智慧路侧停车技术的研究

张 威

（北京圣非凡电子系统技术开发有限公司，北京 100040）

1 检测器的现状分析

1.1 地磁检测器

车辆通过埋设在路面下的环形线圈，引起线圈磁场的变化，检测器根据计算判断出车辆进出时间差、车辆特征等参数，并传给上位机，以满足路侧停车系统的需求。此技术成熟，且成本较低，但是缺点也很明显：首先，地磁检测器的感应线圈容易受到道路及土壤的影响，其次，地磁检测器采集的信息非常有限，不能准确地将车辆的信息提供给后台控制系统。

1.2 咪表

通过管理计算机和发卡机，完成不同面值的泊车卡的发行，也可完成对泊车卡的循环充值。用泊车卡停车，通过咪表按收费标准和停车时间扣除应付的费用，泊车卡费用用完后，可以重新充值循环使用。通过手持式数据采集机可以定期读取咪表内储存的数据记录以及对咪表进行数据下载（如改变费率等）。通过管理计算机可以读取手持机内存贮的数据记录以及对手持机下载数据，这样管理计算机就可以进行定期结算及对整个系统收支信息进行查询和改变费率等等。但是，咪表的缺点也很明显：咪表系统是全自动的收费系统，绝大部分咪表都没有锁定系统，也就是说即使车主停车时间超过预设时间，设备并不会锁定他的车子，其收费实现主要靠停车人的自觉，这样不可控的措施必然造成政府财政的流失。

1.3 视频检测器

视频检测器是通过设备上的摄像机对路侧进出车位的车辆进行视频图像的采集，然后通过视频处理系统对车辆的颜色、车牌的信息、车辆的进出时间以及车辆的归属信息等对车辆情况进行准确的判定，然后通过数据传输设备将车辆的信息情况上传给后台的管理系统，由管理系统对车辆的进出进行有效的管理。在使用过程中的优先很明显：首先，安装与维修时不影响道路的使用；其次，对车辆进出等信息的判定精度保持较高的水平；最后，因为是图像监控，所以可以有效的保留车辆进出信息，以便后续追溯等。

2 视频检测器的研究内容

视频检测器主要由外场摄像机、数据传输设备和视频处理器组成。

对于视频检测而言，首要的问题是图像源。对一种图像源能够达到指标检测要求的视频检测器，对于另一种图像源可能出现严重的指标下降，比较明显的例子是白天与夜间、有阴影与无阴影的情况。因此图像源应该是一系列典型图像的集合，对于某项指标的测试应该在典型图像集合的所有对象上进行，经过检测的产品能否适应工程实践就取决于图像源集合的科学性、典型性和代表性。对于典型图像源集合，应该规定其最低的输出信噪比、解析度、动态范围等关键参数。

其次的问题便是对图像源的处理，也是视频检测器的核心部分，即基于运动车辆的视频检测的算法。

最后，视频检测器通过数据传输设备将转换的数字信号传给后台的管理系统，数据传输设备同时并也执行管理系统对视频检测器的控制指令。

本文研究的重点是对视频源的处理。

3 视频处理技术的研究

3.1 视频检测算法的研究

基于图像序列的目标检测是计算机视觉的重要领域。其中差分图像法是使用较为广泛的方法，其算法实现简单，运算速度快，也是最基本的方法。基本原理是利用相邻两帧图像对应像素点的灰度值做差，便会得到车辆在图像中的大致位置。差分图像法的图像序列一般要先进行二值化处理。其算法方法主要有两类：一类是背景差分法，即用前帧图像差分背景图像；一类是帧间差分法，在图像序列中的相邻帧进行差分计算得到车辆目标。背景差分法的关键是对于背景图像的选取。通常情况下，静止背景是不容易直接获得的，且由于噪声光线变化等因素的影响，我们一般采用背景模型的动态更新的算法来获取背景图像。帧间差分法的原理是将连续输入的相邻两帧图像直接进行差分运算，一般情况下，连续两帧的图像时间间隔非常短，我们可以认为背景是静止不动的，所以直接做差，做差的结果中，变化不大的地方肯定就是背景。

3.2 视频跟踪算法的研究

视频检测器的算法核心是对驶进出进行检测和追踪。通过追踪车辆使我们可以得到车辆的相关信息。一个算法的好坏主要在于实时性与准确性两个指标。视频检测器的检测目标是进出的车辆，所以背景相对简单。为了保证算法的实时性特点，本文研究的车辆追踪的方法是基于运动模板的方法。

运动模板是一种有效的跟踪运动的方法。运动模板需要知道物体的轮廓或者轮廓的一部分。运动车辆追踪的方法是通过对连续的图像序列进行分析计算的。从每帧中检测出目标车辆后，对车辆进行定位。

4 结束语

视频检测器在智慧停车领域一方面可以为道路管理者提供实时信息，另一方面也可以为出行者提供直接的停车位信息。因本人水平有限，只是针对视频处理技术进行了粗浅的研究，还望彼此互相学习。

[1] 史其信，陆化普.中国ITS发展战略构想[J].公路交通科技，1998，15（3）：13-16.

[2] 李绪龙.基于图像处理技术的视频流信息采集[D].长安大学.2003.