專利名稱：視頻方式獲取交通參數(shù)的方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及一種視頻方式獲取交通參數(shù)的方法。
背景技術(shù)：
隨著我國經(jīng)濟(jì)、社會(huì)的快速發(fā)展，道路交通的需求迅速增長，城市道路交通面臨的社會(huì)要求高和管理水平低的矛盾十分突出。主要表現(xiàn)為一些城市交通擁堵嚴(yán)重，交通秩序較亂。上述問題直接影響城市交通運(yùn)輸?shù)男б婧桶踩又亓顺鞘械沫h(huán)境污染。
智能交通系統(tǒng)是目前世界交通運(yùn)輸領(lǐng)域的前沿研究課題，發(fā)達(dá)國家提出并執(zhí)行了一系列研究計(jì)劃，其核心是針對(duì)日益嚴(yán)重的交通需求和環(huán)境保護(hù)壓力，采用信息技術(shù)、通信技術(shù)、計(jì)算機(jī)技術(shù)、控制技術(shù)等對(duì)傳統(tǒng)交通運(yùn)輸系統(tǒng)進(jìn)行深入的改造，以提高系統(tǒng)資源的使用效率、增加系統(tǒng)安全性，減少資源的消耗和環(huán)境污染。
智能交通系統(tǒng)可分為三個(gè)環(huán)節(jié)1)交通信息的采集；2)收集上來的路面交通信息由中心計(jì)算機(jī)系統(tǒng)自動(dòng)進(jìn)行處理，計(jì)算并選擇的交通信號(hào)控制方案，以使整個(gè)道路系統(tǒng)達(dá)到最大通行能力，減少堵塞；3)實(shí)施交通信號(hào)控制方案，同時(shí)用不同的方式向社會(huì)進(jìn)行交通信息的發(fā)布。
由此可見，交通信息的采集是智能交通系統(tǒng)的基礎(chǔ)，交通信息采集設(shè)備是智能交通系統(tǒng)的基礎(chǔ)設(shè)備，實(shí)時(shí)、可靠、安裝使用方便的交通系統(tǒng)采集設(shè)備對(duì)系統(tǒng)有重要的意義。目前采集交通信息的手段主要有埋設(shè)線圈，視頻，紅外等方式。
視頻方式一般指的是采用實(shí)時(shí)視頻檢測(cè)的方法來獲得大區(qū)域范圍內(nèi)的交通參數(shù)。所謂視頻檢測(cè)是一種結(jié)合視頻圖像和模式識(shí)別的技術(shù)，從視頻圖像中自動(dòng)獲取信息。實(shí)時(shí)視頻通常指幀率為在25幀/秒的PAL圖像或者30幀/秒的NTSC圖像，即單幅圖像的時(shí)間為40毫秒或33.333毫秒。
近年來由于圖像處理技術(shù)，計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)的進(jìn)步，視頻方式具備了技術(shù)的可行性。由于這種方式的一些獨(dú)特優(yōu)點(diǎn)，以及能夠和交通視頻監(jiān)控系統(tǒng)相融合，應(yīng)用越來越多。
實(shí)時(shí)視頻檢測(cè)的采用的方法有統(tǒng)計(jì)法，動(dòng)態(tài)contour(Snakes)方法等。統(tǒng)計(jì)法是比較早就出現(xiàn)的方法，由于結(jié)果誤差較大，目前采用的不多。動(dòng)態(tài)contour法采用Kalman預(yù)測(cè)和Snakes相結(jié)合的算法，效果比統(tǒng)計(jì)法提高了許多。但動(dòng)態(tài)contour法算法復(fù)雜，計(jì)算量較大。在黎明或傍晚時(shí)車輛的陰影對(duì)結(jié)果會(huì)產(chǎn)生錯(cuò)誤的判斷，在環(huán)境光較弱(如晚上等)時(shí)，工作也存在問題。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的是提供一種視頻方式獲取交通參數(shù)的方法。方法的步驟為1)在視頻圖像中劃定一個(gè)或多個(gè)指定的區(qū)域，區(qū)域?yàn)殚L方形，單個(gè)區(qū)域的寬度為1～7米，長度為1～6米；2)在指定區(qū)域附近的道路上畫一條白線或放置一根長桿子等明顯標(biāo)志物，計(jì)算標(biāo)志物的長度和標(biāo)志物在圖像中的長度之比B。
3)在指定的區(qū)域內(nèi)進(jìn)行圖像拐角特征查找，根據(jù)圖像拐角特征的數(shù)量和位置的變化來獲得車流量，車速和平均車速。
目前交通信息的采集用得最多的是線圈。線圈掩埋需要開挖地面。而且各個(gè)車道需單獨(dú)埋設(shè)。根據(jù)很多使用城市的報(bào)告，在其運(yùn)行交通控制系統(tǒng)時(shí)，至少有25％至35％的線圈檢測(cè)器處于非工作狀態(tài)或發(fā)生故障。采用本發(fā)明方案，系統(tǒng)安裝簡(jiǎn)便，無須開挖路面，無須因維修而中斷交通。
本發(fā)明同時(shí)一個(gè)攝像頭可以覆蓋多達(dá)8條車道，而不是每個(gè)車道都需要安裝一個(gè)設(shè)備，實(shí)現(xiàn)了真正意義上的大區(qū)域檢測(cè)。另外，由于采用指定區(qū)域計(jì)算的方式，大大降低了對(duì)系統(tǒng)計(jì)算能力的要求，避免了通常實(shí)時(shí)圖像處理時(shí)所需龐大的計(jì)算能力。
方案經(jīng)濟(jì)合理?？梢造`活增加，改變，刪除指定區(qū)域，以滿足不同的要求。用戶可直觀地觀察檢測(cè)狀況，以確保指定區(qū)域設(shè)置的最佳位置。指定區(qū)域的重新配置也簡(jiǎn)單方便。
本發(fā)明也能夠在不利的天氣條件下正常工作，黎明或傍晚時(shí)的車輛陰影對(duì)系統(tǒng)不會(huì)造成影響，夜晚無需另外照明。環(huán)境適應(yīng)性好，結(jié)果準(zhǔn)確可靠。
具體實(shí)施例方式
視頻方式獲取交通參數(shù)的方法是把連續(xù)兩幀中都出現(xiàn)并有位移的同一圖像拐角特征作為移動(dòng)特征，根據(jù)指定區(qū)域內(nèi)移動(dòng)特征數(shù)目的變化來判斷車輛的進(jìn)入和離開，然后進(jìn)行累計(jì)得到車流量。
移動(dòng)特征形成特征鏈，選取最長的移動(dòng)特征鏈統(tǒng)計(jì)特征移動(dòng)的距離d，實(shí)際距離D＝d*B；t＝(特征鏈長度-1)x每幀時(shí)間；車輛速度V＝D/t；對(duì)每輛車統(tǒng)計(jì)平均后算得平均車速。
本發(fā)明的工作流程為1、劃定區(qū)域在獲取的實(shí)時(shí)視頻圖像中劃定一個(gè)或多個(gè)指定的區(qū)域。區(qū)域?yàn)殚L方形。單個(gè)區(qū)域的寬度約為一個(gè)車道寬，長度約為1-6米(實(shí)際長度)。
2、標(biāo)定比例尺在指定區(qū)域附近的道路上畫一條白線或放置一根長桿子等其他標(biāo)志物，計(jì)算實(shí)物的長度和實(shí)物在圖像中的長度，可以獲得實(shí)際長度和圖像長度之間的比例尺B。
3、特征查找及判斷在指定的區(qū)域內(nèi)進(jìn)行拐角(corner)特征查找，當(dāng)發(fā)現(xiàn)有足夠多的移動(dòng)特征時(shí)(所謂移動(dòng)特征是指再連續(xù)兩幀圖像中都發(fā)現(xiàn)了同一特征，而且這個(gè)特征有位移。)，說明有車輛進(jìn)入此區(qū)域。當(dāng)移動(dòng)特征逐漸減少直至消失時(shí)，說明車輛離開此區(qū)域。通過判斷車輛的進(jìn)入和離開即表明有一輛車已經(jīng)駛過了此區(qū)域，累計(jì)后即可獲得車流量(單位車道上單位時(shí)間內(nèi)通過的車輛數(shù))。
4、車速計(jì)算當(dāng)單個(gè)車輛通過指定區(qū)域時(shí)，相應(yīng)的特征點(diǎn)(如車燈)也在區(qū)域內(nèi)移動(dòng)，跟蹤從開始進(jìn)入?yún)^(qū)域到離開區(qū)域的移動(dòng)特征。通常一輛車有許多個(gè)拐角特征，同一個(gè)特征根據(jù)時(shí)間可以形成一個(gè)特征鏈，不同的特征形成不同的特征鏈。為減少統(tǒng)計(jì)誤差，選取最長的特征鏈統(tǒng)計(jì)特征移動(dòng)的距離d。d乘以比例尺B變換成實(shí)際距離D。D除以時(shí)間t即算得車輛的速度V。對(duì)V進(jìn)行統(tǒng)計(jì)平均即可以得到平均車速。
圖像的特征計(jì)算中通常有點(diǎn)特征，線特征，拐角(corner)特征等。這些特征都是局部特征，指的是圖像的某個(gè)點(diǎn)上具有某些特征。本發(fā)明采用了拐角特征算法。有五六種常用的拐角特征算法都適合本發(fā)明方案，在不同的條件下各個(gè)拐角算法的優(yōu)略優(yōu)劣不一，但總的應(yīng)傾向于采用抗噪聲比較強(qiáng)的幾種算法。
權(quán)利要求
1.一種視頻方式獲取交通參數(shù)的方法，其特征在于1)在視頻圖像中劃定一個(gè)或多個(gè)指定的區(qū)域，區(qū)域?yàn)殚L方形，單個(gè)區(qū)域的寬度為1～7米，長度為1～6米；2)在指定區(qū)域附近的道路上畫一條白線或放置一根長桿子等明顯標(biāo)志物，計(jì)算標(biāo)志物的長度和標(biāo)志物在圖像中的長度之比B。3)在指定的區(qū)域內(nèi)進(jìn)行圖像拐角特征查找，根據(jù)圖像拐角特征的數(shù)量和位置的變化來獲得車流量，車速和平均車速。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種視頻方式獲取交通參數(shù)的方法，其特征在于把連續(xù)兩幀中都出現(xiàn)并有位移的同一圖像拐角特征作為移動(dòng)特征，根據(jù)指定區(qū)域內(nèi)移動(dòng)特征數(shù)目的變化來判斷車輛的進(jìn)入和離開，然后進(jìn)行累計(jì)得到車流量。
3.根據(jù)權(quán)利要求1或2所述的一種視頻方式獲取交通參數(shù)的方法，其特征在于移動(dòng)特征形成特征鏈，選取最長的移動(dòng)特征鏈統(tǒng)計(jì)特征移動(dòng)的距離d，實(shí)際距離D＝d*B；t＝(特征鏈長度-1)x每幀時(shí)間；車輛速度V＝D/t；對(duì)每輛車統(tǒng)計(jì)平均后算得平均車速。
全文摘要
本發(fā)明公開了一種視頻方式獲取交通參數(shù)的方法.方法的步驟為:1)在視頻圖像中劃定一個(gè)或多個(gè)指定的區(qū)域,區(qū)域?yàn)殚L方形,單個(gè)區(qū)域的寬度為1～7米,長度為1～6米;2)在指定區(qū)域附近的道路上畫一條白線或放置一根長桿子等明顯標(biāo)志物,計(jì)算標(biāo)志物的長度和標(biāo)志物在圖像中的長度之比B。3)在指定的區(qū)域內(nèi)進(jìn)行圖像拐角特征查找,根據(jù)圖像拐角特征的數(shù)量和位置的變化來獲得車流量,車速和平均車速。交通檢測(cè)方法安裝簡(jiǎn)便,無須開挖路面,無須因維修而中斷交通。同時(shí)一個(gè)攝像頭可以覆蓋多達(dá)8條車道。采用指定區(qū)域計(jì)算的方式,大大降低了對(duì)系統(tǒng)計(jì)算能力的要求。能夠在不利的天氣條件下正常工作,黎明或傍晚時(shí)的車輛陰影對(duì)系統(tǒng)不會(huì)造成影響,夜晚無需另外照明光源。
文檔編號(hào)G06F19/00GK1379359SQ0211172
公開日2002年11月13日 申請(qǐng)日期2002年5月14日 優(yōu)先權(quán)日2002年5月14日
發(fā)明者湯曉明 申請(qǐng)人:湯曉明