光線(xiàn)對(duì)視頻識(shí)別技術(shù)的影響

   ITS技術(shù)發(fā)展的今天，識(shí)別技術(shù)以及識(shí)別手段正在不斷的豐富完善。但不可否認(rèn)的
是，車(chē)輛識(shí)別技術(shù)是跟隨城市交通需求應(yīng)運(yùn)而生的。伴隨著各城市A級(jí)公路的逐漸增加，
傳統(tǒng)地感觸發(fā)識(shí)別方式的生存空間越來(lái)越小，基于純視頻處理的識(shí)別技術(shù)正逐步成為業(yè)內(nèi)
主流。
　　視頻檢測(cè)可分為模擬視頻檢測(cè)和數(shù)字視頻檢測(cè)兩類(lèi)，其中模擬視頻檢測(cè)適用于室內(nèi)環(huán)
境或動(dòng)態(tài)幅度較小的環(huán)境中，它的實(shí)際檢測(cè)是通過(guò)模擬減法對(duì)圖像進(jìn)行檢測(cè)，實(shí)質(zhì)是對(duì)兩
個(gè)時(shí)間點(diǎn)的圖片進(jìn)行對(duì)比，根據(jù)差值確定變化產(chǎn)生與否。而數(shù)字視頻檢測(cè)可同時(shí)對(duì)數(shù)千個(gè)
圖像單元進(jìn)行分析、跟蹤。通過(guò)不斷將后續(xù)采集的數(shù)據(jù)與存儲(chǔ)的參數(shù)數(shù)據(jù)依次對(duì)應(yīng)比較，
確定視頻場(chǎng)景中某點(diǎn)灰度級(jí)的變化，從而實(shí)現(xiàn)檢測(cè)并進(jìn)行相應(yīng)的識(shí)別處理。
　　其中最為典型的就是天地偉業(yè)智能交通系統(tǒng)。該系統(tǒng)基于視頻檢測(cè)技術(shù)并借此實(shí)現(xiàn)了
車(chē)輛信息的視頻的識(shí)別。天地偉業(yè)實(shí)現(xiàn)視頻識(shí)別的原理如下：
　　（1）越界“物”檢測(cè)法：
　　采用差分法，利用相鄰兩幀圖像的灰度差以提取運(yùn)動(dòng)目標(biāo)信息，對(duì)于連續(xù)圖像中的穩(wěn)
定不動(dòng)部分，其灰度差值為0，而運(yùn)動(dòng)部分則呈現(xiàn)出一定灰度差，因此，差分圖像是運(yùn)動(dòng)
部分的信息。
　　越界物包括：人、人流、自行車(chē)、三輪車(chē)、摩托車(chē)、汽車(chē)等，差分法可將運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的
輪廓實(shí)時(shí)檢測(cè)出來(lái)，其算式為：
　　
　　其中F2(xi,yj)為第2幀或第3場(chǎng)數(shù)字圖像，i=1,2,…,768
　　j=1,2,…,288
　　F1(xi,yj)為第1幀或第1場(chǎng)數(shù)字圖像
　　D(xi,yj)為差分圖像。
　　（2）越界車(chē)輛的識(shí)別：
　　采用句法結(jié)構(gòu)識(shí)別法。句法結(jié)構(gòu)是將復(fù)雜的圖像一部分一部分地加以描述，將復(fù)雜圖
像分解成單層或多層的子圖像或基元，選用如下基元：
　　
　　用基元S1,…,S8可以描述出各種形狀,如圖: