姚斐，宋芳

（201620 上海市 上海工程技术大学）

0 引言

20 世纪60 年代初，美国最早开始研究用图像处理技术来检测车流量，通过摄像头采集道路视频，初步设计出了路口车流量检测系统[1]，20 世纪90 年代，美国的明尼苏达大学联合当地交通部通过实地测试，证明了利用视频检测车流量具有可行性，并有一定的实用价值[2]，此后，各个国家纷纷开始研究这种检测技术，使视频图像检测技术有了飞速提升。法国设计出了一种CitLog[3]检测系统，该检测技术利用视频图像的静态背景提取车辆，法国政府利用该检测技术追踪犯罪车辆并取得了成效。日本Takabas[4]等人在20 世纪80 年代初，对美国的检测技术进行改进，在视频图像中设置出敏感区域用来采集数据，当车辆通过该区域时，图像的亮度会变化，还能通过设置多个采样点来得到车距和车速。Azarbayejani[5]等，20 世纪末提出了图像处理的高斯背景建模，给检测图像中的像素点加权赋值，用来分离检测视频的前景和背景。

我国在图像的检测技术领域落后于西方国家，但由于国家投入了大量的科研经费，推进了车流量检测技术的发展。戴晶华[6]等采用了图像帧平均法来提取道路的车道，利用高斯模型提取图像中的背景，从而分离出运动的车辆，但该方法存在一定的局限性，不能适应恶劣天气；王小鹏[7]等先对图像进行孔洞填充，采用差分法寻找阴影区域，通过灰度的差异识别车辆，但当检测的路段车辆密集时，容易出现漏检，造成计数误差；……