基于计算机视觉的车辆目标检测算法研究

2024-05-16肖培王强

中国新通信 2024年4期

肖培王强

摘要：计算机视觉技术在车辆目标检测领域已有重要的應用。本文以计算机视觉技术为基础，深入研究和分析运动目标识别与追踪算法的性能。在此基础上，提出车辆目标检测算法，并通过实验验证算法的实用性和可行性。实验结果表明，车辆目标检测算法能够大幅提高检测精度，减少误报率和漏报率，同时具有良好的运行效果。这项算法具有较强的实用性和应用价值。

关键词：计算机视觉；车辆目标检测；检测算法

随着计算机视觉技术的日益成熟和发展，车辆目标检测作为其在交通领域的重要应用之一，开始发挥着越来越重要的作用。车辆目标检测通过提取车辆的特征信息、识别与定位，使用计算机技术进行处理与分析，能够辅助相关人员更好地了解和分析交通行为，有效提高交通效率与安全性。

将车辆目标检测与计算机视觉技术有效结合，对于提高交通管理与安全水平具有重要意义。通过对交通场景中的车辆进行目标检测，可以实时监测和分析交通流量，优化交通信号灯并优化交通路线，从而提高交通的流动性，减少拥堵。此外，车辆目标检测还可以应用于交通事故预警系统、智能停车管理等领域，为交通安全和便利提供有力支持。

一、计算机视觉技术

（一）计算机视觉技术

计算机视觉技术是指通过使用各种程序与算法来解释与理解图像与视频数据，使计算机能够自动化地识别、分析和处理这些信息。其目标是让计算机能够像人一样理解和感知现实世界。

如今，计算机视觉技术已经被广泛应用于各个领域，如智能交通、监控及医疗影像等。在医疗影像领域，它可以辅助医生实现更准确的疾病诊断和治疗。通过分析和解释医学影像，计算机视觉技术可以帮助医生发现疾病迹象，并提高诊断的准确性和效率。在智能监控领域，计算机视觉技术可以自动识别和监测异常行为，通过分析监控视频，它可以发现潜在的安全风险，并及时向工作人员发送警报，以保护公共安全和财产安全。在智能交通领域，计算机视觉技术可以用于识别和处理交通违规行为，提高交通的安全性和效率。例如，它可以检测车辆和行人，并监测交通流量，帮助交通管理部门实时监控交通情况并采取相应的措施，以减少交通拥堵和预防交通事故。

（二）计算机视觉核心技术

1.特征提取与描述

计算机视觉是一个包含特征提取与描述以及目标检测与跟踪两大核心技术的领域。特征提取与描述是其中一个非常关键的步骤，它能够从图像中抽取出具有区分性的有用特征，为后续的目标检测和识别等任务提供基础。特征提取方法有多种，包括深度学习、全局特征提取和局部特征提取等。局部特征提取方法通过捕捉图像中的关键点，并计算与这些关键点对应的描述符来实现识别和匹配。而全局特征提取方法则注重于总体特性，例如颜色直方图和纹理特征等。深度学习作为一种先进的方法，利用神经网络来学习原始图像数据中的高阶特征表示。它具有很强的表达能力和鲁棒性，能够在各种应用场景中执行准确的计算机视觉任务[1]。

2.目标检测与跟踪

计算机视觉的关键在于目标检测与跟踪。目标检测通过分析图像或视频数据来自动识别和定位目标物体位置。传统的算法包括HOG+SVM和Haar特征分类器，而利用深度学习的算法如SSD和YOLO能够实现更准确、更快速的目标检测，具有更强的鲁棒性和表达能力。而目标跟踪则是识别并实时追踪图像帧中的运动目标物体。常用方法包括基于滤波器的方法、基于深度学习的方法以及多尺度的跟踪算法。这些算法能够实现对运动目标的实时、精确跟踪，为计算机视觉技术的进步和应用提供了重要支持。

二、车辆目标检测

（一）车辆目标检测关键任务

车辆目标检测是计算机视觉领域中的重要任务之一。其主要目标是在大量的图像中准确识别出车辆目标，并进一步判断其位置和大小。然而，由于车辆的形状、外观和形态特征的多样性，以及光照条件和遮挡等因素的影响，车辆目标的检测变得更加复杂和困难。因此，发展高效的运动目标检测算法是当前亟待解决的问题之一[2]。

车辆目标检测包括车辆识别、定位及分割等重要环节。首先，需要判断图像中是否存在车辆，若存在，需要进一步确定车辆的空间位置与大小。其次，进行实例与场景分割，以实现精确识别和定位车辆目标。随着深度学习等技术的发展和应用，车辆目标检测技术经历了从低层次到高层次、从简单到复杂的演变和发展，并有望在更多领域发挥更大的作用。

（二）车辆目标检测难点

实际应用中，车辆目标检测面临着许多困难和挑战。首先，由于路面阴影、光照和成像设备位置等因素的影响，车辆图像可能存在语义信息丢失，这增加了车辆检测的难度。其次，实际场景中的车辆类别比数据集中的更多且更丰富，这会导致车辆目标检测算法在面对未经训练的车辆时准确性不高。此外，随着图像数量的增加，目前的车辆目标检测系统难以做到真正的实时监测。未来，车辆目标检测需要解决分割图像中所有对象类别的问题，并可以有效预测图像中即将出现的对象。为了满足高准确性和实时性的要求，车辆目标检测算法应该综合考虑硬件优化、数据处理、算法设计等多个方面的因素，并在有限的计算能力下实现高帧速的稳定运行[3]。

（三）车辆目标检测算法原理

基于摄像机拍摄的图像或高清视频，首先需要对图像进行预处理，包括滤波和灰度化等操作。这些预处理操作有助于提取图像的特征，为后续的车辆目标识别提供基础。接下来，利用相关的算法对图像的背景和前景进行阈值输出。这一步骤可以将车辆目标从图像中分割出来。同时，算法需要具备较好的光照变化处理能力，以避免光照对检测结果的干扰。然后，对图像进行二值化操作，以获得清晰的车辆目标轮廓[4]。这一系列的操作构成了车辆目标检测的流程，具体如图1所示。

如图1所示，运动目标检测算法的流程主要包括采集图像、图像灰度化、相关算法处理、图像二值化、轮廓提取以及运动目标识别与标记等操作步骤。首先，通过从保存或摄像机拍摄的高清视频中提取连续帧图像的方式，获取输入图像。其次，对彩色图像进行灰度化处理，将其转换为灰度图像，这个过程可以通过对彩色图像进行处理、简化和抑制噪声来实现。再次，采用相关算法处理灰度图像，这些算法可以包括光流估计、差分图像和背景建模等方法，以提取出图像中的运动目标。然后，对处理后的图像进行二值化操作，根据预设的阈值将图像转换成二值图像。接下来，利用边缘检测等技术来提取二值化图像中的目标轮廓，以获取运动目标的形状信息。最后，结合目标轮廓信息，进行运动目标的识别、标记和跟踪。通过这个流程，可以有效地检测运动目标，并进行进一步的处理和分析。

（四）车辆目标检测算法实现

在本研究中，采用了Canny算子来进行图像边缘检测。Canny算子具有降噪、减少虚假边缘和保留重要边缘的优势。首先，通过高斯滤波消除图像中的噪声，以提高边缘检测的准确性。高斯滤波器通过像素点周围邻域的加权平均来实现。其次，计算滤波后图像中各像素点的梯度方向和边缘强度。常见的梯度计算算子包含Prewitt和Sobel。接下来，使用非极大值抑制方法来处理每个像素点。根据边缘强度，将像素点划分为强边缘和弱边缘，并设定高阈值和低阈值。高出高阈值的像素点即为强边缘，低于低阈值的像素点被排除，介于两者之间的像素点则视为弱边缘。最后，通过霍夫变换或连通性分析，根据强边缘像素点将相邻的弱边缘像素点连接起来，将它们视为同一边缘。通过这一过程，Canny算子可以准确检测图像中的边缘，并有效抑制虚假边缘和噪声。对于视频帧的轮廓提取和边缘检测有助于明确运动目标的轮廓和位置，为后续的车辆目标跟踪提供基础。因此，该方法能够精确地识别和定位动态环境中的车辆目标，为自动驾驶、交通监控等实际应用提供强有力的支持。

三、运动目标识别与追踪

（一）运动目标分割算法性能分析

图像分割在运动目标跟踪中起着至关重要的作用。过去，常使用Roberts边缘检测算子来提高运动目标车辆的边缘检测精度，从而改善分割结果。此外，结合最大类间方差法，根据合适的阈值可将图像分割为背景区域和目标区域。Otsu方法的基本原理是将像素阈值划成目标与背景，从而完成图像分割。并借助类间方差进行判断，以找出使类间方差最大的阈值，从而达到较好的阈值分割效果。具体操作步骤如下：首先，计算每个灰度级别出现的概率和对应的均值；然后，根据公式计算总方差和类内方差；最后，选择使类间方差最大的阈值作为最佳阈值。这种车辆目标分割算法具有多个性能优势，包括高分割精度、强大的光照干扰抗性、高效率以及良好的分割效果。然而，该算法也存在一些问题。首先，检测算子对噪声比较敏感，可能导致漏检或误检，从而影响分割结果准确性。其次，需要手动选择阈值进行图像分割，缺乏智能化和自动化。此外，该算法只适用于二值分割场景，对于复杂场景或多个目标的处理效果较差。对于重叠的车辆目标，该算法无法准确区分，容易出现分割结果错误的情况。

为改善图像分割的效果，本文针对原有算法存在的不足，提出了一系列优化和改进方案，具体思路如下：①噪声抑制：引入高斯滤波等图像去噪技术来大幅降低图像中的噪声，以此提高分割结果的准确性；②自适应阈值选择：使用Otsu方法来计算自适应阈值，结合图像局部特征，选用最佳阈值并完成分割操作；③多目标分割：引入连通性分割算法等复杂分割策略，以确保实现多目标的准确、高效分割；④目标重叠处理：引入深度学习模型，同时结合形态学操作，通过学习目标的边缘信息与目标形状，利用腐蚀、膨胀等操作将重叠目标进行有效分离，以此实现目标重叠处理；⑤光照变化鲁棒性：使用光照归一化技术提高车辆目标检测算法对光照变化的鲁棒性[5]。

（二）目标跟踪算法性能分析

目前，视觉追踪算法可以分为基于特定模型和基于运动算法的两大类。本文所设计的算法属于基于特定模型的追踪方法，它通过互相匹配来实现目标跟踪。其中，模板匹配方法有基于目标区域和基于目标匹配两种形式。前者常常利用颜色和角度等特征进行匹配，相较于边缘匹配方法，在复杂环境下更适用于目标匹配[6]。然而，在现实场景中，由于目标自身的运动，目标模型不能长期保持稳定，需要不断更新以适应目标的变化。如果某一帧中的目标模型描述不准确，将导致错误的模型更新。为解决这一问题，本文提出了一种基于多关联模板的目标匹配跟踪算法，其工作流程如图2所示。

在图2所示的跟踪算法流程中，首先根据输入的视频序列生成一个初始化模板。然后，对于每一帧图像，生成相应的模板，并进行匹配。如果成功跟踪到目标，则输出匹配结果。如果没有成功跟踪到目标，则根据目标的变化实时更新模板，并持续进行目标点的预测和匹配过程，直到成功匹配和追踪到目标为止，然后输出匹配结果。此外，为了提高跟踪效果，本文使用了归一化算法来追踪图像的线性变化，并结合相似性度量来进行匹配和确定目标的跟踪信息。这种方法大大提高了运动目标的跟踪效果，并且在复杂环境下能够准确追踪目标[7]。

四、实验设计与结果分析

为验证算法的可行性和实用性，本文选用了KITTI 公开数据集，并采用了SSD、YOLO以及本文设计的算法来进行车辆检测与跟踪。文中使用了平均准确度、精确率、误报率以及漏报率等指标来评估算法的性能。下表为不同算法的性能评估结果：

根据表1数据显示，相较于SSD和YOLO算法，本文所设计的算法在车辆目标检测任务中表现出显著的优势。算法的平均准确度高达94.50%，误报率和漏报率分别仅为4.20%和6.90%。由此可见，本文所提出的车辆目标检测算法能够大幅提高目标检测精度，并且有效减低误报率和漏报率。这也表明算法在实际运行中具有较好的效果，具备高度实用性和应用价值。

五、结束语

综上所述，本文设计的车辆目标检测算法在车辆目标检测任务中表现出优秀的性能，具有高精确率，能够显著降低漏报率和误报率，并且具备广泛可应用的实用性和应用价值。

未来的研究方向可以包括实时性优化和多模态信息融合等方向，以进一步提升算法性能，并使其适应更多种类车辆和更复杂的场景。另外，可以将优化后的检测算法应用于智能交通系统中，为智能驾驶和交通管理等领域提供准确、实时、全面的数据支持，从而为智能交通和交通安全做出更多的贡献。

作者单位：肖培王强江苏联合职业技术学院苏州工业园区分院

参考文献

[1]苏山杰，陈俊豪，张之云.基于深度学习的车辆目标检测算法综述[J].汽车文摘，2022（08）：14-23.

[2]赵家琪. 基于无人机探测视频的车辆目标检测方法研究[D].湖南工业大学，2022.

[3]董亚辉. 基于卷积神经网络的车辆目标检测及跟踪方法研究[D].西安电子科技大学，2022.

[4]郭乾宇. 基于双目视觉的车辆目标检测与跟踪算法研究[D].河北工业大学，2022.

[5]曹景伟. 复杂场景下的智能汽车目标检测与跟踪算法研究[D].吉林大学，2022.

[6]李彦辰. 基于视觉与激光雷达信息融合的智能车辆目标检测研究[D].河北工业大学，2022.

[7]贾敬森. 基于深度学习的路侧车辆目標视觉检测算法研究[D].重庆邮电大学，2021.