中国少见的HOV车道监控，你听过吗?（一）

一般而言，为了保证HOV车道的合理合法使用、节省人工、提高效率，成熟的HOV系统会采取对HOV车道进行监控，自动识别HOV车道上车辆乘客个数的技术对车辆监督。即 HOV系统通过电子警察对车辆正面进行拍摄并进行算法处理，首先定位车辆、进而定位车窗、在车窗区域内监测乘客脸部从而实现乘客计数，乘客计数与车牌识别算法相结合，就可以实现HOV车道的自动监控。其中涉及到的技术有车辆检测、车窗检测和车辆牌照识别。

    车辆检测

车辆检测技术是交通监控系统的关键，可以通过帧差法、背景差法、路面标记法和边缘检测法来实现。

帧差法通过把两幅相邻帧相减，以滤除图像中的静止景物，而仅保留运动物体。该方法的优点是对环境的光新变化不敏感，缺点是无法检测静止车辆，而且由于系统的图像采样频率固定，其检测效果受车辆速度的影响，太慢或太快的车辆都可能导致检测错误。

背景差法计算当前输人帧和背景图像只差，以检测前景物体。背景差法可以检测静止车辆，但缺点是背景更新中的误差累积以及对环境光线的变化和阴影。

路面标记法是依据路面标记是否被覆盖来检测有无车辆，可以避免光线和阴影的影响，但是缺点是需要在路面上画上标记，而道路上的标记并不允许随意添加，所以在系统的安装上有很大的局限性。

边缘检测法对环境光线变化的稳健性略高于背景差法，车体的不同部分，颜色等提供了较多的边缘信息，即使是与路面色彩相近的车辆，也由于比地面反射更多的的光线而能用边缘检测的方法进行检测。

车窗检测法

车窗定位是把车窗当作一个独立于车身其它部分的目标，从汽车图像中分离出来。目前对车窗的定位主要应用于基于视频图像的实时车型识别系统中，车窗定位的结果是确定车窗的大小及在整车中的相对位置，并作为特征参数传递给后继的车型识别系统及人脸检测系统。