光線對視頻識別技術(shù)的影響

   ITS技術(shù)發(fā)展的今天，識別技術(shù)以及識別手段正在不斷的豐富完善。但不可否認(rèn)的
是，車輛識別技術(shù)是跟隨城市交通需求應(yīng)運而生的。伴隨著各城市A級公路的逐漸增加，
傳統(tǒng)地感觸發(fā)識別方式的生存空間越來越小，基于純視頻處理的識別技術(shù)正逐步成為業(yè)內(nèi)
主流。
　　視頻檢測可分為模擬視頻檢測和數(shù)字視頻檢測兩類，其中模擬視頻檢測適用于室內(nèi)環(huán)
境或動態(tài)幅度較小的環(huán)境中，它的實際檢測是通過模擬減法對圖像進(jìn)行檢測，實質(zhì)是對兩
個時間點的圖片進(jìn)行對比，根據(jù)差值確定變化產(chǎn)生與否。而數(shù)字視頻檢測可同時對數(shù)千個
圖像單元進(jìn)行分析、跟蹤。通過不斷將后續(xù)采集的數(shù)據(jù)與存儲的參數(shù)數(shù)據(jù)依次對應(yīng)比較，
確定視頻場景中某點灰度級的變化，從而實現(xiàn)檢測并進(jìn)行相應(yīng)的識別處理。
　　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)基于視頻檢測技術(shù)并借此實現(xiàn)了
車輛信息的視頻的識別。天地偉業(yè)實現(xiàn)視頻識別的原理如下：
　?。?）越界“物”檢測法：
　　采用差分法，利用相鄰兩幀圖像的灰度差以提取運動目標(biāo)信息，對于連續(xù)圖像中的穩(wěn)
定不動部分，其灰度差值為0，而運動部分則呈現(xiàn)出一定灰度差，因此，差分圖像是運動
部分的信息。
　　越界物包括：人、人流、自行車、三輪車、摩托車、汽車等，差分法可將運動目標(biāo)的
輪廓實時檢測出來，其算式為：
　　
　　其中F2(xi,yj)為第2幀或第3場數(shù)字圖像，i=1,2,…,768
　　j=1,2,…,288
　　F1(xi,yj)為第1幀或第1場數(shù)字圖像
　　D(xi,yj)為差分圖像。
　?。?）越界車輛的識別：
　　采用句法結(jié)構(gòu)識別法。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: