基于计算机视觉的智能交通监控系统.pdf

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1、第 3 8卷 第 5期 2 O 1 O年 1 O月 浙 江 工 业 大 学 学 报 J OURNAL OF Z HEJ I ANG UNI VERS I TY 0F TECHNOI 0GY Vo1 3 8 NO 5 0c t 2O1 0 基于计算 机视觉 的智能交通监控系统 王为。姚明海(浙江工业大学 信息工程学 院，浙江 杭州 3 1 0 0 3 2)摘要：视 觉相对 于其他传感 器能够 获取 更 多的信 息，基 于计算机视 觉的监控 系统在 交通监控 中有 着广 泛的应用 结合 背景差分 算法，研 究 了一种基 于计算机 视 觉的智 能交通监控 系统，该 系统运 用 O p e n C V

2、 开源计算机视 觉库，在 V C+6 0平 台上 开发 实现 所 开发 的 系统界 面友好，操作 简单，人 机 交互性 强，用 户可 以根据 需要选择 不同的监控 对 象 还 详细介绍 了系统运行界 面，实现 过程及 实验结果 关键 词：计 算机视 觉；智 能交通监控 系统；轮廓检 测；对 象跟踪 中图分 类号：TP 2 7 7 文献标 识码：A 文章编 号：1 0 0 6-4 3 0 3(2 0 1 0)0 5 0 5 7 4 0 6 I nt e l l i g e n t t r a ns p O r t a t i O n m o ni t o r i n g s y s t e m

3、b a s e d o n c o m pu t e r v i s i o n W ANG W e i，YAO M i ng ha i (C o l l e g e o f I n f o r ma t i o n E n g i n e e r i n g，Z h e j i a n g Un i v e r s i t y o f T e c h n o l o g y，Ha n g z h o u 3 1 0 0 3 2，C h i n a)Abs t r a c t：Fo r t h e v i s i o n c a n o bt a i n mo r e i nf o r ma

4、t i o n c o mpa r i ng t o ot h e r s e n s o r s，v i de o b a s e d s ur v e i l l a nc e s y s t e m s a r e wi d e l y us e d i n t r a f f i c mo ni t or i n g s y s t e m Co m b i n i ng wi t h b a c k gr o un d s ub t r a c t i o n a l go r i t h m，a n I n t e l l i ge nt Tr a n s p or t a t i

5、 on M o ni t o r i ng Sy s t e m b as e d o n c o mpu t e r v i s i o n i s de v e l o pe d The s ys t e m i s d e v e l op e d u nd e r VC+6 0 u s i n g Op e n CV o p e n s o u r c e c o mp u t e r v i s i o n l i b r a r y I t p r o v i d e s a g o o d i n t e r f a c e，s i mp l e o pe r a t i o n

6、s，a nd s t r o n g hu ma n-c o mp u t e r i n t e r a c t i o n Us e r s c a n c h o o s e d i f f e r e n t mo n i t o r i n g o b j e c t s a c c o r d i n g t o t h e d i f f e r e n t r e q u i r e me n t s Th e r u n n i n g i n t e r f a c e，i mp l e me n t a t i o n t e c hn i q u e a n d t e

7、 s t i n g r e s u l t a r e i n t r o d u c e d i n d e t a i l s Ke y wo r d s：c o mpu t e r v i s i o n；i n t e l l i ge nt t r a ns po r t a t i o n mo ni t o r i ng s y s t e m；c o nt ou r de t e c t i on；o b j e c t t r a c k i n g 随着社会 的 发展 和 自动 化 程度 的提 高，城市 中 智 能交通 管 理 系 统(I T S)的普 及 将 是 一 种

8、 大 的趋 势，现 阶段 国内各个 大 中城 市都 开 始试 运 行 相关 的 智 能交 通管 理 系统 _ 1 笔 者研 究 的就 是 一种 基 于计 算 机 视 觉 的 智 能 交 通 监 控 系 统该 系 统 运 用 O p e n C V开源计算机视觉库，提 出一种改进的背景 差分算 法，在 VC+6 0平 台上 开 发 实现 所 开 发 的系统界面友好，操作简单，人机交互性强，用户可 以根 据需要选 择不 同的监 控对象 在实验 室，该 系统 通过 网络摄像 头模 拟 监控，能够 实 现对 视 频 流 的运 动 车辆 的轮廓检 测和对 象跟 踪，并 能实 时更 新背 景 作 为智能

9、交通管 理系 统(I TS)的一 个 子 系统 和智 能 交通 管理 系统实 现 的先 决 条件，基 于视 觉 的智 能 交 通 监控 系统 的研 究和 实现具 有较好 的现实 意义 1 相关知识 1 1 智 能交通 管理 系统(I T S)简介 I T S是 指将先 进 的信 息技 术、电子通 讯技 术、自 动 控制技术、计算 机 技术 以及 网 络技 术 等有 效 综 合 收稿 日期：2 0 0 9 0 4 0 2 基金项 目：浙江省 自然科学基金资助项 目(2 0 0 8 0 3 7 6)作者简介：王为(1 9 8 4)，男，浙江上虞人，硕士研究生，研究方 向为模式识别、计算机视觉和智能

10、机器人 第 5期 王为，等：基 于计算机 视觉 的智能交通监控系统 地 运用 于整个 交通 运 输 管理 体 系，而建 立 起 的一 种 在 大范 围 内，全方 位发 挥作 用 的，实 时、准确、高效 的 交通 运输 综合 管理 和控 制 系 统 近几 年 来 随着 城 市 发展 迅猛，人 流、车流 量 猛 增，交 通 职 能 部 门急 切 需 要有 更加 智能 的 交 通 管 理 系 统 因此，I T S是 2 1世 纪地 面交 通运 输科技、运营 和管 理 的主要 发展 方 向，是交 通运输 的一场革 命 2 0世 纪 8 0年 代 末 以来，西 欧、北 美和 日本 竞相 发展 智 能运输

11、 系 统，制 定并 实施 了开 发计 划_ 2。，发 展 中 国 家 也 开 始 I TS的 全 面 开 发 与研 究 1 2 Op e n CV简介 0 p e n C V是 I n t e l 开 源计 算机 视 觉 库l 4 ，它 由一 系列 C函数和 少量 C+类 构 成，独立 于 操作 系 统、硬 件 和 图形 管 理 器，具有 通 用 的图像 视频 载 人、保 存 和获取 模 块，实 现 了 图像 处 理 和 计算 机 视 觉 方 面 的很多通 用 算 法 Op e n C V 可 用 于 开 发 实 时 的图 像 处 理、计 算 机 视 觉 以 及 模 式 识 别 程 序 同 时

12、，0p e n C V 对非 商业 应用 和 商业 应用 都是 免 费的 1 3常用 交通流 参数 比较 目前，交通 流参 数 检测 的方 法很 多，主要 有超 声 波检 测、红 外检 测、环形 地埋 式线 圈检 测 以及计 算 机 视觉 检测 超声 波检 测精 度不 高，容 易受 车辆遮 挡 和 行人 的影 响，检 测 的距 离 短(一 般 不 超过 1 2 m)；红 外线 检测 受车辆 本 身 热 源 的 影 响，抗 噪 声 的 能 力 不 强；环 形地 埋式 线 圈感应 器检 测精 度 高，但 要求 设 置 于路 面土 木 结 构 中，对 路 面 有 损 坏，施 工 和 安 装 不 便；

13、计算 机 视觉 检测 在近 年来 随着 计算 机技 术、图像 处 理、人 工 智能 和模 式识 别等 技术 的不 断发 展，在交 通 流检 测 中获得 越来 越广 泛 的应用 计算 机 视觉 检测 较其 他交 通 流检 测技术 而 言具 有 以下 特点：(1)从 视频 数字 图像 中可 以提 取 高质 量 的 车辆 和交通场 景 的信息 (2)视 频传 感 器 能检 测 更 大 的交 通 场景 面 积，减 少传感 器 的安装 数 目，投 资少、费用 低 (3)视频 传 感 器 易 于安 装 和调 试，对 路 面 和 土 木设 施不 会产 生破 坏 2 系统介绍 2 1研 发 内容 简 介 笔

14、者 研 究 智 能 交 通 系统 的 重 要 组 成 部 分 智 能 交 通 监 控 系 统 一 般 的视 频 交 通 监 控 系 统 的 结 构 如 图 1所 示 在 实 际 应 用 中，通 过 架 设 在 高 处 的 角 度 固 定、高 度 固 定 的 摄 像 头 来 获 得 车 辆 _ 5 通 过 用 数 字 图 象 处 理 和 模 式 识 别 技 术 来 对 图像 序 列 进 行 分 析，可 以 得 到 所 有 需 要 的 各 种 统 计 数 据 行 驶 图 像，经 过 图 像 处 理，得 到 各 种 有 用 数 据 图 1视 频 交 通 监 控 系统 的 结 构 Fi g1 Vi d

15、e o Tr a ns p o r t a t i o n M o ni t or i n g Sy s t e m 笔者 研究 的基 于计 算 机视 觉 的交 通监 控 系统包 括 3个基 本 步骤：(1)分 割和跟 踪(包 括 车辆 和行人)(2)分析 计 算 车 流 量、平 均 速 度 和 队列 长 度 等 交 通参 数 (3)根据 道路 的交 通情 况，规 划行 驶 路线，缓 解 拥 塞，减少 出行 时 间 2 2智能 交通 监控 系统 介绍 运 动 物 体 的检 测 是 实 现视 觉 监 控 的第 一 步 程 序 运行 以后，将 分 4个监 控 窗 口，见 图 2 包 括“摄像 头

16、读入”的初 始 视频，使 用 算 法 提 取 的“背 景”，原 图 与 背景 相减 后产 生 的“前 景”及 已经 用矩 形框 跟踪运 动 车辆 的“运 动 目标 检 测”等 4个 窗 口 系统 整 体框 架 如 图 3所 示 一 一 (a)“摄像头读入”窗口 (b)“背景”窗V I 一 一 (c)“前 景”窗 口(d)“运动 目标检 测”窗 口 图 2 智 能 交通 监控 系统各监 控 窗 口 Fi g 2 Th e mon i t o r i ng wi nd ows of I TS 浙 江 工 业 大 学 学 报 第 3 8卷 图 3基 于视 觉 的监控 系统原理框 图 Fi g 3 S

17、c he ma t i c di a gr a m o f t he mon i t or i n g s y s t e m 2 3系统 功能实 现 实现 系统 的功 能，包括 运动 目标检测、背景 提取 和 更新 以及 运 动对 象 的轨 迹跟 踪 8 下 面先 简单 介 绍一 下笔者 采用 的运动 目标检测方 法_ g 2 3 1 运 动 目标 检 测 方 法 对运动物体的检测，首先要进行运动物体的分 割，即找 出有 意义 的 图像 部 分，从 图像 中抽 出特 征 视频 图像 必 须考 虑 将 图像 分 成 运 动 区 域 和 不 变 区 域，分析 连续 画面 间的变化部 分，从 而抽

18、 出运动 目标 的特征，可 以据 此 判 断 目标 的运 动状 况 在 这 里，运 动 的物体主要 是道 路 上 的车 辆 以及 行人 对运 动 物 体的分割主要有两种方法：光流法以及差分法 差分 法又分 为帧 间差 分法及 背景差 分法 光 流 法 的优点 是 能够 检测 独 立运 动 的对 象，不 需要 预先知道 场景 的任 何 信 息，并且 可 用 于摄 像 机 运动的情况 但多数光流法计算复杂耗时，很难实现 实时检测 本 系统在差分 法 的基础上 开发实 现 (1)帧 间差分法 帧间差分法是运动分割中最简单的一种方法 该 方法是在连续 的图像序列 中两个或三个相邻帧 间采用 基于像素的

19、帧 问差分并且 阈值化来提取 图像的运动 区 域 在序列 图像中，通过逐 象素 比较可直接求取前后两 帧 图像之 间的差 别 假设 条件在多帧 图像 间基 本不变 化，那么差 分后 图像 的不 为零 处表明该处 的象 素发生 了移动 其思路是：假设用于获取序列图像的摄像机是 静止的 设视频中连续两帧的图像为(，)和 L+(，)，通过对连续两帧 的图像相应 的像素进行 比较 D (，)=I f+1(z，)一 (z，)l，对 于 帧 D (，)，用一个阈值与之比较来检测出运动物体：一；帧 间差分法 得到 的差分 图像 并不 是 由理 想封 闭 的轮廓区域组成的，运动 目标 的轮廓往往是局部且 不

20、连续 的，往往 具有边 缘 图像 的性 质 且 误差随 着运 动 目标 的速度 的增 大 而增 大，所 以 帧 间差 分法 不 适 于高速运动 目标的检测(2)背景 差分法 背景差 分法是 目前 运动分 割 中最 常用 的且最 直 接 的一种方 法 它是 利 用 当前 图像 与 背 景 图像 的 差 分来 检测 出运动 物体 的一 种技 术，它 对 于动 态 场 景 的变 换特别 敏感 其 思 路 是，在 可 控 制 环境 下，或 者 在很短的时问间隔内，认为背景是固定不变的 假设 用于获取序列图像 的摄像机是静止的 设 当前运动 物体的图像是 I(x，)，背景图像为 B(x，)，通过输 入

21、图像与 背景模 型进行 比较 D(x，)一 I I(x，)一B (，)I，得到 图像中的各像素的变化信息，根据变 化信 息可检 测 出运 动物 体：一 2 3 2 程 序功 能 实现 笔者设 计的算 法是运用背景建模检 测运动 物体，并实现对象的跟踪 表 1 是本程序功能实现所主要使 用的 Op e n C V 函数 O p e n C V 能够 实现 对 图像 数据 的 操作，包括分配、释放、复制、设置和转换数据，以及对 摄像头的定标、对运动的分析等 在函数实现上，用到 了 C v图像处理的连接部件函数，运动分析与对象跟 踪中的背景统计量 的累积相关 函数等相 关 的函数 表 1 介绍使用到

22、的函数名及其功能和使用格式等 本 系统就 是运用 上述 函数 实现对视 频流 的运 动 车辆的轮廓检测的 在实际运用中，背景差分法 的关 键，是要建立一个背景模型，并更新模型 寻找轮廓 程序 u p d a t e mh i 的 主要算法 流程 如图 4 所 示 图 4 寻找轮廓程序 u p d a t e mh i 的主要算法流程 Fi g 4 Fl o w c ha r t of u pd a t emh i 第 5 期 王为，等：基 于计算机 视觉 的智能交通监控系统 5 7 7 St a r t Fi n dCont o ur s 化并返 回轮廓 扫描 器的 Cv Con t o u

23、r S c a nn e r c vS t a r t Fi n dCo nt o u r s(Cv Ar r*i ma ge，Cv M e mSt o r a g e*s t o r a g e，i nt he a d e r_s i z e=s i z e o f(Cv C 0 n t o u r)，i n t mo d e=C V RETRLI ST，i nt me t ho d CVCH AI NAPPROXSI M PLE，Cv Po i n t o f f s e t=c v P o i n t(O，0)Fi nd Ne x t Con t our 翼 等 下 C v S e q

24、cv F in d N e x tC o n to u r(c v c o n t a s ca r S u b s t i t u t e C o n t o u r 替换 提取的轮廓 E n d F i n d C o n t o u r s 结束扫描过程 A c e 将 帧叠加到累积器 中 Sq ua r e Ac c M u l t i pl yAc c Runn i ngAv g 叠加 输入图像的平方到 累积 器 中 将两 幅输 入图像的乘积叠加 到 累 积 器 中 更 新 r u n n i n g a v e r a g e滑 动 平 均 v oi d c v Subs t i

25、t ut e Con t ou r (Cv Co nt ou r Sc an ne r S c a nne r，Cv Se q*ne w c ont o ur)Cv Se q*c vEn dFi n dCont o ur s(CvCont o ur Sc a nn e r*s c a nne r)v o i d c v Ac c(c o n s t C v Ar r*i ma g e，Cv Ar r s u m，c o n s t Cv Ar r*ma s k NULL)v o i d c v S q u a r e Ac c(c o n s t Cv Ar r*i ma g e，C v Ar

26、 r*s q s u m，c o n s t Cv Ar r*ma s k NULL)v o i d c v M u l t i p l y Ae e(c o n s t C v Ar r*i m a g e l，c o n s t Cv Ar r*i m a ge 2，Cv Ar r*a c c，c o ns t Cv Ar r*ma s k NULL)v o i d c v Ru n n i n g Av g(c o n s t Cv Ar r*i ma g e，Cv Ar r*a c c，d o u b l e a l p h a，c o n s t Cv Ar r*ma s k NUL

27、L)主程序 的 功能实 现 流程 图如 图 5所示 3实验结果与讨论 图 5 主程 序功 能 实现流 程 图 Fi g 5 Fl o w c ha r t o f t he ma i n pr og r a m 系统 运行 和首 先 判 断 是否 存 在 摄像 头，如 果 存 在就直接弹出相应的监控和跟踪窗口，操作简单 用 户 可 以根据 需要，选择 相应 的监 控 界面 实验系统 的硬件及软件资源：C P U：AMD 1 6 GHz；内存：5 1 2 M；操作 系 统：Wi n d o ws X P；软 件 环 境：Mi c r o s o f t Vi s u a l C+6 0；摄 像

28、头：HY UN D AI 网络摄 像 头 H1 0 3 G 模拟实验结果：由实验中截取的 3帧相邻图像 进 行说 明 图 6中自上而下各 3帧图像分别是从实验的城 市 道路监 控视 频 的 中任 意截 取 的连 续 视频 帧，从 图 5 7 8 浙江T业大学学报 第 3 8卷 6中可 以看 到，本 程序 较 好 的实 现 了矩 形 轮廓 寻 找 及运 动物体 的跟踪 根据实验可知，本 系统能够 实现对视 频流 的运 动 车辆的轮廓检测和对象跟踪，并 能实时更新背景 摄像 采样的速度受到摄像头本身参数 和所运行程序算 法的 复杂程度 的影响，在现有实验室条件 的基础上，对城 市 交通 闲时的监控

29、效 果能满足实 时性 的要求，车辆跟踪 正确率在 9 5 以上 轮廓检测正确率稍差，这主要是 由 于摄像 头所处 的角度和车辆靠 近的程度所影 响 在交 通运行高峰时期，该系统模 拟监控结果基本令人满意 一 一 一 一 一 一 一 一 一 一 一 一 (a)“摄像头读入”窗口 (b)“背景”窗口 (c)“前景”窗口 (d)“运动 目标检测”窗 口 图 6 智能 交通监控 系统各 监控 窗 口模拟 实验 结果 Fi g 6 The r e s u l t s o f s i m u l a t i o n e x pe r i me nt o f I TS 交 通监控 系统 的功能包 括：序 列

30、图像 的获取，车 辆检测，检测车 辆轨 迹，统 计 车辆 数 目，车辆 速 度 检 测，车辆 的分类 识别 而本 系统只是 实现 了序列 图像 的获取，运动车 辆检测 和运动 车辆轨 迹 的监 控工作，对于车辆速度检测，需要建立相应 的摄像机与视觉 系统 的标 定，对 于车 辆 的分 类 识 别需 要 建立 相 关 的 车辆模板 匹配，这是 以后 的研 究重点 4 结 论 笔者主要介绍一种基于计算机视觉的智能交通 监控系 统，该系 统在 实 验室 实 现 了通 过 网络 摄 像 头 模 拟监控，能够 实现 对视 频 流 的运 动 车 辆 的轮 廓 检 测和对 象跟踪，并能实 时更新 背景 主要

31、做 的工作 是 找到一个 包 围车 辆 的最 小 矩形 窗 口侧，序列 图像 的 获取，车辆 检 测，检 测 车 辆 轨 迹 等 本 系 统 是 结 合 O p e n C V 是开 源计算机 视 觉库，在 V C+6 0平 台 上开发 实现 的 下一 步 希望 能实 现 这样 的一个 系统：以一 个 十 字路 口交通 管理 系统 为 基本 单 元，采 用 动态 摄 像机 标定技 术，根 据实 际 的路 况，进 行 多 车 辆 的监 控 和车牌 识别；根据道 路 车辆流量 流 向分析，并 根据 车 流大小 和拥 挤程度，迅速计 算 出最佳 控制模式，自动 调节红 绿灯 变换 时 间 在 优 化

32、 提 升红 绿灯 切 换 的 同 时，附加交通 信号 控 制 系统、交 通 违法 监 测 系统、道 路交通 监视 系统 和 区域 交 通诱 导 系 统等 实 用 功能 另外，在此基 础上，考 虑 组建 一 整 套联 网的 系统，对 全 区(市)的红绿灯 进行整 体 的研 究，全面分析，从而 从 整体 上优 化城市 交通 网络 参考 文献：1 杨俊，王润生 智能化交通视频 图像处理技术研究 E J 3 电视 技 术，2 0 0 6(9)：7 4 7 7 E 2 B E Y ME R D。MC L AU CHL AN P，C OI F MA N B，e t a 1 A r e a l t ime

33、c o mp u t e r v i s i o n s y s t e m f o r me a s u r i n g t r a f f i c p a r a me t e r s J C o mp u t e r Vi s io n a n d P a t t e r n Re c o g nit i o n，1 9 9 7(3)，4 9 5 5 0 1 第 5期 王 为，等：基于计算机视觉 的智能交通监控系统 5 7 9 (上接 第 5 6 0页)对 识别效 果 的影 响，还 引 入 了基 于 图像 亮 度 信息 的 调 节 因子，将 两种 匹配 结果科 学 地融 合在 了一 起

34、实 验 证实：笔者介 绍 的方 法 大大 提 高 了传 统 二 维人 脸 识 别系统 的识 别率 另外，该 方法 在不 同光 照 以及人 脸 不 同姿 态 条件下 也 显 得 较 稳 定，这 些 都 是人 脸 识 别 系统所 追求 的效 果 参 考文献：1 S OB OTT KA K，P I TA S I S e g me n t a t i o n a n d t r a c k i n g o f f a c e s i n c o l o r i ma g e s C Ve r mo n t：P r o c e e d i n g s o f t h e I n t e r n a t

35、i o n a l Co n f e r e n c e o n Au t o ma t i c Fa c e a n d Ge s t u r e Re c o g n i t i o n，1 9 9 6：2 3 6-2 4 1 E 2 3 KONG J J，ZERFOS P，I UO H Y，e t a 1 Pr o v i d i n g r o b u s t a n d u b i q u i t o u s s e c u r i t y s up p o r t f o r m o bi l e a d h o c n e t wor k s I t Ne t wo r k P

36、r o t o c o l s Ni n t h I n t e r n a t io n a l Co n f e r e n c e On I CNP W a s h i n gt o n：1 EEE Co mp u t e r So c i e t y，2 0 0l：2 51-2 6 0 XI E X D，L AM K M E l a s t ic s h a p e-t e x t u r e ma t c h in g f o r h u ma n f a c e r e c o g n i t i o n J P a t t e r n Re c o g n i t i o n。2

37、 0 0 8，4 1(1)：3 9 6 4 0 5 4 5 6 7 8 9 姚敏 数字图像处理 M 北京：机械 业 出版社，2 0 0 6：2 7 3 2 7 7 王涛，刘文 印，孙 家广，等 傅立 叶描述 子识别物体 的形状 J 计算机研 究与发 展，2 0 0 2，3 9(1 2)：l 7 1 4 1 7 1 9 FABRI ZI A M，M A I、OS S LEONARDO V B Fa c e r e c o g n i t i o n u s i n g DC T c o e f f i c i e n t s s e l e c t i o n (、P r o c e e d i

38、 n g s o f t h e 2 0 0 8 ACM S y m p o s i u m o n Ap pl i e d Co m p u t i n g Ne w Yo r k：ACM，2 0 0 8 1 7 5 3 一 l 7 5 7 杜路泉，王泽勇，王黎，等 H 2 6 4 AVC中的整数变换 与 D C T 变换 的比较 I 计算机应用技术，2 0 0 8，3 1(2 0)：1 3 1 1 3 3 W I SK()TT I FEI L OUS J，KRUGER N F a c e r e c o g n i t i o n b y e l a s t i c b u n c h g

39、 r a p h ma t c h i n g J I E EE Tr a n s a c t i o n s o n Pa t t e r n An a l y s i s a n d M a c h i n e I n t e l l i g e nc e，1 9 9 7，1 9(7)：7 7 5 7 7 9 KAUPPI EN H，S EPANEN T An e x p e r i m e n t c o m p a r i s o n o f a u t or e g r e s s i v e a n d Fo u r i e r b a s e d d e s c r i p t o r s i n 2 D s h a p e Cl a s s i f i c a t i o n J I E E E Tr a n s a c t i o n s o n P AMI，1 9 9 5(2)：2 0 1 2 0 7 1 O 刘宝生，闫莉 萍，周 东华 几种 经 典相 似性 度量 的 比较研 究 J 计算机应用研究，2 0 0 6，2 3(1 1)：1-3 (责 任编 辑：陈石 平)