以双重编码理论优化道路车辆视频追踪系统

李菲+王晓跃

摘 要

双重编码理论是信息储存、加工和提取过程中对语言事物和非语言事物进行处理的基本理论，在此，从双重编码理论入手，优化道路车辆视频追踪系统，给出动态特征检测与静态特征匹配、二次帧差法等优化措施，既提高车辆视频追踪的识别能力，又提高应用型工科院校创新人才培养的质量。

【关键词】双重编码理论；车辆视频追踪系统

双重编码理论可分为两个认知子系统：一个是语言处理系统，一个是非语言映像处理系统，两个子系统互相协调，以提高认知能力。在此，应用双重编码理论为道路车辆视频追踪系统的优化升级提供有价值建议，通过双重匹配等优化措施，提高车辆视频追踪的识别能力。

1 双重编码理论概述

双重编码理论是心理学家帕维奥提出的一种信息处理理论，是基于人的认知系统中语言事物和非语言事物处理两部分，并假定存在两个对应的表征单元，即语言单元和图像单元，前者组织联想与层级，后者组织部分与整体。双重编码理论能识别三种信息加工类型，分别是表征性、参照性和联想性信息，既可直接激活事物表征，又可利用非词语系统激活词语表征，还可在同一事物内部激活表征。在此，基于双重编码理论对现有道路车辆视频追踪系统进行优化升级，通过将其检测机制分解重组，协调互动，有效提升道路车辆视频追踪系统的识别能力。

2 基于动态特征检测与静态特征匹配的优化措施

道路车辆视频追踪系统主要利用视觉检测技术中的运动物体检测技术，对道路环境中的运行车辆进行全天候检测。由于道路车辆的形态各异，场景光照变化无常，给车辆视频追踪带来难度。基于双重编码理论，将动态特征检测和静态特征匹配双管齐下，提升道路车辆识别效率。

2.1 动态特征检测主要采用连续帧差法和背景帧差法

2.1.1 连续帧差法

基本原理是通过车辆在同一背景中的位置变化，判断车辆的位移情况，进而对车辆进行检测。如果车辆在同一位置的不同时刻发生改变，也可证明车辆处于移动状态。在实际操作过程中，主要利用两帧图像的像素点求差运算进行检测，首先确定检测目标的应用背景，即给定的视频帧序列，第n帧坐标（x，y）处亮度值记为f（x，y，n），动态帧差法可以表示为flag（x，y，n）=

。1表示被检测点处于运动状态，0表示处于静止状态，α表示运动和静止的阈值，理论值为0，但实际受环境影响，会存在噪声，所以一般不能取0。

2.1.2 背景帧差法

背景是指摄像区域内的所有静止物体，与此对应的移动物体则为前景。背景帧差法的基本原理是对实时图像和背景图像做帧差运算，得到移动前景的计算值，先构建模型背景模型，确定背景和实时图像，再进行背景帧差计算，最后进行连通域统计。常用方法包括多帧平均法、中值滤波法、灰度漂移法等。

2.2 静态特征匹配主要采用直方图匹配法和轮廓匹配法

2.2.1 直方图匹配法

利用具有统计功能的特征图表对检测目标进行分析，一般采取直方图，包括特征数量和每项特征的样本数量。直方图可将一个大样本分解成以目标特征为标签的小样本集合，表述其特征分布情况。应用直方图匹配法的一般流程包括直方图描述、相似度计算、相似度函数选择和寻找最高相似度。

2.2.2 轮廓匹配法

主要是研究车辆轮廓和形状，操作过程与直方图匹配法较为相似，首先進行车辆轮廓提取，一般采用Canny提取法或霍夫变换法。由于车辆轮廓线条结构较为复杂，霍夫变换智能提取的部分线条结构，具有一定的应用局限性。Canny提取法采用Canny算子对车辆轮廓点进行判定，有效提取车辆外形轮廓。由于Canny算子是基于灰度值差异的提取，存在阴影误差，因此目前轮廓匹配法的应用具有一定局限性，且时间空间复杂度较高，有必要对其进行优化。

3 基于二次帧差法的优化措施

采用二次帧差法对车辆检测过程进行优化，基本流程先在检测视频中提取背景模型，采用背景帧差法得到前景图像，利用速度追踪到结果，再与前景图像的位置追踪结果进行匹配，最终得到车辆流量的统计结果。

对道路车辆视频进行预处理，主要采用色彩空间转换方法和形态学处理方法。在色彩空间转换过程中，出于复杂度方面考虑，可将摄像头采集到的彩色图像进行灰度转换，对灰度图像进行信息提取，即采用公式：“Gray=0.299*R+0.587*G+0.114*B”进行转换，Gray表示完成转换后的灰度强度，R、G、B分别表示红、绿、蓝分量光强。

经过转换，保持了车辆外观特征并降低计算复杂度，随后采用膨胀、腐蚀、开闭运算进行形态学处理。在此基础上进行背景构建、背景更新，利用二次帧差法进行背景提取，精确度较高。此外，由于视频背景处于缓慢变化状态，需对背景定时更新，即对实时图像和背景图像进行帧差运算，进而得到去除噪声的完整前景。

4 结语

基于双重编码理论对现有道路车辆视频追踪系统进行有效优化，采取动态特征检测与静态特征匹配法、二次帧差法等进行优化，消除特征噪声，降低车辆追踪的算法复杂度，准确识别道路车辆，提高追踪效率。

参考文献

[1]徐坤召.基于视频的车辆匹配技术的研究[D].青岛：中国海洋大学，2011.

[2]周伯萌.基于高清视频的道路车辆违章行为检测算法实现和优化[D].泉州：华侨大学，2013.

作者简介

李菲（1983-），女，汉族，江苏省徐州市人。硕士学位。现为常州交通技师学院讲师。研究方向为交通运输、汽车服务、教学管理等。

王晓跃（1984-），男，汉族，江苏省常州市人。硕士学位。现为江苏理工学院助理研究员。研究方向为计算机应用、教学管理等。

作者单位

1.常州交通技师学院校办 江苏省常州市 213147

2.江苏理工学院质量监控科 江苏省常州市 213001