近年来,图像处理技术广泛应用于ITS领域,如:队列侦测、事故侦测、车辆识别和车辆统计等。本文将数字图像处理技术应用于交通场景的分析,主要研究使用无标度摄像机在视频帧中进行车流跟踪与速度估计的算法。 该算法通过滤波、图像差分、图像逻辑运算得到运动物体,再运用数学形态学的方法去除过于细节的图像信息,恢复图像中部分被去掉的像素点,得到车辆的轮廓,最后在此基础上计算出车辆轮廓的最小外接矩形,得到车辆的质心,实现跟踪并根据图像信息中已知的车身长度来估计速度。算法的特点在于使用图像帧中的几何关系,即便是摄像机没有明确的标度,也可以对交通场景的物理信息进行恢复,使问题简单化。该算法运作假定图片上的车辆近似于在二维平面上沿着直线运动。由像素在图像中的不同定位来表示车辆在图像中的运动距离。在跟踪车辆的过程中获得比例系数,再通过一个适合比例系数的线性方程,对实际运动距离进行估计。由实际运动距离和已知的帧率就可以对速度进行估计。由于比例系数是通过车长统计分布图得到的,所以本论文所研究的算法主要适用于在一个时段内统计车流的平均速度,而不是每个车辆的精确速度。 实验结果表明,在既没有对摄像机进行直接控制,也没有在场景中放置标度物体的前提下,算法具有一定的有效性与准确性。而且这个算法还可直接应用于其他相关领域,如事故侦测,车辆分类和运动时间估计等。