智能交通系統中車輛的分層和聯網監控

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智能交通系統中車輛的分層和聯網監控

交通監控已經成為智能交通系統（ITS）一個非常重要的課題，其目的是對交通系統中的車流進行監督和管理。隨著計算機視覺技術的進步，基于視頻的監控技術已經在智能交通系統的交通監控中發揮了巨大的作用。然而，對于復雜的交通場景（如對象遮擋、車輛姿態的變化，以及雜亂的背景），大多數現有的監控系統的性能很容易受到影響。此外，現有的相關研究還主要集中于單一的視頻傳感器節點，這遠不能滿足道路交通網絡的監測需求。因此，本文首先對現有關于智能交通系統中基于視頻的車輛追蹤系統的相關文獻進行了回顧和總結。對現有的基于視頻監控的車輛追蹤系統所面臨的挑戰進行了分析，對最新的視頻監控系統架構進行了介紹，即基于分層和聯網的車輛監控架構（HNVS），對其現有的和潛在的應用領域進行了討論。

車輛監控的目的是為了通過車輛的屬性來了解車輛的行為?；谶@種考慮，HNVS需要通過一個攝像頭節點來提取車輛的動態和靜態屬性，之后分析車輛在道路網絡上的行為。HNVS的層次包含：第一層為圖像捕捉層，使用視覺傳感器來捕獲交通圖像；第二層為動態和靜態屬性提取層，基于所捕獲的圖像來對車輛的動態和靜態屬性進行分析；第三層為行為理解層，通過得到的車輛屬性來分析車輛的行為，感知當前的交通狀況；第四層為智能交通系統服務層，根據車輛的行為和當前的交通狀況進行合理的規劃和控制。首先，HNVS的不同層次之間只有很少的重疊；其次，由于HNVS是一種網絡監控架構，這使得其可以捕捉和理解車輛在整個道路網絡上的行為。

刊名：Intelligent Transportation Systems（英）

刊期：2014年第8期

作者：Tian B. et al

編譯：陳鵬飛