梅黎锦

（上海电机学院 高职学院，上海 200240）

智能交通监控主要用于减少交通堵塞与交通事故的频繁发生，已经受到广泛关注.特别是空基系统的移动性强、视野广的优点，成为智能交通研究领域的一个热点话题.

在硬件方面，文献［1］提出了一个名为ATSS（Airborne Traffic Surveillance System）的监控系统，利用无人驾驶飞机、高清摄像头、无线网络以及数字传输技术监控交通流量.在软件方面，设计一种高检测率、低误报率并且能满足实时性需求的车辆检测算法势在必行.然而，能够满足需求的检测算法并不容易设计，主要难点来自于摄像机的抖动.不少研究者在此方面已经有很多努力，例如，比较著名的研究来自于文献［2］提出的一套图像配准技术，该技术可以明显地减少摄像机抖动带来的影响.但是图像配准需要消耗大量的计算资源，使得在获得准确率的同时牺牲了大量的时间，不能满足实时性需求.

此外，空基系统下所拍摄的城市交通图像还存在以下几个特点，使传统的车辆检测算法并不适用：①城市交通往往车辆拥挤，相邻两辆车很容易被识别为同一辆车辆，从而带来漏报.例如，文献［3］提出了一套无人机下简单易行的车辆检测技术，但是这套技术只能适应于车辆很少的交通环境.②由于光线变化以及路边复杂的场景，基于背景提取的检测算法通常过于复杂，而基于光流的算法很难满足实时性需求.例如，文献［4］提出的光流算法用于分割背景和前景之间不同……