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交通视频检测系统市场概况研究分析

2012-05-07 13:58:34 来源:中国交通信息化责任编辑:
摘要:  伴随着我国交通管理与控制的不断发展,人们对交通信息采集的动态化、准确性的要求也不断提高,相应地,高速公路、城市道路等的检测技术也正经历了飞速的发展。视频检测技术以其诸多优势,越来越受到交通管理者与使用者的青睐,成为了智能交通中的主流技术。视频检测系统广泛应用于高速公路和城市交通等,主要实现对车辆信息(如车牌、车速等)和道路状况信息(如车流量、拥堵、逆行、行人、抛洒物、烟雾等)等信息的搜集和处理。本文将对视频检测系统概况、市场概况作简要分析。

  伴随着我国交通管理与控制的不断发展,人们对交通信息采集的动态化、准确性的要求也不断提高,相应地,高速公路、城市道路等的检测技术也正经历了飞速的发展。视频检测技术以其诸多优势,越来越受到交通管理者与使用者的青睐,成为了智能交通中的主流技术。视频检测系统广泛应用于高速公路和城市交通等,主要实现对车辆信息(如车牌、车速等)和道路状况信息(如车流量、拥堵、逆行、行人、抛洒物、烟雾等)等信息的搜集和处理。本文将对视频检测系统概况、市场概况作简要分析。


  一、视频检测系统概况


  1、系统概况


  视频检测系统运用视频、计算机、现代通信等高新技术,在交通静态信息管理基础上,实现对城市道路交通动态信息的快速采集、可靠传输。其核心处理装置为视频检测装置,也称图片处理或人工视觉,是一种结合视频图像和电脑化模式识别,通过视频摄像机和计算机模仿人的眼睛功能为实际应用提供实时交通信息的先进技术。


  视频检测系统基于视频检测技术,通过前端检测设备搜集道路图像信息,并通过一系列数字模拟算法对该图像信息进行模拟运算,实现对道路交通的监控功能。在实际应用中主要包括前端视频信息的采集和传输、中端的视频信息分析处理和后端的操作处理。


  2、监控领域


  (1)路网流量的监控管理


  路网车流量监控管理模块可以对监控的路段、时段进行维护管理,以最小的数据采集成本获得所需要的流量数据。


  (2)进行城市主要入口车流监控管理


  系统可以对监控点、监控时间间隔、数据采集粒度等进行管理,确保数据及时准确。


  (3)交通违章行为检测


  可以根据交通流量数据与路网数据判定交通事件的发生时间与地点;可识别不同交通违章行为,如车辆逆向行驶、车辆粉尘抛洒、长时间停车等危险交通行为识别,作为交通事件源提供给指挥调度系统。


  (4)交通流量的统计分析


  视频检测系统可以完成按车型进行交通流量统计,道路平均时速统计,道路利用率(拥挤程度)统计等;利用历史数据,可进行实时分析,并可以在分析基础上提供预测数据。


  二、市场规模


  视频检测系统主要应用于城市道路监控,如城市道路路况信息、车牌识别、车流量信息等是视频检测系统的主要用途,根据中国智能交通协会关于城市数量及路口预测数的估计,预测到2015年年末,我国视频检测系统市场规模达152亿元。

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  2008-2015年视频检测系统市场规模及预测图表


  数据来源:中国智能交通协会、0C&C、行业公开资料整理,单位:亿元


  三、视频检测技术发展趋势


  传统的视频检测技术存在图像采集不清晰,大型车能遮挡小型车,阴影、积水反射和昼夜转换可造成检测误差等缺点,但是其作为主要的交通流检测技术,具有可检测多参数,检测范围较大,使用灵活,维护方便,准确率高,实时性强等优点,不仅可以获得更为丰富的数据和实时数据,还可以通过以太网络、485通讯或者无线通讯方式对现场进行实时的反馈和控制。交通视频车辆检测技术是目前国际上交通信息采集技术的研究热点,具有广阔的应用前景,能为先进的智能交通系统的发展打下坚实的基础。未来视频检测技术的发展趋势有如下几点:


  1、移动阴影去除技术


  在视频检测的过程中不可避免的会遇到阴影等导致采集的信息无效,给交通管理带来极大的不便,因此,如何除去这些阴影成为视频检测技术中需要攻克的难关。国外相关机构已经对此作了大量的研究,形成了一些成果,但是在实际运用中的效果还需要进一步的观察。因此,这一技术的突破将为视频检测技术带来质的飞跃。


  2、高清成像技术


  视频检测技术高度依赖于所采集到图像的清晰程度,而目前国内的视频采集设备存在图像采集不清晰等问题,需要在视频检测设备中采用高清设备,以及开发附注照明设备,使在恶劣天气(如雨雪,夜天)等环境下也能正常采集到信息。一旦如此便会增加设备的成本,给下游企业带来压力,因此,如何在效果与成本中寻找平衡点也是本行业需要考虑的重点。


  3、智能分析技术


  IEEE在图像的智能分析等方面有比较大的成果,比如运动检测、模式识别、目标跟踪等。运动检测是指在指定区域能识别图像的变化,检测运动物体的存在并避免由光线变化带来的干扰。由于背景图像的动态变化,如天气、光照、影子及混乱干扰等的影响,使得运动检测成为一项相当困难的工作。目前常用的方法有背景减除(Background Subtraction)、时间差分(Temporal Difference)、光流(OpticalFlow)、运动向量检测法等。如何快速吸收并根据硬件特点对算法进行改良从而推出检测率更高、误检率更低的各类视频检测产品,是该领域的必然趋势之一。 

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