基于视频识别技术的隧道视频监控系统

　　本文介绍了一种基于视频识别技术的隧道视频监控系统，该系统有别于传统视频监控系统，系统通过计算机软件处理视频图像，采用先进的图像处理算法，实现视频图像的自动识别，较好地解决了传统视频监控系统的缺点问题，有较大的应用前景。

　　隧道的安全越来越引起大家的注意，监控隧道的火灾安全、汽车行驶情况等是非常重要的，特别在发生火灾以及车祸时，要第一时间地传给监控工作人员，提示采取相应措施。视频监控系统用于对指定的场景区域进行监视，并把场景内的信息传递给监控者，使其能根据相应的情况采取适当措施。随着电子信息技术的飞速发展，视频的智能识别技术日益成熟，通过将视频识别技术应用于隧道的视频监控，不仅可以实时、直观地知道各隧道路段车流量、车辆通行状况，而且可以及时自动检测交通事故，以便及时采取相应的措施,减少交通堵塞，最大限度地求得道路系统的利用率，创造安全、舒适的交通环境。

　　传统的视频监控系统大多是通过前端的摄像枪采集图像信息，通过光端机、光纤直接将图像信息传输至监控中心，将图像信息进行显示，监控中心设24小时人工值班监控，其缺点是：人工观察视频不但会让人很容易疲劳，常常会导致漏察；并且当监控点增多到一定规模的时候，人工不可能24小时同时观察多个监控屏幕，一旦发生事故，很难及时发现。为了有效的解决上述弊端，最好的方式就是让计算机自动检测出事件，报警并通知监控人员，这种计算机自动检测事件的技术就是视频识别技术。

　　本系统通过隧道视频监控系统上传视频信息，利用计算机视觉技术与数字图像处理技术对隧道内的运动车辆自动检测、运动状态预测、车辆自动跟踪、交通事件检测等，从而实现自动快速检测出车辆避障、换道、超速、慢速、停止、交通阻塞等事件及进行交通流量、平均车速等交通参数的统计，最后形成有用的信息，对异常情况进行告警报告或自动启动救援措施，旨在利用计算机视觉技术与数字图像处理技术对隧道的监控系统进行改进、完善，从而实现隧道监控系统的高度智能化。本系统总体框架见图1-1

　　2.1本系统软件设计流程图　　                      

　　2.2视频图像的获取

　　通过前端摄像枪上传的视频图像信息，需要经过计算机软件处理，才能进行识别。本系统采用背景差分方法进行视频图像的获取。背景差分法就是对当前帧图像与背景帧图像进行差分，这是最常用的方法，运动车辆和暂时停止的车辆都可以检测，因此适用于摄像机静止的情形。它首先为图像序列建立背景模型，提取不含运动目标的参考背景，通过将当前图像帧和参考背景进行比较，确定出亮度变化较大的区域，即认为是前景区域。这种方法的计算速度很快，可以获得关于运动目标区域的完整精确的描述，但对场景中光照条件、大面积运动和噪声比较敏感，在实际应用中需采用一定的算法进行背景模型的动态更新，以适应环境的变化。

　　2.3视频图像的处理

　　人的视觉和电视、电影一样，在一定的时间内采样一系列的图像信号，从这些信号中，捕捉有意义的对象及它们的动作模式，进一步获得人物行动和情节的高维信息。视频图像处理也是从一张张静止图像中得到随时间变化的图像