基于线阵CCD的交通信息采集和检测系统设计与实现

3 主要关键技术
3．1 基于图像纹理的车辆存在检测算法
线阵CCD每次成像为道路段面的一条线，为了保证检测结果的实时性，要求对采集数据逐线处理，而常规的视频检测算法都是基于一帧面阵图像的，因此，需要设计出适用于线阵CCD图像的车辆检测算法。
本系统采用基于图像纹理的车辆存在检测算法，包括基于图像纹理特征的二值化算法和车辆分割算法两部分。其基本思想如下：
利用小波变换提取路面的纹理特征，然后对采集的每线数据进行二值化，并在此基础上，逐线进行车辆分割。图4(a)所示为白天采集的线阵CCD图像，由于太阳照射的影响，图像中存在车辆阴影。采用基于图像纹理特征的二值化算法处理效果如图4(b)所示，去除了阴影的干扰，图4(c)为车辆分割效果，可见本算法能够有效抑制阴影对车辆分割的影响，具有较好的分割效果。

3．2 测速算法
在相距2 m的两个道路断面上安装两个线阵CCD摄像机，如图3所示。选用的线阵CCD摄像机线速率为1 000线／s，分辨率为1 024：像素。
对两个CCD像机的图像序列进行相关匹配分析，从而获得同一个目标在两个图像序列中的时间差，利用该时间差和两个摄像机的距离，根据速度公式v=s／t即可得到目标车辆的行驶速度。

4 工程应用
为了验证基于线阵CCD的交通信息采集和检测系统的可靠性和实时性，对某省级公路进行检测实验。线阵CCD成像系统放置在道路上方，如图5所示，检测范围为同方向3个车道共11．25 m，对过往车辆能实时正确触发，车牌识别效果较好，测速较为准确，如图6所示。系统在运行过程中稳定可靠，实时性高，软件使用方便。

5 结 语
设计并实现了一种基于线阵CCD的交通信息采集和检测系统。该系统利用线阵CCD连续快速记录通过检测断面的车辆的线阵图像，并从该序列线阵图像中获取车牌号码、车辆存在、车辆速度、车辆类型、交通占有率和流量等各种交通参数，并向监控中心实时传递其所需要的数据信息。该系统在实际工程中使用效果良好。