中有无物体运动，图

像序列逐帧地差分，相当于对图像序列进行了时域上的高通滤波。

  帧差法的优点是计算简单且不易受环境光线变化的影响，但它不能检测静止车辆，且处理效果与图像采样频率以及被检测车辆的车速有关·如果视频检测嚣采样频率过小，而车速较快，可能会造成误分割：反之如果采样频率过大且车速较慢，又会造成过度覆盖，极端情况下运动物体可能完全重叠，类似于静止车辆，从而导致无法分割出运动物体。

   (3)背景差法

   背景差法的基本思想是先形成交通场景的背景图像，然后将待检酒图像与背景图像逐像素相减（理想情况下的差值图像中非零像素点就表示了运动物体），进而就可运用N值方法将运动物体从背景中分离出来。

可靠的背景图像是背景差法能否成功提取目标区域的关键．背景图像可由人工拍摄一幅没有车辆的图像来得到，也可以通过序列图像的平均来得到，显然，建筑物阴影、浮云或光照的变化都会造成背景环境明显的变化．由于这些环境变化因素，作为参照物的背景需要定时更新·目前有多种背景更新方法，常用的方法是多帧平均( FrameAvmging)法和选择更新（Selective Updating）法。

 车辆识别系统背景差方法的优点是：原理和算法设计简单：根据实际情况确定N值进行处理后，所得结果直接反映了运动目标的位置、大小，形状等信息，能够得到比较精的运动目标信息．但是·基于背景差的车辆检测的准确性很大程度上依赖于背景图像的可靠性．总的来说．背景差法对环境光线的变化非常敏感，背景图像需不断地被更新以迎合环境光线、阴影和天气的变化等·因而背景更新中的误差累计是影响背景差法精度的重要因素。

如何提高车牌识别的识别率？  

  目前，由于车牌识别系统能够使车辆进出停车场时，不用停车刷卡就可以进出，加快了车辆通行速度，省去了卡片管理的工作，同时减少了管理人员的开支，停车场系统 报价，所以被广泛应用在各大停车场中。但是车牌识别有时往往会出现识别错误的情况，如何解决这一问题从而提高识别率呢？    从内因上看，车牌识别系统的基础是车牌识别算法，而车牌识别算法由空间复杂度和时间复杂度来组成，分为五种不同的特性：     1、有穷性即算法的演变过程是有限的，不可能无限制的演算；    2、确切性即算法的每一个演算步骤多有确切的定义；    3、输入项即具体的车牌图像；    4、输出项即车牌的识别结果；    5、可行性即车牌识别的效果。    通过优化以上五项特性，从根本上优化车牌识别算法是提高车牌识别率的一个方法。    从外因上看，影响车牌识别率的因素主要有视点变换、光线、遮挡、比例、形变、背景复杂等。    车牌识别系统运用在停车场中主要有道闸，车辆检测器，高清车牌抓拍相机，电子显示屏，控制中心等组成。通过高清车牌抓拍相机对进出口车辆车牌进行抓拍，提取前后图片的对比，判断是否对该车辆进行放行。由此可见，车牌识别停车场系统对整个系统的要求很高，同时外界环境对识别率也会有很大影响。    对于安装车牌识别停车场系统的停车场，影响其识别率的原因主要有两点， 一、要保证停车场环境光线要足够明亮，停车场系统专业厂家，对于光线较暗或者是夜间的时候，应该适当增加一些补光设备；第二、保证进出停车场的车辆车牌照要完好无损，这样就可以保证对每辆进出场的车辆车牌都可以进行抓拍。    因此，避免识别环境的复杂程度以及通过辅助手段减缓车速等都可有效提高车牌识别率。