本發(fā)明涉及智能交通控制領(lǐng)域，特別涉及一種基于視頻方式的排陣式路口陣區(qū)車流量的檢測方法及裝置。

背景技術(shù)：

隨著城市車輛數(shù)目的急劇增長，交通壓力變得越來越大，擁堵現(xiàn)象在城市出現(xiàn)的幾率越來越大。城市擁堵問題日益成為交管部門處理的主要問題。對城市交通而言，擁堵現(xiàn)象是極為致命的。擁堵現(xiàn)象不僅導(dǎo)致相關(guān)人員的時(shí)間資源極大的浪費(fèi)，還會引起環(huán)境資源的嚴(yán)重污染?？梢哉f，擁堵直接影響社會生產(chǎn)力。

通過調(diào)查發(fā)現(xiàn)，城市環(huán)境下，引發(fā)交通擁堵的原因主要有三種：

1、道路上出現(xiàn)異常狀態(tài)引起車道通行能力下降，比如車輛事故，道路施工等等。這種類型的擁堵，需交警發(fā)現(xiàn)后及時(shí)進(jìn)行現(xiàn)場處理疏導(dǎo)。

2、城市化進(jìn)程加劇導(dǎo)致現(xiàn)有路口設(shè)計(jì)不合理。在以往道路建設(shè)中，存在路網(wǎng)系統(tǒng)功能不明確，等級結(jié)構(gòu)不合理等問題。區(qū)域缺乏起集散作用的次干路和支路，沒有形成合適的道路網(wǎng)絡(luò)。道路網(wǎng)系統(tǒng)中主、次、支道路網(wǎng)的比例失調(diào)。支路對主干路交通的分流作用不明顯。這種類型的擁堵，需要做好土地利用與交通設(shè)施建設(shè)之間的協(xié)調(diào)。城市的交通管理系統(tǒng)與城市規(guī)劃、城市建設(shè)系統(tǒng)配套，以滿足城市交通發(fā)展的需要。

3、路口主副干道紅綠燈時(shí)間不合適。傳統(tǒng)的交通燈控制方式難以再科學(xué)地指揮車輛的通行，有效地解決交通堵塞問題。例如當(dāng)南北方向車流量很大時(shí)，傳統(tǒng)控制方式的無法保證南北方向綠燈開放更長的時(shí)間，以緩解交通擁擠的問題。同時(shí)無法將東西方向的綠燈時(shí)間控制在合理時(shí)間，造成交通容量浪費(fèi)。這種類型的交通擁堵，需要獲取路口各個(gè)方向的交通流量，合理地控制信號燈以實(shí)現(xiàn)合理的科學(xué)分流。

公開號為cn1441369a，發(fā)明名稱為《交通控制法及設(shè)施》的發(fā)明專利申請中，提出道路交通控制的方法以及與之相適應(yīng)的裝置設(shè)施，用于引導(dǎo)指示控制機(jī)動車、非機(jī)動車各向或若干向的全部或部分車輛分流。它按照預(yù)設(shè)或自動感應(yīng)調(diào)控優(yōu)化和智能的程序步驟，將車流排列成有序陣列，實(shí)現(xiàn)多車道無交叉或者少交叉的車流連續(xù)或非連續(xù)排陣通行的方法(簡稱排陣式通行)，可以極大化提高路口的通行效率。

無論是普通路口方案還是排陣式通行方案，根據(jù)實(shí)時(shí)車流量的控制通行方向紅綠燈，可有效緩解非道路異常狀態(tài)引起擁堵的問題?，F(xiàn)有車輛檢測的主要方法如下：

在公開號為cn104464294a，發(fā)明名稱為《一種基于陣列雷達(dá)的路段交通狀態(tài)評價(jià)方法》的發(fā)明專利申請中提出基于雷達(dá)的方法。在待測路段旁安裝陣列雷達(dá)車輛檢測設(shè)備，并區(qū)分檢測區(qū)和盲區(qū)。陣列雷達(dá)車輛檢測設(shè)備將獲取待測路段的檢測區(qū)的實(shí)時(shí)交通參數(shù)信息。該方法盲區(qū)較大，不適用實(shí)時(shí)控制紅綠燈。

在專利公開號為cn104268589a，發(fā)明名稱為《一種前方車輛檢測方法》的發(fā)明專利申請中提出基于機(jī)器學(xué)習(xí)的前方車輛檢測方法。建立正負(fù)樣本庫，采集大量有車輛存在和無車輛的視頻圖片，將視頻圖片中有車輛的圖像作為車輛訓(xùn)練正樣本，挑選視頻圖片中沒有車輛的圖片形成負(fù)樣本庫。圖像中的車輛部分特征提取出來hog或類haar特征。模式識別方法為svm或者神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、adaboost。輸入圖像首先采用車輛識別方式檢測車輛，再采用邊緣先驗(yàn)信息確認(rèn)車輛存在，最后確認(rèn)車輛對稱性。此專利申請?zhí)峁┝艘环N有效高車輛識別率和低車輛虛警率的方法。此方法占用計(jì)算資源且耗時(shí)大，不適合移植到dsp。

在公開號cn101814238a，發(fā)明名稱為《環(huán)形線圈車輛檢測器及車輛檢測方法》的發(fā)明專利申請中提出一種環(huán)形線圈車輛檢測器。外饋線圈埋入地下，車輛處于感應(yīng)線圈的檢測域時(shí)，環(huán)形線圈電感量發(fā)生變化，通過相應(yīng)預(yù)定的振蕩頻率變化指示檢測域內(nèi)車輛的存在或通過；車輛通過線圈時(shí)進(jìn)行車輛計(jì)數(shù)，并依靠車輛通過前后線圈的時(shí)間計(jì)算車輛平均速度。該方法需要破壞路面，成本高。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

本發(fā)明要解決的技術(shù)問題在于，針對現(xiàn)有技術(shù)的上述缺陷，提供一種能實(shí)現(xiàn)快速有效檢測車輛并統(tǒng)計(jì)交通流量、不必破壞原有路面結(jié)構(gòu)、減少二次投入以及維護(hù)費(fèi)用的基于視頻方式的排陣式路口陣區(qū)車流量的檢測方法及裝置。

本發(fā)明解決其技術(shù)問題所采用的技術(shù)方案是：構(gòu)造一種基于視頻方式的排陣式路口陣區(qū)車流量的檢測方法，在排陣式路口陣區(qū)的每個(gè)車道上繪制虛擬線圈標(biāo)識符，位于路面上的監(jiān)控桿上懸掛有視頻檢測設(shè)備，所述視頻檢測設(shè)備位于道路的正上方且視角范圍覆蓋所述虛擬線圈標(biāo)識符，所述方法包括如下步驟：

a)利用視頻背景更新方法提取所述虛擬線圈標(biāo)識符的背景圖像，并將其作為模板；

b)獲取所述虛擬線圈標(biāo)識符所在位置的當(dāng)前圖像，并將其與所述虛擬線圈標(biāo)識符的背景圖像進(jìn)行模板匹配；

c)判斷所述模板匹配得到的匹配值是否大于第一閾值，如是，判定當(dāng)前狀態(tài)為無車輛覆蓋所述虛擬線圈標(biāo)識符，不覆蓋計(jì)數(shù)加1，執(zhí)行步驟d)；否則，判定當(dāng)前狀態(tài)為有車輛覆蓋所述虛擬線圈標(biāo)識符，覆蓋計(jì)數(shù)加1，不覆蓋計(jì)數(shù)置0，返回步驟a)；

d)判斷所述不覆蓋計(jì)數(shù)是否大于第一設(shè)定幀數(shù)或所述匹配值是否大于第二閾值，如是，執(zhí)行步驟e)；否則，返回步驟a)；

e)判斷所述覆蓋計(jì)數(shù)是否大于第二設(shè)定幀數(shù)，如是，車輛計(jì)數(shù)增加，執(zhí)行步驟f)；否則，執(zhí)行步驟f)；

f)將覆蓋計(jì)數(shù)置0，返回步驟a)。

在本發(fā)明所述的基于視頻方式的排陣式路口陣區(qū)車流量的檢測方法中，所述虛擬線圈標(biāo)識符采用反光材料制作。

在本發(fā)明所述的基于視頻方式的排陣式路口陣區(qū)車流量的檢測方法中，所述虛擬線圈標(biāo)識符為編號數(shù)字1、2、3、4與導(dǎo)向箭頭的組合。

在本發(fā)明所述的基于視頻方式的排陣式路口陣區(qū)車流量的檢測方法中，從車輛覆蓋所述虛擬線圈標(biāo)識符到無車輛覆蓋所述虛擬線圈標(biāo)識符的過程完成一次車輛計(jì)數(shù)。

在本發(fā)明所述的基于視頻方式的排陣式路口陣區(qū)車流量的檢測方法中，采用混合高斯背景建模方式生成所述虛擬線圈標(biāo)識符的背景圖像。

本發(fā)明還涉及一種實(shí)現(xiàn)上述基于視頻方式的排陣式路口陣區(qū)車流量的檢測方法的裝置，在排陣式路口陣區(qū)的每個(gè)車道上繪制虛擬線圈標(biāo)識符，位于路面上的監(jiān)控桿上懸掛有視頻檢測設(shè)備，所述視頻檢測設(shè)備位于道路的正上方且視角范圍覆蓋所述虛擬線圈標(biāo)識符，所述裝置包括：

背景圖像提取單元：用于利用視頻背景更新方法提取所述虛擬線圈標(biāo)識符的背景圖像，并將其作為模板；

匹配單元：用于獲取所述虛擬線圈標(biāo)識符所在位置的當(dāng)前圖像，并將其與所述虛擬線圈標(biāo)識符的背景圖像進(jìn)行模板匹配；

匹配值判斷單元：用于判斷所述模板匹配得到的匹配值是否大于第一閾值，如是，判定當(dāng)前狀態(tài)為無車輛覆蓋所述虛擬線圈標(biāo)識符，不覆蓋計(jì)數(shù)加1；否則，判定當(dāng)前狀態(tài)為有車輛覆蓋所述虛擬線圈標(biāo)識符，覆蓋計(jì)數(shù)加1，不覆蓋計(jì)數(shù)置0，返回；

不覆蓋計(jì)數(shù)判斷單元：用于判斷所述不覆蓋計(jì)數(shù)是否大于第一設(shè)定幀數(shù)或所述匹配值是否大于第二閾值；

覆蓋計(jì)數(shù)判斷單元：用于判斷所述覆蓋計(jì)數(shù)是否大于第二設(shè)定幀數(shù)；

置零單元：用于將覆蓋計(jì)數(shù)置0，返回。

在本發(fā)明所述的裝置中，所述虛擬線圈標(biāo)識符采用反光材料制作。

在本發(fā)明所述的裝置中，所述虛擬線圈標(biāo)識符為編號數(shù)字1、2、3、4與導(dǎo)向箭頭的組合。

在本發(fā)明所述的裝置中，從車輛覆蓋所述虛擬線圈標(biāo)識符到無車輛覆蓋所述虛擬線圈標(biāo)識符的過程完成一次車輛計(jì)數(shù)。

在本發(fā)明所述的裝置中，采用混合高斯背景建模方式生成所述虛擬線圈標(biāo)識符的背景圖像。

實(shí)施本發(fā)明的基于視頻方式的排陣式路口陣區(qū)車流量的檢測方法及裝置，具有以下有益效果：由于在路面繪制虛擬線圈標(biāo)識符，也就是繪制標(biāo)識符作為虛擬線圈，通過將虛擬線圈標(biāo)識符的當(dāng)前圖像與背景圖像進(jìn)行模板匹配判斷覆蓋方式，檢測車輛是否存在，然后分析車輛進(jìn)入虛擬線圈標(biāo)識符到出去虛擬線圈標(biāo)識符，來進(jìn)行車輛計(jì)數(shù)，實(shí)現(xiàn)快速檢測車輛并統(tǒng)計(jì)交通流量，因此其能實(shí)現(xiàn)快速有效檢測車輛并統(tǒng)計(jì)交通流量、不必破壞原有路面結(jié)構(gòu)、減少二次投入以及維護(hù)費(fèi)用。

附圖說明

為了更清楚地說明本發(fā)明實(shí)施例或現(xiàn)有技術(shù)中的技術(shù)方案，下面將對實(shí)施例或現(xiàn)有技術(shù)描述中所需要使用的附圖作簡單地介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖僅僅是本發(fā)明的一些實(shí)施例，對于本領(lǐng)域普通技術(shù)人員來講，在不付出創(chuàng)造性勞動的前提下，還可以根據(jù)這些附圖獲得其他的附圖。

圖1為本發(fā)明基于視頻方式的排陣式路口陣區(qū)車流量的檢測方法及裝置一個(gè)實(shí)施例中視頻檢測設(shè)備與虛擬線圈標(biāo)識符的位置示意圖；

圖2為所述實(shí)施例中視頻檢測設(shè)備的視角范圍與虛擬線圈標(biāo)識符的關(guān)系示意圖；

圖3為所述實(shí)施例中虛擬線圈標(biāo)識符的示意圖；

圖4為所述實(shí)施例中方法的流程圖；

圖5為所述實(shí)施例中裝置的結(jié)構(gòu)示意圖。

具體實(shí)施方式

下面將結(jié)合本發(fā)明實(shí)施例中的附圖，對本發(fā)明實(shí)施例中的技術(shù)方案進(jìn)行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實(shí)施例僅僅是本發(fā)明一部分實(shí)施例，而不是全部的實(shí)施例?；诒景l(fā)明中的實(shí)施例，本領(lǐng)域普通技術(shù)人員在沒有做出創(chuàng)造性勞動前提下所獲得的所有其他實(shí)施例，都屬于本發(fā)明保護(hù)的范圍。

在本發(fā)明基于視頻方式的排陣式路口陣區(qū)車流量的檢測方法及裝置實(shí)施例中，請參見圖1，在排陣式路口陣區(qū)的每個(gè)車道上繪制虛擬線圈標(biāo)識符11，位于路面上的監(jiān)控桿上懸掛有視頻檢測設(shè)備10，也就是說，視頻檢測設(shè)備10懸掛于路面上的監(jiān)控桿上，視角正對著虛擬線圈標(biāo)識符11。圖1是本實(shí)施例中視頻檢測設(shè)備與虛擬線圈標(biāo)識符的位置示意圖，從圖1中可以看出視頻檢測設(shè)備10與虛擬線圈標(biāo)識符11各自的位置。值得一提的是，視頻檢測設(shè)備10采用的是攝像機(jī)。

圖2為本實(shí)施例中視頻檢測設(shè)備的視角范圍與虛擬線圈標(biāo)識符的關(guān)系示意圖；圖2中，視頻檢測設(shè)備10位于道路的正上方且視角范圍覆蓋虛擬線圈標(biāo)識符11，也就是說，視頻檢測設(shè)備10的視角范圍包含虛擬線圈標(biāo)識符11，用于檢測車輛完成流量統(tǒng)計(jì)。圖2中，虛線圓的位置是視頻檢測設(shè)備10的視角范圍，虛擬線圈標(biāo)識符11必須在視頻檢測設(shè)備10的視角范圍內(nèi)，視頻檢測設(shè)備10位于道路正上方，視角范圍可以看到兩條車道，并且不存在車道之間車輛的相互遮擋。視頻檢測設(shè)備10實(shí)際上能看多少條車道，以視角范圍內(nèi)不存在車輛遮擋其他車道的虛擬線圈標(biāo)識符為前提，可以是1條車道或者多條車道。

圖3為本實(shí)施例中虛擬線圈標(biāo)識符的示意圖，圖3中，在視頻檢測設(shè)備10的視角范圍內(nèi)，虛擬線圈標(biāo)識符11采用反光材料繪制在路面上，虛擬線圈標(biāo)識符11為編號數(shù)字1、2、3、4與導(dǎo)向箭頭的組合，請參見圖2和圖3。

圖4為本實(shí)施例中方法的流程圖，圖4中，上述基于視頻方式的排陣式路口陣區(qū)車流量的檢測方法包括如下步驟：

步驟s01利用視頻背景更新方法提取虛擬線圈標(biāo)識符的背景圖像，并將其作為模板：本實(shí)施例中，利用視頻背景更新方法提取穩(wěn)定的虛擬線圈標(biāo)識符的背景圖像，并將其作為模板，用于后期的模板匹配。值得一提的是，本實(shí)施例中設(shè)定了背景更新幀數(shù)，當(dāng)背景更新的幀數(shù)大于該設(shè)定的背景更新幀數(shù)時(shí)，執(zhí)行步驟s02；當(dāng)背景更新的幀數(shù)小于或等于該背景更新幀數(shù)時(shí)，則繼續(xù)進(jìn)行背景更新，對下一幀圖像進(jìn)行判斷直至大于上述設(shè)定的背景更新幀數(shù)。上述設(shè)定的背景更新幀數(shù)為100幀。

步驟s02獲取虛擬線圈標(biāo)識符所在位置的當(dāng)前圖像，并將其與虛擬線圈標(biāo)識符的背景圖像進(jìn)行模板匹配：本步驟中，獲取虛擬線圈標(biāo)識符所在位置的當(dāng)前圖像，并將其與虛擬線圈標(biāo)識符的背景圖像進(jìn)行模板匹配。值得一提的是，本實(shí)施例中，優(yōu)選根據(jù)視頻序列使用混合高斯背景建模方式生成虛擬線圈標(biāo)識符的背景圖像，然后通過當(dāng)前圖像(當(dāng)前畫面)與背景圖像的模板匹配，判斷當(dāng)前是否存在車輛覆蓋虛擬線圈。

步驟s03判斷模板匹配得到的匹配值是否大于第一閾值：根據(jù)模板匹配得到的匹配值，可以得到當(dāng)前覆蓋狀態(tài)。具體的，本步驟中，判斷模板匹配得到的匹配值是否大于第一閾值，如果判斷的結(jié)果為是，則執(zhí)行步驟s05；否則，執(zhí)行步驟s04。本實(shí)施例中，將第一閾值標(biāo)記為l。

步驟s04判定當(dāng)前狀態(tài)為有車輛覆蓋所述虛擬線圈標(biāo)識符，覆蓋計(jì)數(shù)加1，不覆蓋計(jì)數(shù)置0：如果上述步驟s03的判斷結(jié)果為否，則執(zhí)行本步驟。本步驟中，判定當(dāng)前狀態(tài)為有車輛覆蓋所述虛擬線圈標(biāo)識符，覆蓋計(jì)數(shù)加1，不覆蓋計(jì)數(shù)置0，執(zhí)行完本步驟返回步驟s01計(jì)算下一幀圖像。

步驟s05判定當(dāng)前狀態(tài)為無車輛覆蓋虛擬線圈標(biāo)識符，不覆蓋計(jì)數(shù)加1：如果上述步驟s03的判斷結(jié)果為是，則執(zhí)行本步驟。本步驟中，判定當(dāng)前狀態(tài)為無車輛覆蓋虛擬線圈標(biāo)識符，不覆蓋計(jì)數(shù)加1，執(zhí)行完本步驟，執(zhí)行步驟s06。

步驟s06判斷不覆蓋計(jì)數(shù)是否大于第一設(shè)定幀數(shù)或匹配值是否大于第二閾值：本步驟中，判斷不覆蓋計(jì)數(shù)是否大于第一設(shè)定幀數(shù)或匹配值是否大于第二閾值，如果判斷的結(jié)果為是，則執(zhí)行步驟s07；否則，返回步驟s01計(jì)算下一幀圖像。本實(shí)施例中，將第一設(shè)定幀數(shù)標(biāo)記為n，將第二閾值標(biāo)記為h。

步驟s07判斷覆蓋計(jì)數(shù)是否大于第二設(shè)定幀數(shù)：如果上述步驟s06的判斷結(jié)果為是，則執(zhí)行本步驟。本步驟中，判斷覆蓋計(jì)數(shù)是否大于第二設(shè)定幀數(shù)，如果判斷的結(jié)果為是，則執(zhí)行步驟s08；否則，執(zhí)行步驟s09。本實(shí)施例中將第二設(shè)定幀數(shù)標(biāo)記為m。

步驟s08車輛計(jì)數(shù)增加：如果上述步驟s07的判斷結(jié)果為是，即覆蓋計(jì)數(shù)大于m，則執(zhí)行本步驟。本步驟中，車輛計(jì)數(shù)增加。執(zhí)行完本步驟，執(zhí)行步驟s09。值得一提的是，本實(shí)施例中，從車輛覆蓋虛擬線圈標(biāo)識符到無車輛覆蓋虛擬線圈標(biāo)識符的過程完成一次車輛計(jì)數(shù)。也就是根據(jù)視頻序列從有車輛覆蓋到無車輛覆蓋為一個(gè)周期，統(tǒng)計(jì)一次車輛。

本實(shí)施例中，車輛覆蓋判定和車輛計(jì)數(shù)兩部分算法邏輯單獨(dú)運(yùn)行，結(jié)果則交叉應(yīng)用。當(dāng)存在覆蓋行為時(shí)，則累積統(tǒng)計(jì)覆蓋時(shí)間(覆蓋計(jì)數(shù))，雖然可能存在累積時(shí)間不一樣的情況，但判斷是否覆蓋的邏輯卻是相同的。當(dāng)存在不覆蓋時(shí)，累積不覆蓋時(shí)間(不覆蓋計(jì)數(shù))，如果不覆蓋時(shí)間持續(xù)大于n幀或者更多幀，則認(rèn)為不覆蓋狀態(tài)有效，否則需要增加模板匹配的匹配值的判斷，匹配值高于第二閾值，認(rèn)為不覆蓋有效。從覆蓋有效到不覆蓋有效的一個(gè)周期，統(tǒng)計(jì)一次車輛。

步驟s09將覆蓋計(jì)數(shù)置0：如果上述步驟s07的判斷結(jié)果為否，即覆蓋計(jì)數(shù)小于或等于m，則執(zhí)行本步驟。本步驟中，將覆蓋計(jì)數(shù)置0。執(zhí)行完本步驟，返回步驟s01計(jì)算下一幀圖像。

本發(fā)明的方法可以快速有效的檢測排陣路口陣區(qū)車輛并統(tǒng)計(jì)車輛流量。本發(fā)明的方法對車輛檢測與統(tǒng)計(jì)集中于前端并且速度快，降低車輛流量信息反饋滯后可能性，能減少交警現(xiàn)場疏導(dǎo)工作負(fù)擔(dān)，并有效規(guī)避紅綠燈時(shí)間不合理引起的擁堵風(fēng)險(xiǎn)。本發(fā)明的方法基于無遮擋視頻檢測車輛，根據(jù)實(shí)際攝像機(jī)的視角范圍內(nèi)有效區(qū)域在無遮擋的情況下可擴(kuò)大為3條道路。通過路面的虛擬線圈標(biāo)識符代替硬件線圈，不必破壞原有路面結(jié)構(gòu)。另一方面相應(yīng)的視頻可由交警現(xiàn)有平臺接口提供，減少二次投入以及維護(hù)費(fèi)用。因此其能實(shí)現(xiàn)快速有效檢測車輛并統(tǒng)計(jì)交通流量、不必破壞原有路面結(jié)構(gòu)、減少二次投入以及維護(hù)費(fèi)用。

本實(shí)施例還涉及一種實(shí)現(xiàn)如上述基于視頻方式的排陣式路口陣區(qū)車流量的檢測方法的裝置，其結(jié)構(gòu)示意圖如圖5所示。本實(shí)施例中，在排陣式路口陣區(qū)的每個(gè)車道上繪制虛擬線圈標(biāo)識符11，位于路面上的監(jiān)控桿上懸掛有視頻檢測設(shè)備10述視頻檢測設(shè)備10位于道路的正上方且視角范圍覆蓋虛擬線圈標(biāo)識符11。虛擬線圈標(biāo)識符11采用反光材料制作，虛擬線圈標(biāo)識符11為編號數(shù)字1、2、3、4與導(dǎo)向箭頭的組合。

圖5中，該裝置包括背景圖像提取單元21、匹配單元22、匹配值判斷單元23、不覆蓋計(jì)數(shù)判斷單元24、覆蓋計(jì)數(shù)判斷單元25和置零單元26；其中，背景圖像提取單元21用于利用視頻背景更新方法提取虛擬線圈標(biāo)識符的背景圖像，并將其作為模板；采用混合高斯背景建模方式生成虛擬線圈標(biāo)識符的背景圖像。匹配單元22用于獲取虛擬線圈標(biāo)識符所在位置的當(dāng)前圖像，并將其與虛擬線圈標(biāo)識符的背景圖像進(jìn)行模板匹配；匹配值判斷單元23用于判斷模板匹配得到的匹配值是否大于第一閾值，如是，判定當(dāng)前狀態(tài)為無車輛覆蓋虛擬線圈標(biāo)識符，不覆蓋計(jì)數(shù)加1；否則，判定當(dāng)前狀態(tài)為有車輛覆蓋虛擬線圈標(biāo)識符，覆蓋計(jì)數(shù)加1，不覆蓋計(jì)數(shù)置0，返回；覆蓋計(jì)數(shù)判斷單元24用于判斷不覆蓋計(jì)數(shù)是否大于第一設(shè)定幀數(shù)或匹配值是否大于第二閾值；覆蓋計(jì)數(shù)判斷單元25用于判斷覆蓋計(jì)數(shù)是否大于第二設(shè)定幀數(shù)；置零單元26用于將覆蓋計(jì)數(shù)置0，返回。本實(shí)施例中，從車輛覆蓋虛擬線圈標(biāo)識符到無車輛覆蓋虛擬線圈標(biāo)識符的過程完成一次車輛計(jì)數(shù)。本發(fā)明的裝置能實(shí)現(xiàn)快速有效檢測車輛并統(tǒng)計(jì)交通流量、不必破壞原有路面結(jié)構(gòu)、減少二次投入以及維護(hù)費(fèi)用。

總之，本實(shí)施例中，在虛擬線圈標(biāo)識符11的范圍內(nèi)，車輛當(dāng)前圖像與背景圖像做模板匹配，匹配值小于或等于第一閾值認(rèn)為車輛覆蓋虛擬線圈標(biāo)識符11，否則認(rèn)為當(dāng)前無車輛覆蓋，通過該方法就可以判定虛擬線圈標(biāo)識符11的區(qū)域是否被車輛覆蓋。本發(fā)明將車輛識別計(jì)數(shù)問題轉(zhuǎn)換為覆蓋狀態(tài)檢測問題，通過模板匹配，將是否覆蓋狀態(tài)轉(zhuǎn)換為模板匹配，是否與背景圖像一致，有效的通過虛擬線圈標(biāo)識符方式進(jìn)行車輛計(jì)數(shù)。

在統(tǒng)計(jì)經(jīng)過虛擬線圈標(biāo)識符11的區(qū)域的車輛流量時(shí)，車輛連續(xù)覆蓋時(shí)間達(dá)到一定值認(rèn)為覆蓋有效。采用虛擬線圈標(biāo)識符11作為車輛檢測基礎(chǔ)，虛擬線圈標(biāo)識符11本身能較好的表現(xiàn)出陣區(qū)道路的狀態(tài)，虛擬線圈標(biāo)識符11豐富的邊緣角點(diǎn)等特征是估計(jì)車輛占有虛擬線圈標(biāo)識符11狀態(tài)的重要指標(biāo)。在同一場景，可以較好的判斷是否存在車輛，并且不影響路面其他標(biāo)識的使用。本發(fā)明能實(shí)現(xiàn)快速有效檢測車輛并統(tǒng)計(jì)交通流量、不必破壞原有路面結(jié)構(gòu)、減少二次投入以及維護(hù)費(fèi)用。

以上所述僅為本發(fā)明的較佳實(shí)施例而已，并不用以限制本發(fā)明，凡在本發(fā)明的精神和原則之內(nèi)，所作的任何修改、等同替換、改進(jìn)等，均應(yīng)包含在本發(fā)明的保護(hù)范圍之內(nèi)。