三、选题报告（应包括以下内容） 1．所选课题的题目及课题来源 题 目：基于智能交通监控系统中目标检测与追踪技术研究 课题来源：工程项目 2．课题研究的背景、目的及意义 随着我国经济的飞速发展，车辆作为一种便利的交通工具其数量飞速增长。近十年来，私有车辆也越来越多，在不久的未来随着人们生活水平的提高，私有车辆具有普及趋势。然而与此同时大量的交通事故如堵车，追尾等问题却不断发生，给人们的生活带来很大影响的同时对城市的发展以及经济增长也带来了一系列的问题。为及时解决现有交通问题同时兼顾长远的利益，我国大力开展公路交通基础设施的建设，近年来取得了显著的成绩。然而好的交通状态不应只局限于基础设施的建设，运用科学的方法先进的技术来管理规范交通系统使有限的交通网充分发挥其作用就显得尤为重要。 视觉是人类获得外界信息、认知世界和感知世界的重要手段。统计数据显示，人类通过视觉获取的信息量大概占人类通过各种手段如触觉、听觉、嗅觉、味觉所获取总信息量的。利用视频采集设备、模式识别及图像处理等学科理论与算法，来架构机器的“视觉系统”，帮助人们进行数据的监测、采集以及分析，最终实现机器的自动化、智能化和数字化决策，具有重大的现实意义。由于近些年计算机技术、生物识别技术、数字图像处理技术以及网络技术的高速发展，视频图像处理越来越受到人们的重视。研究针对视频图像进行智能分析和处理已逐渐发展成为一个重要课题，其中，视频图像中运动目标的检测与跟踪作为相关研究的一个基础具有重要的意义。目前，“视频序列中运动目标的检测与跟踪已经成为智能安全监控、模式识别、智能交通管理、智能机器人、武器远程制导等领域的重要课题”。运动目标检测和跟踪方面的各研究成果也更为广泛的被应用于日常生活和国家建设的各个领域。 智能交通系统（Intelligent Transportation System，ITS），是指将先进的信息技术、数据通讯传输技术、电子传感技术、电子控制技术及计算机处理技术等有效的集成、运用于整个地面交通管理系统而建立的一种在大范围内、全方位发挥作用的，实时、准确、高效的综合交通运输管理系统川。智能交通系统的概念于年由美国智
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能交通协会提出，并在世界各国大力推广。近十几年来随着计算机技术、通信技术的迅猛发展，世界各国投入大量人力，物力，财力对智能交通系统的研究使其得到很好的发展。 智能视频监控的主要优势体现在以下几个方面： 1.提高监控可靠性。智能视频监控系统彻底改变了以往完全由安全工作人员对监控画面进行监视和分析的模式，它通过嵌入在前端设备（网络摄机或视频服务器）中的智能视频模块对所监控的画面进行分析，并采用智能算法与用户定义的安全模型进行对比，一旦发现安全威胁立刻向监控中心报警。 2.提高报警精确度。智能视频监控系统能够有效提高报警精确度，大大减少误报和漏报现象的发生。智能视频监控系统的前端设备集成了强大的图像处理能力，并运行高级智能算法，使用户可以更加精确定义安全威胁的特征。例如用户可以定义一道虚拟警戒线，并规定只有跨过该警戒线（进入或走出）才产生报警，从警戒线旁边经过则不产生报警。 3.提高响应速度。智能视频监控系统拥有比普通网络视频监控系统更加强的智能特性，它能够识别可疑活动（例如有人在公共场所遗留了可疑物体，或者有人在敏感区域停留的时间过长），因此在安全威胁发生之前就能够提示安全工作人员关注相关监控画面，使安全部门有足够的时间为潜在的威胁做好准备工作。 4.提高查询速度。智能视频监控系统能够比普通视频监控系统更加节省存储空间，它能够在出现可疑情况或报警时存储压缩过的数字视频图像以及当时的场景信息，能够对存储的监控信息提供基于内容的快速查询。 将智能监控运用于交通系统有着十分重要的意义，它可以对高速公路及特定的交通路口实时交通流量进行统计对超速、超载等交通违法行为以及路况信息进行监测和取证对特定车辆进行实时快速跟踪和识别等等。由于智能监控强大的自动分析和提取功能它可以对驾驶员以及行人产生强大的威慑力，这样不仅可以减少交通事故的发生使交通更加畅通无阻而且可以为后面的交通事故提供强有力的证据提高相关部门处理事务的准确性和效率。智能监控技术除了可以用于交通场景还可以用于其他需要实行自动监控的场合。 因此作为智能交通系统的关键一步，本课题所研究的基于智能交通监控系统所
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得的数字图像实现运动目标检测与跟踪有着重要的研究价值和意义。 3．和本课题有关的国内外研究现状及进展 3.1 智能交通系统概述 智能交通的诱人前景和广泛应用使得更多的科学家和工程师投入其研究的队伍当中。整个智能交通发展而言，美国，日本，欧洲等国家由于其经济发展和道路面临的交通压力，大量开展对智能交通研究的投入。[1] 美国自动化的交通管理水平以一前是落后于欧洲与日本的，由于美国土地资源相对比较丰富，因此相当一段时间内是靠修路来解决交通拥护问题，欧洲人甚至批评美国人还在向日本人学习交通控制，但是美国在智能交通的开发研究上大有后来者居上之势。面对己经相当庞大的公路网，要想再占用大量土地，投入大量自己大规模进行道路建设己经不可能。因此，美国以加利福尼亚的项目为开端，在20世纪90年代初开始实施全美大规模的ITS项目。[2] 1990年5月，美国IVHS协会成立，1994年改名为ITS协会。1991年美国国会通过了“综合地面运输效率方案”(ISTEA)。ISTEA的主要内容就是实施只能运输系统，并确定由美国运输部门负责全国的智能交通发展工作，并在以后的6年中由政府拨款6.6亿美元，用来进行智能交通研究工作。[3] 日本从20世纪70年代开始系统起步，政府各个部门共同参与，从而保证技术上完成智能交通，开展了动态路径诱导系统实验，在其后的年里，建立了路车间通信系统，交通信息系统等系统，从很大程度上满足了人们出行的需要，日本政府投入亿日元进行全国道路交通信息电子地图开发，将更好的对行车过程进行指导，甚至车辆的智能引导。[4] 欧洲的智能交通研究开发是由官方与民间并行进行的，由于欧洲的国家大部分很小，因此欧洲的智能交通主要从洲际的角度进行的。20世纪80年代中期，欧洲十多个国家投资50亿美元，联合执行一项旨在完善道路设施提高服务水平的DRIVE计划。该计划含义是欧洲用于车辆安全的专用道路基础设施，主要研究内容有：需求管理、交通和履行信息系统、城市综合交通管理、城市间综合交通管理、辅助驾驶等。该计划到1994年己完成，之后进行全面的应用开发工作。[6] 新加坡作为新兴的ITS国家，同时也是亚洲最早采用ETC的国家，其发展是
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多车道收费模式，同吋韩国，澳大利亚等国家也相继开展了类似研究。[7] 相对于美国，我国的ITS研究起步比较晚，但是发展比较迅速，1995年正式提出智能交通工作单位，次年成立国家交通工程设施标委会，1997年在北京举办专门的智能交通发展会议，明确了我国交通发展的方向。[8] 此后定期召开智能交通会议，对我国智能交通的发展起到了促进作用。随着全国智能交通研究的兴起，我国也不断加大该领域的投入，一方面，各个省市都在积极地参与和规划，如北京，上海，武汉，南京等。另一方面国家也在不断的加大投入，加快自主研发的步伐。ITS是现代科技发展的主要产物，为未来交通的发展起着积极的促进作用，通过与计算机视觉，人工智能等学科的结合，在智能交通的发展中将会对道路的利用率大幅度提高，达到更加合理分配交通资源的目的。[9] 3.2 智能交通目标检测与跟踪技术研究 智能交通系统的诸多项目中，检测出车辆是前提。车辆识别检测技术就是在这样的需求下产生的。最早接触和使用的检测技术是雷达检测技术。雷达检测技术用于检测车辆速度，检测设备称为雷达测速器。雷达检测技术的原理是通过向运动着的车辆发射一定频率的无线电波，并检测物体反射回来的电波频率与发射频率的差别，利用发射和反射回来的电磁波频率的差别，来计算运动物体速度，实现对车辆的检测。在检测车速的同时，对车辆进行计数达到统计交通流量的目的，也可用于车辆存在的检测等。 目前车辆检测技术的方法有：超声波(微波)检测、红外检测、环形感应圈检测等等。在这些检测方法当中，超声波(微波)检测体积小，易于安装， 但其性能随环境温度和气流影响而降低，并且精度不高，不能检测静止或低速行驶的车辆，容易受车辆遮挡和行人的影响；红外线检测昼夜可采用同一算法而解决昼夜转换的问题，可提供大量交通管理信息，但需要很好的红外线焦平面检测器，并且受到车辆本身热源的影响，抗噪声的能力不强，精度不够高。环型线圈感应式检测技术是指由环型线圈作为检测探头的一套能检测到车辆通过或存在于检测区域的技术。虽然线圈检测精度相对较高，但这种方法有以下缺点：①要求设置于路面结构中，对路面有损坏，而且施工和安装相对不便；②道路如果再次施工，线圈也要做相应的调整或者重新埋置；③感应线圈易受到冰冻或繁忙交通的影响。
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而目前采用交通视频检测逐渐成为智能交通系统的重要组成部分。随着微处理器价格的不断降低，性能不断提高，人们开始采用计算机图像处理和模式识别技术对连续的交通流图像进行处理，从而达到检测交通流的目的。视频图像处理可通过地面上的一台摄像机代替多个电感环，并且可提供更低的维护费用。与以上的几种检测器相比，视频检测器具有明显的优势，它能够弥补它们各自的不足之处，提供一套完备的检测手段，它能够自动提取出绝大多数的交通流有效数据，这其中包括交通流量、速度测量、车辆排队长度、车型分类、占有率以及密度等。它具有如下特点： （1）具有完备的检测手段，能够检测出绝大多数的交通流数据，其中包括交通量、车辆速度以及占有率等，还能够实现交通事故的自动检测。 （2）具有大区域检测的特点，有利于交通的管理和控制。 （3）使用安装无需接触公路实体，并且维护方便。 视频序列中运动目标的检测与跟踪具有广阔的应用前景和市场需求，因此，许多科研机构、高校、企业积极从事该领域的研究，并且已经获得许多重要成果。1998-2002年，通过欧盟IST（Information Society Technology）研究计划项目对法国国家计算机科学和控制研究院以及英国的雷丁大学等研究机构的资助，他们联合研究开发了一套名为ADVIEOR的监管系统，该系统经过建立智能化的监控系统提升了公共交通网络的管理水平，保障了人民人身和财产的安全。2000年，美国国防高级研究项目署又资助了HID（Human Identification at a Distance）远距离人脸识别项目，该项目是为了开发多模式大范围的视觉检测技术，以实现在远距离情况下对人的检测、分类和识别，增强重要目标和设施的自动保护能力。Maryland大学研发的实时视频监控系统“W4（Who?When?Where?What?）”不仅可以在室外环境下跟踪、监控多人的活动情况，以及将运动的人体部分检测分割出来，并且还可以对多个检测出的运动目标进行跟踪，并能够对运动目标的一些简单的行为特征进行分析和识别，如：行人是否携带物品等。此外，一些国际上的权威期刊，如：PAMI、IJCV、IVC等经常刊登目标检测与跟踪方面的学术论文，为该领域的研究人员提供了更多的交流及和作的机会，并将运动目标的行为分析作为重要研究课题之一。 我国在基于视频序列的运动目标检测与跟踪方面的研究虽然起步较晚，但是由
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