影像式交通監控系統於隧道內外壅塞場景之研究

Abstract

本論文為一使用影像處理技術來實現交通監控系統的研究。系統分為四大單元，依序分別為「背景模型建立及更新」、「車輛偵測」、「車輛追蹤」、「壅塞決策」。背景模型建立及更新單元，讓系統可以在車流影像中分析出背景，並且適時地更新背景，讓背景能跟上環境的變化；車輛偵測單元，除了一般對車輛偵測外，也針對環境相關問題進行探討，如車燈、攝影機自動白平衡等；車輛追蹤單元，此單元將原本獨立的車輛，透過追蹤技術來串連資訊，可以藉此得到相關交通資訊；壅塞決策單元，除了加強對車輛的偵測外，也改變了壅塞時的追蹤方式，最後得到追蹤結果後，本研究提出了一種以模糊理論為架構之複合式資訊效能評比機(Hybrid Information Performance Comparison Machine, HIPCM)，來綜合色彩及位置的比對資訊，將追蹤到的結果做一評斷，當發現追蹤結果不正確時，便對追蹤結果進行補償。 本研究的實驗場景為隧道內以及隧道外，兩者皆為三車道之場景。系統在壅塞的情況下，不論隧道內外都有九成以上的偵測率，以及近九成的正確率。與現有產品Citylog以及相關文獻相比，本系統皆有較佳的表現。