CN105262984A - 一种带有固定装置的探测器 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种带有固定装置的探测器，包括防雨隔热罩、探测器外壳、探测器本体、固定装置，所述固定装置包括左侧挡板、右侧挡板以及底座，所述左侧挡板和右侧挡板结构对称，结构简单、安装方便且安装较为牢固，从而使得在某些极限条件下，可以很好地使用防爆型探测器，因此，给使用带来了极大的便利，同时，本发明可以协助交通人员进行超速检测并及时处理，防止事故的发生，有利于维护交通秩序和保证交通安全，同时，每个交通管理者可以同时监控多个交通路段，智能检测无遗漏，节省了人力成本。该装置成本低，安装简单，操作方便。超速检测算法有较高的智能性与鲁棒性，可靠性高。

Description

一种带有固定装置的探测器

技术领域

本发明属于智能视频分析监控领域，尤其涉及一种带有固定装置的探测器。

背景技术

随着我国交通设施的不断发展完善，公路已经延伸到全国各地，我国车辆数目也在快速增长。但是，在车辆行驶过程中，很容易超速，并埋下交通事故的隐患。每年我国交通事故中，有九成是超速行驶引发的。所以，如何有效监视车辆超速信息并及时处理，是减少我国交通事故一项重要措施。目前常用的方法有单点测速、区间测速、流动测速。单点测速，在司机熟知测速点的情况下，可以通过刹车降低车速逃避处罚，很容易造成追尾事故；区间测速需要在每个区间安装多台摄像设备并且需要交通管理人员进行分析，不能实时处理超速状况；流动测速安装在车上容易发现并减速避让。现有测速装置测速结果容易被干扰，并且测速结果只能用于处罚而达不到实时处理超速状况避免事故的发生的目的。现有装置和技术已经不能达到测速的目的意义，无法实现实时监控，监控效率低。车辆智能测速装置能够实现智能测速，而且成本低，可靠性高，并及时发现超速事件进行报警，提前预防事故的发生，有巨大的经济效益与社会效益。

当前，在某些极限条件下，需要使用防爆型探测器，由于防爆型探测器重量大、成本高，固定起来比较困难，因此，给使用带来了极大的不便。

发明内容

本发明的目的在于提供一种带有固定装置的探测器，以解决现有技术中存在的在某些极限条件下，需要使用防爆型探测器时，由于防爆型探测器重量大、成本高，固定起来比较困难，给使用带来了极大的不便的问题。

为了实现本发明的目的，本发明采用的技术方案是：一种带有固定装置的探测器，包括防雨隔热罩、探测器外壳、探测器本体、固定装置，所述固定装置包括左侧挡板、右侧挡板以及底座，所述左侧挡板和右侧挡板结构对称，均包括从上到下的水平固定段、第一垂直固定段、拱形段以及第二垂直固定段，所述底座为左右对称结构，上端开口，下端底板的宽大于上端开口的宽度，其中，左右两侧均包括第三垂直固定段和倾斜段，所述倾斜段的上端与第三垂直固定段的下端固定连接，下端与下端底板的一端固定连接，所述左侧挡板和右侧挡板对称放置，其中，拱形段围成的结构的形状以及大小与所述探测器外壳的形状以及大小相配合，第一垂直固定段、第二垂直固定段、第三垂直固定段均设置有固定孔，左右两侧的相对应的固定孔，可通过螺钉固定，两侧的水平固定段至少有一个设置有固定孔，其中所述防雨隔热罩通过所述水平固定段的固定孔与固定装置相连接，所述防雨隔热罩与所述探测器外壳之间留有通风间隙，所述左右两侧的第二垂直固定段与第三垂直固定段的固定孔通过螺钉固定连接，所述探测器本体设置在所述探测器外壳内。

其中，所述探测器外壳包括上盖、中间壳体、上法兰、下法兰，所述上盖和中间壳体的上端螺纹连接，同时，所述上盖和中间壳体也通过螺母连接，所述中间壳体的下端与所述上法兰为一体式结构，所述下法兰为一下盖，其与所述中间壳体通过螺纹连接，同时，所述上下法兰通过螺母连接。

其中，所述探测器本体包括钣金件、电路板、镜头、尾线，所述电路板安装在所述钣金件上，所述镜头包括第一镜头和第二镜头，所述第一镜头安装在黑白摄像机前端，所述第一镜头前端通过滤光片转接环安装有一滤光片，所述第二镜头安装在彩色摄像机前端，所述第一镜头和第二镜头均与所述电路板连接。

其中，所述探测器包括图像采集模块、存储模块、显示模块、视频处理模块、报警模块；所述探测器可用于车辆智能测速检测，具体包括如下：

(1)图像采集模块采集彩色视频图像信息，传输到视频处理模块进行车辆测速检测，同时压缩编码后传输到存储模块、显示模块，存储模块用于存储实时视频信息用于存档备案，显示模块将视频解码后实时显示公路交通实况信息；

(2)视频处理模块接收图像采集模块传输来的彩色视频图像信息，通过背景建模、前景检测、设定测速线、车辆信息匹配更新、超速检测及报警步骤，最终检测得到车辆超速信息，并将超速车辆信息传输给显示模块并显示超速车辆，同时将超速信息传输给报警模块，并将超速车辆信息传输到存储模块存储备案，作为处罚依据；

(3)报警模块接收视频处理模块传输来的报警信号，进行报警，提醒交通管理人员进行实时超速处理，并查看超速车辆与路况。

所述背景建模就是本装置智能学习周围环境信息的过程，通过视频采集模块采集到的视频图像信息，建立起可以定量定性描述的参量，使系统可以有参照比对的明确信息。本发明采集到的是彩色YUV格式的图像视频信息，通过图像的灰度、色彩、饱和度等已知信息，建立起每个像素点的自身的信息库。本发明采用的是自适应混合高斯模型进行背景建模。自适应混合高斯模型每个对应的像素点建立起3～5个高斯模型，本发明每个像素点建立4个高斯模型，描述每个像素点的高斯模型参数为平均灰度、平均色度、平均饱和度、模型方差、模型权重。首先，建立每个像素点的第一个高斯模型，传输来的第一帧图像的像素点的Y、U、V信息作为高斯模型参数中的平均灰度、平均色度、平均饱和度的值，权重取值为10，均值取0，其余三个高斯模型平均灰度、平均色度、平均饱和度取0，权重取值为1，均值取0，四个高斯模型方差均取值为500；传输来的第二帧图像的平均灰度、平均色度、平均饱和度与第一个高斯模型比对，对应平均灰度、平均色度、平均饱和度差值小于一定阈值，则第一个高斯模型权重加1，否则，存入第二个高斯模型。同理，依次对传输来的图像进行高斯训练学习，如果新一帧图像对应像素点处的高斯模型信息与已有四个高斯模型均不匹配，则替换掉权重最小的高斯模型并继续进行学习。当像素点有高斯模型权重达到300时，则该像素点建模成功，对图像中建模成功的点进行计数，若达到图像中像素点总数的1/3，则背景建模成功，每个像素点建模成功的背景参数信息即为权重最大的高斯模型的信息。同时，背景将继续进行学习，以适应环境中的光线等情景变化。

高斯模型的权值不会无限增大，当建模点高斯模型最大权重达到500以后，将按照一定速率进行减少，权值变化规则为：

ω_t＝(1-α)·ω_t-1

其中，α是学习率，α的大小与背景更新速度有关，α越大，背景更新速度越快，α越小，背景更新速度越慢，ω_t为新一帧图像背景学习后的权重，ω_t-1为上一帧图像高斯模型权重。

方差的更新策略为：

${\mathrm{\σ}}_t^2=(1-\mathrm{\β}){\mathrm{\σ}}_{t-1}^2+\mathrm{\β}{(Y_t-Y_{t-1})}^2+\mathrm{\β}{(U_t-U_{t-1})}^2+\mathrm{\β}{(V_t-V_{t-1})}^2$

其中，为新一帧图像背景学习后的模型方差，为上一帧图像高斯模型方差，Y_t、U_t、V_t分别为新一帧图像的平均灰度、平均色度、平均饱和度，Y_t-1、U_t-1、V_t-1分别为当前背景的平均灰度、平均色度、平均饱和度。

所述前景检测就是检测出现在背景中的新的运动的物体。当背景建模成功后，传输来的新一帧图像在进行背景学习的同时，还要进行前景建模。前景建模同样对每一个像素点建立高斯模型，并将建立的高斯模型同背景模型中对应背景像素点的高斯模型进行比较，如果平均灰度、平均色度、平均饱和度差值小于一定阈值，则当前点为背景点，否则为疑似前景点，进而，将当前像素点高斯模型与背景模型中对应背景像素点的八邻域进行进一步比较，如果平均灰度、平均色度、平均饱和度差值小于一定阈值，则当前点为背景点，否则为前景点，与八邻域像素点比较主要是为了排除树叶等摆动造成的干扰。遍历完所有像素点后，对筛选出的前景点进行膨胀处理，即将同一个实体前景的像素点进行联通。进而，计算每一个联通前景的周长、面积、中心、高宽比，筛除面积过小的前景。同时，对前景是否为车辆进行预判断。车速检测装置正对车辆驶来的方向进行安装，而公路在相机视野中依据公路边线信息，有景深的区别，即距离相机近的位置公路间距宽并且车辆前景信息面积较大，远离相机位置公路间距窄并且车辆前景信息面积较小，进而将图像划分为三个区域，在图像平面高度方向上，平均划分为3段，进而分别给每一个区段设置检测车辆的面积最大、最小阈值信息。进而，根据前景景深信息和前景高宽比，排除不是车辆的其他前景信息，并分别对不同车辆前景标记不同的掩码，并将背景建模成功后的第一帧图像中的前景车辆信息存入前景信息库中。

所述的设定测速线是指的测速区段的设定，即设定在某一固定路段完成测速工作。设定过程为在沿着车辆驶来的方向设置两条横向绊线，间距不要过于小以免测速不准。同时设定车速报警阈值，车速超过阈值后报警，协助交通管理人员及时进行超速处理。

所述的车辆信息匹配更新是指将前景检测到的车辆信息及时去匹配更新前景历史信息。通过新一帧图像中检测到的前景车辆信息与前景信息库中的前景信息进行比对，依据前景中心位移、面积进行比对，当满足中心位移小于阈值并且前景面积变化小于变化因子时，判断为同一前景车辆，并将新的车辆信息更新历史信息，如果没有匹配的历史信息，则判定为新前景并存入历史信息库，同时，清理历史信息库中已经不存在的前景。

所述的超速检测及报警，指的是当检测到前景车辆中心第一次进入测速区域时，标志位bgetin赋值为true，并进行计时操作，后续继续对前景信息进行跟踪，当检测到前景车辆驶出测速区域时，标志位bgetout赋值为true，此时计时停止，此时，依据设定的区域的距离与跟踪时间，便可计算出车辆行驶速度，如果超速，则进行报警，并记录车辆信息。

与现有技术相比，本发明提供了一种带有固定装置的探测器，结构简单、安装方便且安装较为牢固，从而使得在某些极限条件下，可以很好地使用防爆型探测器，因此，给使用带来了极大的便利，同时，本发明可以协助交通人员进行超速检测并及时处理，防止事故的发生，有利于维护交通秩序和保证交通安全，同时，每个交通管理者可以同时监控多个交通路段，智能检测无遗漏，节省了人力成本。该装置成本低，安装简单，操作方便。超速检测算法有较高的智能性与鲁棒性，可靠性高。

附图说明

附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。

图1是本发明的结构示意图；

图2是本发明结构框图；

图3是本发明车辆智能测速单元工作流程图；

图4是本发明车辆超速报警状况说明图。

图中，图像采集模块1，视频处理模块2，显示模块3，报警模块4，存储模块5，防雨隔热罩6，右侧挡板7，底座8，左侧挡板9。

具体实施方式

下面结合具体实例来说明本发明技术方案所涉及到的各个细节问题。应指出的是，所描述的实例仅旨在便于对本发明的理解，并不因此而限定本发明的保护范围。

实施例1

如图1所示，本发明实施例公开了一种带有固定装置的探测器，包括防雨隔热罩、探测器外壳、探测器本体、固定装置，所述固定装置包括左侧挡板、右侧挡板以及底座，所述左侧挡板和右侧挡板结构对称，均包括从上到下的水平固定段、第一垂直固定段、拱形段以及第二垂直固定段，所述底座为左右对称结构，上端开口，下端底板的宽大于上端开口的宽度，其中，左右两侧均包括第三垂直固定段和倾斜段，所述倾斜段的上端与第三垂直固定段的下端固定连接，下端与下端底板的一端固定连接，所述左侧挡板和右侧挡板对称放置，其中，拱形段围成的结构的形状以及大小与所述探测器外壳的形状以及大小相配合，第一垂直固定段、第二垂直固定段、第三垂直固定段均设置有固定孔，左右两侧的相对应的固定孔，可通过螺钉固定，两侧的水平固定段至少有一个设置有固定孔，其中所述防雨隔热罩通过所述水平固定段的固定孔与固定装置相连接，所述防雨隔热罩与所述探测器外壳之间留有通风间隙，所述左右两侧的第二垂直固定段与第三垂直固定段的固定孔通过螺钉固定连接，所述探测器本体设置在所述探测器外壳内。

其中，所述探测器外壳包括上盖、中间壳体、上法兰、下法兰，所述上盖和中间壳体的上端螺纹连接，同时，所述上盖和中间壳体也通过螺母连接，所述中间壳体的下端与所述上法兰为一体式结构，所述下法兰为一下盖，其与所述中间壳体通过螺纹连接，同时，所述上下法兰通过螺母连接。

其中，所述探测器本体包括钣金件、电路板、镜头、尾线，所述电路板安装在所述钣金件上，所述镜头包括第一镜头和第二镜头，所述第一镜头安装在黑白摄像机前端，所述第一镜头前端通过滤光片转接环安装有一滤光片，所述第二镜头安装在彩色摄像机前端，所述第一镜头和第二镜头均与所述电路板连接。

实施例2

如图2、图3、图4所示，在实施例1的基础上，本实施例的所述探测器包括图像采集模块、存储模块、显示模块、视频处理模块、报警模块；所述探测器可用于车辆智能测速检测，具体包括如下：

(1)图像采集模块1采集彩色视频图像信息，传输到视频处理模块2进行车辆测速检测，同时压缩编码后传输到存储模块5、显示模块3，存储模块5用于存储实时视频信息用于存档备案，显示模块3将视频解码后实时显示公路交通实况信息。

(2)视频处理模块2接收图像采集模块1传输来的彩色视频图像信息，通过背景建模、前景检测、设定测速线、车辆信息匹配更新、超速检测及报警步骤，最终检测得到车辆超速信息，并将超速车辆信息传输给显示模块3并显示超速车辆，同时将超速信息传输给报警模块4，同时将超速车辆信息传输到存储模块5，作为处罚依据。

(3)报警模块4接收视频处理模块2传输来的报警信号，进行报警，提醒交通管理人员进行实时超速处理，并查看超速车辆与路况。

所述背景建模就是本装置智能学习周围环境信息的过程，通过视频采集模块1采集到的视频图像信息，建立起可以定量定性描述的参量，使系统可以有参照比对的明确信息。本发明采集到的是彩色YUV格式的图像视频信息，通过图像的灰度、色彩、饱和度等已知信息，建立起每个像素点的自身的信息库。本发明采用的是自适应混合高斯模型进行背景建模。自适应混合高斯模型每个对应的像素点建立起3～5个高斯模型，本发明每个像素点建立4个高斯模型，描述每个像素点的高斯模型参数为平均灰度、平均色度、平均饱和度、模型方差、模型权重。首先，建立每个像素点的第一个高斯模型，传输来的第一帧图像的像素点的Y、U、V信息作为高斯模型参数中的平均灰度、平均色度、平均饱和度的值，权重取值为10，均值取0，其余三个高斯模型平均灰度、平均色度、平均饱和度取0，权重取值为1，均值取0，四个高斯模型方差均取值为500；传输来的第二帧图像的平均灰度、平均色度、平均饱和度与第一个高斯模型比对，对应平均灰度、平均色度、平均饱和度差值小于一定阈值，则第一个高斯模型权重加1，否则，存入第二个高斯模型。同理，依次对传输来的图像进行高斯训练学习，如果新一帧图像对应像素点处的高斯模型信息与已有四个高斯模型均不匹配，则替换掉权重最小的高斯模型并继续进行学习。当像素点有高斯模型权重达到300时，则该像素点建模成功，对图像中建模成功的点进行计数，若达到图像中像素点总数的1/3，则背景建模成功，每个像素点建模成功的背景参数信息即为权重最大的高斯模型的信息。同时，背景将继续进行学习，以适应环境中的光线等情景变化。

高斯模型的权值不会无限增大，当建模点高斯模型最大权重达到500以后，将按照一定速率进行减少，权值变化规则为：

ω_t＝(1-α)·ω_t-1

其中，α是学习率，α的大小与背景更新速度有关，α越大，背景更新速度越快，α越小，背景更新速度越慢，ω_t为新一帧图像背景学习后的权重，ω_t-1为上一帧图像高斯模型权重。

方差的更新策略为：

${\mathrm{\σ}}_t^2=(1-\mathrm{\β}){\mathrm{\σ}}_{t-1}^2+\mathrm{\β}{(Y_t-Y_{t-1})}^2+\mathrm{\β}{(U_t-U_{t-1})}^2+\mathrm{\β}{(V_t-V_{t-1})}^2$

其中，为新一帧图像背景学习后的模型方差，为上一帧图像高斯模型方差，Y_t、U_t、V_t分别为新一帧图像的平均灰度、平均色度、平均饱和度，Y_t-1、U_t-1、V_t-1分别为当前背景的平均灰度、平均色度、平均饱和度。

所述前景检测就是检测出现在背景中的新的运动的物体。当背景建模成功后，传输来的新一帧图像在进行背景学习的同时，还要进行前景建模。前景建模同样对每一个像素点建立高斯模型，并将建立的高斯模型同背景模型中对应背景像素点的高斯模型进行比较，如果平均灰度、平均色度、平均饱和度差值小于一定阈值，则当前点为背景点，否则为疑似前景点，进而，将当前像素点高斯模型与背景模型中对应背景像素点的八邻域进行进一步比较，如果平均灰度、平均色度、平均饱和度差值小于一定阈值，则当前点为背景点，否则为前景点，与八邻域像素点比较主要是为了排除树叶等摆动造成的干扰。遍历完所有像素点后，对筛选出的前景点进行膨胀处理，即将同一个实体前景的像素点进行联通。进而，计算每一个联通前景的周长、面积、中心、高宽比，筛除面积过小的前景。同时，对前景是否为车辆进行预判断。车速检测装置正对车辆驶来的方向进行安装，而公路在相机视野中依据公路边线信息，有景深的区别，即距离相机近的位置公路间距宽并且车辆前景信息面积较大，远离相机位置公路间距窄并且车辆前景信息面积较小，进而将图像划分为三个区域，在图像平面高度方向上，平均划分为3段，进而分别给每一个区段设置车辆检测面积最大、最小阈值信息。进而，根据前景景深信息和前景高宽比，排除不是车辆的其他前景信息，并分别对不同车辆前景标记不同的掩码，并将背景建立成功后的第一帧图像的前景车辆信息存入前景信息库中。

所述的设定测速线是指的测速区段的设定，即设定在某一固定路段完成测速工作。设定过程为在沿着车辆驶来的方向设置两条横向绊线，间距不要过于小以免测速不准。同时设定车速报警阈值，车速超过阈值后报警，协助交通管理人员及时进行处理。

所述的车辆信息匹配更新为将前景检测到的车辆信息及时去匹配更新前景历史信息。通过新一帧图像中检测到的前景车辆信息与前景信息库中的前景信息进行比对，依据前景中心位移、面积进行比对，当满足中心位移小于阈值并且前景面积变化小于变化因子时，判断为同一前景车辆，并将新的车辆信息更新历史信息，如果没有匹配的历史信息，则判定为新前景并存入历史信息库，同时，清理历史信息库中已经不存在的前景。

所述的超速检测及报警，指的是当检测到前景车辆中心第一次进入测速区域时，标志位bgetin赋值为true，并进行计时操作，后续继续对前景信息进行跟踪，当检测到前景车辆驶出测速区域时，标志位bgetout赋值为true，此时计时停止，此时，依据设定的区域的距离与跟踪时间，便可计算出车辆行驶速度，如果超速，则进行报警，并记录车辆信息。

如图3所示，当车辆中心到达设置的绊线A时，开始计时，车辆继续行驶，当车辆中心到达所设置的绊线B时，计时终止，此时，即可得到测速时间，依据设定绊线区间的长度即可智能计算车辆行驶速度，进而得到是否超速的信息。

任何熟悉本专业的技术人员可能利用上述揭示的技术内容加以变更或改型为等同变化的等效实施例。但是凡是未脱离本发明技术方案内容，依据本发明的技术实质对以上实施例所作的任何简单修改、等同变化与改型，仍属于本发明技术方案的保护范围。

Claims (10)

1.一种带有固定装置的探测器，其特征在于，包括防雨隔热罩、探测器外壳、探测器本体、固定装置，所述固定装置包括左侧挡板、右侧挡板以及底座，所述左侧挡板和右侧挡板结构对称，均包括从上到下的水平固定段、第一垂直固定段、拱形段以及第二垂直固定段，所述底座为左右对称结构，上端开口，下端底板的宽大于上端开口的宽度，其中，左右两侧均包括第三垂直固定段和倾斜段，所述倾斜段的上端与第三垂直固定段的下端固定连接，下端与下端底板的一端固定连接，所述左侧挡板和右侧挡板对称放置，其中，拱形段围成的结构的形状以及大小与所述探测器外壳的形状以及大小相配合，第一垂直固定段、第二垂直固定段、第三垂直固定段均设置有固定孔，左右两侧的相对应的固定孔，可通过螺钉固定，两侧的水平固定段至少有一个设置有固定孔，其中所述防雨隔热罩通过所述水平固定段的固定孔与固定装置相连接，所述防雨隔热罩与所述探测器外壳之间留有通风间隙，所述左右两侧的第二垂直固定段与第三垂直固定段的固定孔通过螺钉固定连接，所述探测器本体设置在所述探测器外壳内。

2.根据权利要求1所述的一种带有固定装置的探测器，其特征在于，所述探测器外壳包括上盖、中间壳体、上法兰、下法兰，所述上盖和中间壳体的上端螺纹连接，同时，所述上盖和中间壳体也通过螺母连接，所述中间壳体的下端与所述上法兰为一体式结构，所述下法兰为一下盖，其与所述中间壳体通过螺纹连接，同时，所述上下法兰通过螺母连接。

3.根据权利要求1所述的一种带有固定装置的探测器，其特征在于，所述探测器本体包括钣金件、电路板、镜头、尾线，所述电路板安装在所述钣金件上，所述镜头包括第一镜头和第二镜头，所述第一镜头安装在黑白摄像机前端，所述第一镜头前端通过滤光片转接环安装有一滤光片，所述第二镜头安装在彩色摄像机前端，所述第一镜头和第二镜头均与所述电路板连接。

4.根据权利要求1所述的一种带有固定装置的探测器，其特征在于，所述探测器包括图像采集模块、存储模块、显示模块、视频处理模块、报警模块；所述探测器可用于车辆智能测速检测，具体包括如下：

(1)图像采集模块采集彩色视频图像信息，传输到视频处理模块进行车辆测速检测，同时压缩编码后传输到存储模块、显示模块，存储模块用于存储实时视频信息用于存档备案，显示模块将视频解码后实时显示公路交通实况信息；

(2)视频处理模块接收图像采集模块传输来的彩色视频图像信息，通过背景建模、前景检测、设定测速线、车辆信息匹配更新、超速检测及报警步骤，最终检测得到车辆超速信息，并将超速车辆信息传输给显示模块并显示超速车辆，同时将超速信息传输给报警模块，并将超速车辆信息传输到存储模块，作为处罚依据；

(3)报警模块接收视频处理模块传输来的报警信号，进行报警，提醒交通管理人员进行实时超速处理，并查看超速车辆与路况。

5.根据权利要求4所述的一种带有固定装置的探测器，其特征在于，所述背景建模利用采集到的彩色YUV格式的图像视频信息，通过图像的灰度、色彩、饱和度等已知信息，建立起每个像素点的自身的信息库，利用自适应混合高斯模型每个对应的像素点建立起3～5个高斯模型，描述每个像素点的高斯模型参数为平均灰度、平均色度、平均饱和度、模型方差、模型权重；建模步骤为：首先，建立每个像素点的第一个高斯模型，传输来的第一帧图像的像素点的Y、U、V信息作为高斯模型参数中的平均灰度、平均色度、平均饱和度的值，权重取值为10，均值取0，其余三个高斯模型平均灰度、平均色度、平均饱和度取0，权重取值为1，均值取0，四个高斯模型方差均取值为500；传输来的第二帧图像的平均灰度、平均色度、平均饱和度与第一个高斯模型比对，对应平均灰度、平均色度、平均饱和度差值小于一定阈值，则第一个高斯模型权重加1，否则，存入第二个高斯模型；同理，依次对传输来的图像进行高斯训练学习，如果新一帧图像对应像素点处的高斯模型信息与已有四个高斯模型均不匹配，则替换掉权重最小的高斯模型并继续进行学习；当像素点有高斯模型权重达到300时，则该像素点建模成功，对图像中建模成功的点进行计数，若达到图像中像素点总数的1/3，则背景建模成功；每个像素点建模成功的背景参数信息即为权重最大的高斯模型的信息，同时，背景将继续进行学习，以适应环境中的光线等情景变化。

6.根据权利要求5所述的一种带有固定装置的探测器，其特征在于，所述背景建模高斯模型的权值更新规则为：

ω_t＝(1-α)·ω_t-1

高斯模型权重不会无限增大，当建模点高斯模型最大权重达到500以后，将按照一定速率进行减少更新，其中，α是学习率，α的大小与背景更新速度有关，α越大，背景更新速度越快，α越小，背景更新速度越慢，ω_t为新一帧图像背景学习后的权重，ω_t-1为上一帧图像高斯模型权重；

所述背景建模高斯模型的方差的更新策略为：

${\mathrm{\σ}}_t^2=(1-\mathrm{\β}){\mathrm{\σ}}_{t-1}^2+\mathrm{\β}{(Y_t-Y_{t-1})}^2+\mathrm{\β}{(U_t-U_{t-1})}^2+\mathrm{\β}{(V_t-V_{t-1})}^2$

其中，为新一帧图像背景学习后的模型方差，为上一帧图像高斯模型方差，Y_t、U_t、V_t分别为新一帧图像的平均灰度、平均色度、平均饱和度，Y_t-1、U_t-1、V_t-1分别为当前背景的平均灰度、平均色度、平均饱和度。

7.根据权利要求4所述的一种带有固定装置的探测器，其特征在于，所述前景检测就是检测出现在背景中的新的运动的物体，对前景是否为车辆进行预判断采用面积景深原理，所述车速检测装置正对车辆驶来方向进行安装，而公路在相机视野中依据公路边线信息，有景深的区别，即距离相机近的位置公路间距宽并且车辆前景信息面积较大，远离相机位置公路间距窄并且车辆前景信息面积较小，进而将图像划分为三个区域，在图像平面高度方向上，平均划分为3段，进而分别给每一个区段设置面积最大、最小阈值信息，进而，根据前景景深信息即可作为排除不是车辆的前景信息。

8.根据权利要求4所述的一种带有固定装置的探测器，其特征在于，所述的设定测速线是指的测速区段的设定，即设定在某一固定路段完成测速工作。设定过程为在沿着车辆驶来的方向设置两条横向绊线，间距不要过于小以免测速不准。同时设定车速报警阈值，车速超过阈值后报警，协助交通管理人员及时进行超速处理。

9.根据权利要求4所述的一种带有固定装置的探测器，其特征在于，所述的车辆信息匹配更新是指将前景检测到的车辆信息及时去匹配更新前景历史信息。通过新一帧图像中检测到的前景车辆信息与前景信息库中的前景信息进行比对，依据前景中心位移、面积进行比对，当满足中心位移小于阈值并且前景面积变化小于变化因子时，判断为同一前景车辆，并将新的车辆信息更新历史信息，如果没有匹配的历史信息，则判定为新前景并存入历史信息库，同时，清理历史信息库中已经不存在的前景。

10.根据权利要求4所述的一种带有固定装置的探测器，其特征在于，所述的超速检测及报警，指的是当检测到前景车辆中心第一次进入测速区域时，标志位bgetin赋值为true，并进行计时操作，后续继续对前景信息进行跟踪，当检测到前景车辆驶出测速区域时，标志位bgetout赋值为true，此时计时停止，此时，依据设定的区域的距离与跟踪时间，便可计算出车辆行驶速度，如果超速，则进行报警，并记录车辆信息。