第三章 系統軟體偵測原理
3.3 即時多車輛追蹤
圖3.3-1 即時多車輛追蹤程序圖
車輛追蹤程序，不論演算法如何設計，都離不開以下幾個基本原 則：
擁有完整軌跡(從畫面邊緣進來，從預設方向離開)。
物件不會突然出現。
物件不會突然消失。
在影像幅數足夠時，物件不會瞬間移動。
1. 追蹤參考點
在移動物體被框選為需要辨識車輛時，進入到車輛追蹤，而 車輛追蹤所執行的第一步為追蹤參考點選定，選定參考點的方法 是將框選的移動物體以方框的最左下角為參考點，以簡易的方式 選定參考點是為了減少系統運算，而使用邊緣偵測找尋參考點的 方法，並無太大的差異。
追蹤參考點不會一直選定方框的最左下角，因為系統本身在 最初時，執行車道線偵測，使系統獲取車道資訊，配合 CCD 攝 影機裝設的位置屬於車道的中央，而且 CCD 攝影機所裝配的鏡 頭，鏡頭內部鏡面呈拋物面，在此特性下，若追蹤參考點愈接近 鏡頭拋物面中心，所求得視覺長度資訊將更精確，搭配車道資 訊，將在影像屬於左側車道的追蹤參考點改為方框的最右下角，
如圖3.3-2 為車輛在被追蹤時，將追蹤參考點繪出。
(a)Frame N (b) Frame N+3
(c)Frame N+6 (d) Frame N+9
(e) Frame N+12 (f) Frame N+15
2. 移動物體對應法
在連續影像中，當車輛剛進入到影像中，且尚未到達追蹤條 件，則系統認定車輛未有追蹤資訊，當車輛移動到符合追蹤條 件，則判別是否為第一次到達追蹤條件。若為第一次進入追蹤演 算法，首先建立該車輛的外型資訊、參考點所在位置、以及將其 標示為出現過之移動物體。
若非第一次出現，移動物體對應方法的流程如圖 3.3-3 所 示，各別介紹追蹤點對應、車輛外型和色彩資訊等三種條件，以 作為連續影像中車輛是否為相同車輛之判定。
圖3.3-3 移動物體對應法流程
圖 3.3-4 為車輛經移動物體對應法判斷，尋得在連續影像中 相同車輛。
(a) Frame N (b) Frame N+3
(c) Frame N+6 (d) Frame N+9
(e) Frame N+12 (f) Frame N+15
車輛在張與張之間的移動距離當為一個判定。移動距離的計 (G)和藍(B)各別的平均值 Ravg、Gavg 及 Bavg，如式(3.3-2)，
其中n、m 為區域的寬、高像素，x、y 代表區域內位置的座標。
車輛移動距離如式 3.3-3，n 為目前追蹤參考點所在位置，i 為 最初進入追蹤參考點位置。
2 2
2
2
Y ( X
nX
i) ( Y
nY
i) X
S = Δ + Δ = − + −
式 3.3-3 圖 3.3-5 (a)(c)為連續影像發生震動的時候，造成移動物體 偵測在影像右下角出現雜訊，圖 3.3-5(b)為當移動物體被追蹤 且車輛被正確的統計，方框顏色設定為桃紅色，右下雜訊有兩 塊，小的雜訊被認定為機車加入追蹤，但未有車輛統計，故方 框顏色以淡藍色顯示，大的雜訊則是未脫離影像的最底層，所 以沒有偵測。圖3.3-5 (d) 當移動物體被追蹤與車輛被正確的統 計，車輛將方框顏色為桃紅色，右下雜訊有兩塊，小的雜訊未 進到追蹤區域，不給予處理，大的雜訊被框為淡藍色，表示有 追蹤但未有車輛統計。(a) Frame N (b) Frame N 辨識結果
(2) 運動位移預估
在車輛追蹤的演算法上，由於是對動態的連續影像做處 理，因此可以提出幾個的合理的假設：
1. 畫面中的車輛在演算法的工作區域上，扣除開關機的時 刻，必存在起點與終點。
2. 移動物體必是連續的移動，不會在畫面上做瞬間移動，也 不會在畫面上作瞬間出現。
畫面中由不知名的干擾瞬間所得到的標記，在起始點的資訊 可以合理假設是不明的，更有極大的可能是瞬間出現的，因此可 以再對此錯誤的標記作形體上分析，找出可能的干擾來源做處 理。
車輛在被偵測階段，由於並非每次都可以被準確偵測，導致 有些會發生瞬間遺漏偵測車輛的現象，而在加入追蹤路徑的機制 後，可以減低遺漏偵測對準確率的影響。假設車輛的行徑路線是 沿著直線進行的，則當得到(t-1)時刻的位置、與 t 時刻的位置，
可利用向量的觀念，預測出下一時刻車輛可能的標記位置。當進 入下一時刻時，可能會發生的情形有下列3 種可能：
1. 實際標記與預測標記相符：紀錄實際標記位置。
2. 實際標記與預測標記存在差距：可能的原因是前景切割出不 正確的物件或是車輛行進路徑有大量的偏移。因此，可以利 用預測標記來修正實際標記的位置。
3. 實際標記發生遺漏：利用預測標記取代實際標記。
如圖 3.3-7 所示，藍色箭頭是偵測到的移動向量標記，綠色 箭頭是預測標記，紅色箭頭則代表實際偵測到的移動標記。
圖3.3-7 追蹤車輛向量標記方式
當預測標記與實際標記存在差異時，可能是因為車輛偵測不 完全，或是因為車輛行進的軌跡有所改變，導致重心位置偏移。
因此必須要適度的調整其重心位置，如圖 3.3-7 所示，重心修正 法則為將預測標記與實際標記取其平均位置，降低預測錯誤的可 能或是形體偵測所造成的誤差。