基于改進Vibe算法與多特征的智能交通系統

周森鵬 穆平安 張仁杰

摘 要：基于計算機視覺技術對道路交通視頻中的運動目標進行分類。針對目標分割過程中的光線變換及分類效率問題，主要采用貝葉斯網絡模型以及合適的前景提取模型以提高精度。提出一種改進的Vibe算法對運動目標進行檢測，通過提取目標長寬比、Hu不變矩以及離散度特征等對目標進行分類。最終實驗結果正確率在80%以上，說明該智能交通系統可以有效識別出運動目標，且具有較強的魯棒性與適應性。

關鍵詞：計算機視覺;智能交通;改進Vibe算法;目標檢測;目標分類

DOI：10. 11907/rjdk. 182552

中圖分類號：TP303

文獻標識碼：A文章編號：1672-7800（2019）006-0018-03

Abstract：The purpose of this paper is to solve the problem of moving object classification in road traffic video which based on computer vision. Aiming at the problem of illumination change in target segmentation and efficiency of classification， this paper mainly uses Bayesian network model and appropriate foreground extraction model to improve the accuracy. First，an improved Vibe algorithm which can remove ghost is proposed to detect moving targets. The target is classified effectively by feature extraction of target aspect ratio ，Hu moment invariant， dispersion and the Bayesian classifier selection. The intelligent transportation system designed in this paper can effectively identify the target，which has strong robustness and adaptability. The accuracy of the experiment is above 80%. Using Bayesian network model can achieve high real-time performance and better accuracy.

Key Words： computer vision;intelligent traffic system;improved Vibe algorithm;object detection;target classification

0 引言

隨著計算機視覺技術的發展，智能交通系統成為當前一項重要研究課題。智能交通系統的關鍵技術包括目標檢測與目標分類，相比于傳統交通系統，新一代智能交通系統對檢測準確性與實時性的要求更高，以期實現對道路交通的無間斷實時檢測。

在目標檢測方面，常見的用于提取運動目標的建模方法包括文獻[1]與文獻[2]所列出的方法。其中幀差法主要利用圖像上相鄰幀時間的差分，通過閉值化提取圖像中的運動區域，該方法可以抑制光線變化，但缺點是容易形成空洞;高斯背景建模方法則是利用像素點的高斯模型進行檢測，但計算量較大，不適用于高清相機的檢測。

在目標分類方面，對于SVM分類算法[3]，其核函數的選擇缺乏普遍性;BP網絡算法[4]則容易陷入局部最優，此類特征提取算法兼顧了運算速度，但識別率不高;文獻[5]采用harr特征，該方法較為復雜，但具有較高的精確性，不會因為場景搖晃導致無法監測出目標的情況[6]。

本文主要采用融合幀差法的Vibe算法與貝葉斯分類方法，其目的是減少環境光線的影響并消除鬼影。為了兼顧算法的實時性與準確性，本文通過提取合理特征，利用貝葉斯網絡模型[7]對道路交通中的行人及汽車進行分類。

1 智能交通系統設計方案

本文設計方案如下：將攝像機標定在路口視角中，當攝像頭捕獲圖像數據后，首先使用中央處理單元對圖像進行常規預處理，運用改進Vibe模型分割出運動目標對象，對檢測到的目標提取Hu不變矩、長寬比、離散度等特征，并結合已建立好的貝葉斯網絡分類得到分類后的數據，其算法流程如圖1所示。

2 運動目標提取與形態學處理

2.1 標準Vibe背景建模算法

2.2 改進Vibe算法

傳統Vibe算法雖然效果較好，但對于圖像中快速運動的目標會產生鬼影，從而出現誤提取目標的情況。本文融合幀差法對該問題進行改進，以提高檢測準確率，具體步驟為：①首先初始化并建立背景模板以及前景維持矩陣[F（x，y）];②對視頻序列作差分建模，并進行二值化處理;③運用前文方法，根據當前像素點R包含背景樣本的個數是否在閾值范圍內，判斷該點屬于背景還是前景。若判斷為背景則執行步驟⑤，若判斷為前景，則根據幀差法模型進一步判斷當前模型是鬼影還是真實前景，跳轉到步驟④;④根據差分掩摸圖像繼續判斷當前點是鬼影還是前景，即將通過幀差法得到的背景圖像與Vibe背景圖像作與運算，得到新背景圖像，若判斷為前景，將維持矩陣[F（x，y）]對應點上的值加1，繼續判斷該點的維持矩陣是否超過一定閾值，若超過則認為是鬼影點;⑤根據傳統Vibe算法的更新步驟更新背景模板。

2.3 移動目標形態學處理

（1）形態學操作。由于攝像機輸出圖像質量不高，因此作建模分析時會產生許多噪點。通過形態學操作，首先對背景圖像進行二值化處理;然后通過合理設定形態學參數，除去噪聲引起的白點，以提高算法在不同場景中的魯棒性與適應性;最后求取背景圖像上白色區域的輪廓外接矩形，采集移動目標樣本。

（2）陰影部分去除。由于光線的照射，移動目標在地面上會產生投影，因此本文在進行Vibe模型處理時，通過陰影檢測算法將陰影部分的值歸類于背景模型值，從而有效提取出目標，所提取的目標值大小接近目標真實值。

3 目標特征提取與分類器設計

3.1 特征選取

特征提取是模型訓練過程中最重要的一步，本文對提取的特征數據進行適當處理，以提升分類器性能。

（1）長寬比特征選取。所選特征1為長寬比特征，由于行人和汽車在尺寸上有著顯著差異，因此可以用長寬比作為特征進行衡量。本文采用目標提取后的矩形框長寬比進行衡量。

（2）Hu不變矩特征。所選特征2為Hu矩特征[9]，該方法于1962年提出，Hu矩特征主要用于表征圖像幾何特征，并且具有旋轉平移不變的特點。本文通過計算選取公式（5）中N5個特征值作為網絡輸入。

4 實驗仿真

4.1 測試數據集與識別率指標

實驗結果顯示，該方法可以有效識別出運動目標，并通過與幀差法相結合，對光線變化產生了有效的抑制作用，并且受外界干擾小、應用范圍廣。在本文實驗中，采用該算法的識別成功率約為95%。

4.3 貝葉斯分類實驗

本文選取600個目標作為訓練樣本，其中400個為車輛樣本，200個為行人樣本。根據前文所述方法提取特征制作成矩陣，用于訓練分類器及90個測試樣本。通過提取相關特征，并通過分類器訓練分類之后測試訓練模型，部分訓練數據如圖4所示。

通過測試集驗證該模型得到的數據參數如表1所示。

5 結語

為了實現對道路交通視頻中運動目標的有效分類，本文首先采用改進Vibe算法識別移動目標，然后提取運動目標特征，并采用貝葉斯模型進行分類，從而能夠準確識別出移動目標屬性。該算法具有較高的魯棒性與識別準確率，整體效果優于BP等算法，效率上優于harr特征分類方法。但是當鏡頭中存在遮擋現象時，會導致識別率降低。因此，在人群密度較大時，如何更有效地提取信息還需要作進一步研究。

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（責任編輯：黃 ?。?/p>