專利名稱：基于視頻圖像處理技術(shù)的交通信息采集系統(tǒng)的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明專利屬于計(jì)算機(jī)控制領(lǐng)域技術(shù)，它涉及一套通過現(xiàn)場(chǎng)道路視頻 去自動(dòng)采集交通信息的處理系統(tǒng)，尤其是能全面的獲取路段上各種交通信息。
背景技術(shù)：
道路交通基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的采集是道路交通管理和智能交通系統(tǒng)中的一項(xiàng)很 重要的工作內(nèi)容，而現(xiàn)在這些基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的采集工作主要是由感應(yīng)線圈車輛檢測(cè)器和視頻車 輛檢測(cè)器兩種設(shè)備完成的。環(huán)形感應(yīng)線圈車輛檢測(cè)器(即通俗說法的地圈)是一種基于電磁感應(yīng)的車輛檢測(cè) 器，這種傳感器是一個(gè)通過切割道路路面，形成環(huán)形細(xì)槽，將漆包線纏繞在環(huán)形槽內(nèi)，然后 采用環(huán)氧樹脂膠將槽密封住的設(shè)施。它是一種埋設(shè)在道路路面下、通過一定交變電流的環(huán) 形線圈，在通過交流電后形成感應(yīng)電磁場(chǎng)。當(dāng)具有金屬物質(zhì)的車輛通過或停在線圈上時(shí)，車 輛這種金屬物品切割了環(huán)形線圈所產(chǎn)生的感應(yīng)電磁場(chǎng)的磁力線，從而產(chǎn)生電流脈沖信號(hào)， 之后將脈沖信號(hào)送到控制中心，即系統(tǒng)檢測(cè)到車輛通過地圈的信號(hào)，所以地圈式車輛檢測(cè) 器通過電流脈沖信號(hào)變化檢測(cè)出車輛的存在。環(huán)形線圈檢測(cè)器有環(huán)形線圈、調(diào)諧回路、以及 檢測(cè)電路三部分組成。環(huán)形感應(yīng)線圈車輛檢測(cè)器的優(yōu)點(diǎn)測(cè)量精度較高，適應(yīng)性較強(qiáng)，故障率較低，性價(jià) 比較高。其缺點(diǎn)需要堅(jiān)固的道路路面，否則檢測(cè)電路易遭到破壞，較小車輛難以檢測(cè)到； 由于封口的環(huán)氧樹脂膠在露天的環(huán)境下日曬雨淋，易于老化失效，到時(shí)封口功能喪失，感應(yīng) 線圈暴露在雨水的環(huán)境中，容易發(fā)生短路故障而致?lián)p壞，需要定期維修和養(yǎng)護(hù)；每次安裝和 維修時(shí)更換都需要扒開道路路面，非常麻煩。必須封閉道路行車道，阻礙交通。視頻車輛檢測(cè)器主要由攝像機(jī)(頭)和圖像識(shí)別處理系統(tǒng)所組成。其工作原理是 由閉路電視CCTV攝像機(jī)連續(xù)攝得道路中的兩幀圖像，對(duì)其全部或部分區(qū)域進(jìn)行比較，如有 差異則說明檢測(cè)區(qū)有運(yùn)動(dòng)物體，從而檢測(cè)出通過道路的車輛。而目前來說是視頻車輛檢測(cè) 模式去采集道路交通數(shù)據(jù)還沒有被充分的發(fā)揮出來。現(xiàn)在應(yīng)用的攝像機(jī)去采集數(shù)據(jù)的會(huì)出 現(xiàn)的問題有采集信息不全面、準(zhǔn)確性不夠、模型設(shè)計(jì)過于復(fù)雜。

發(fā)明內(nèi)容
為了克服現(xiàn)有的交通信息采集技術(shù)中的不足，本發(fā)明通過應(yīng)用一臺(tái)架設(shè)在高建筑 物的攝像機(jī)對(duì)道路進(jìn)行攝像得到道路運(yùn)行狀態(tài)視頻，然后基于視頻圖像處理技術(shù)的對(duì)圖像 進(jìn)行處理從而采集全面準(zhǔn)確連續(xù)的交通信息參數(shù)。該系統(tǒng)不僅可以全面的采集斷面交通信 息，同時(shí)可全面的采集路段上任意時(shí)間狀態(tài)下全面的交通信息參數(shù)。本發(fā)明專利所采用的技術(shù)方案如下1.用固定攝像的方法得到車輛路段運(yùn)行的視頻信息攝像的選擇一般在高的建筑物上正對(duì)道路進(jìn)行攝像拍攝畫面如

圖1所示模型的 建立及參數(shù)要求a)攝像機(jī)的要求拍攝的攝像機(jī)一般要求是平面鏡頭，本研究發(fā)現(xiàn)分辨率要求在 240*320及以上但是分辨率并不是越高越好，分辨率越高運(yùn)算量越大，所以本文建議分辨率 的選擇在240 X 320和480 X 640之間。
b)本文對(duì)于車輛的跟蹤識(shí)別研究發(fā)現(xiàn)最小幀速率應(yīng)該選擇要大于等于10幀每秒。c)固定拍攝的區(qū)域圖像1像素點(diǎn)所代表的實(shí)際距離要大于等于0. lm。d)攝像機(jī)用三角架進(jìn)行固定必須穩(wěn)固，減少風(fēng)對(duì)攝像機(jī)的晃動(dòng)的影響。e)縱向角度和橫向角度的要求縱向角度α彡11°，橫向角β彡67°如圖22.通過背景更新模型對(duì)道路背景進(jìn)行建模，得到初始的圖像數(shù)據(jù)。采集的視頻通過opencv對(duì)道路背景進(jìn)行建模應(yīng)用背景更新模型得到原始圖像得 到原始圖像如圖3、背景圖像如圖4和前景圖像如圖5。從而得到初始的圖像數(shù)據(jù)。3.連通區(qū)域集合分割與合并的方法，其過程在于對(duì)車輛陰影聯(lián)合模連通區(qū)域應(yīng)用 一種結(jié)合它的形態(tài)特征和像素點(diǎn)灰度特征的方法，即先對(duì)車輛陰影聯(lián)合輪廓簡(jiǎn)化成關(guān)鍵點(diǎn) (六個(gè)或七個(gè))然后對(duì)這個(gè)多邊形進(jìn)行簡(jiǎn)化分割初次判斷車輛信息；對(duì)第一次判斷不是車 輛信息的部分進(jìn)行帶狀濾波處理進(jìn)行二次判斷，對(duì)二次判斷帶狀濾波后仍有車輛連通信息 的部分進(jìn)行判斷連通區(qū)域是否進(jìn)行加法運(yùn)算得到完整的車輛信息。具體操作如下(1)提出本模型車輛陰影的八種實(shí)際情況如圖6，對(duì)前景圖像中連通區(qū)域的輪廓 用Douglas-Peucker法(道格拉斯——普克法)進(jìn)行輪廓簡(jiǎn)化然后按照一定規(guī)則選取輪廓 六點(diǎn)模型和七點(diǎn)模型從而得到如圖7，其中紅線以外的部分是車輛陰影部分。(2)我們利用圖5中偏右部分的大客車及其陰影部分的實(shí)際情況進(jìn)行舉例說明， 它所對(duì)應(yīng)的模型是圖7(c)的情況。首先用Douglas-Peucker法對(duì)大客車及其陰影輪廓進(jìn) 行簡(jiǎn)化得到圖8，在圖8簡(jiǎn)化的輪廓中去找對(duì)于模型對(duì)應(yīng)模型圖7(c)的六個(gè)頂點(diǎn)V= [V1, V2, ...，V6]。首先先找關(guān)鍵點(diǎn)，左下角的點(diǎn)V1，右下角的點(diǎn)v2，右上角v4，左上角v5，用式子 表達(dá)如(1)—⑷
權(quán)利要求
1.一種基于一個(gè)高空攝像頭拍攝的高空路面信息視頻圖像處理技術(shù)的，以路段交通運(yùn) 行情況為研究對(duì)象的交通信息采集系統(tǒng)，可采集道路上各個(gè)車道全面的交通信息參數(shù)，其 特征在于建立高空拍攝的路面背景模型得到初始的車輛陰影聯(lián)合輪廓模型，對(duì)車輛陰影聯(lián) 合輪廓模型進(jìn)行一種連通區(qū)域集合分割與合并的方法對(duì)車輛的陰影進(jìn)行去除得到圖像中 完整的車輛信息，對(duì)圖像準(zhǔn)確完整的車輛信息用一種位置追蹤識(shí)別定位的方法對(duì)車輛進(jìn)行 識(shí)別定位從而得到車輛大小和離散的時(shí)間位置信息，針對(duì)追蹤到的離散的車輛的時(shí)間位移 信息應(yīng)用一種修正的移動(dòng)窗口權(quán)重回歸模型的方法得到連續(xù)瞬時(shí)的車輛的軌跡信息，從而 自動(dòng)全面準(zhǔn)確的獲取路段全部瞬時(shí)連續(xù)的交通信息參數(shù)(流量、計(jì)數(shù)、存在、加速度、速度、 占有率、車類車型、車流向、車輛行駛軌跡、車間距、通過時(shí)間、交通流密度等)。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的建立高空拍攝的路面背景模型，其技術(shù)特征在于基于opencv 背景更新模型對(duì)道路背景進(jìn)行建模從而得到初始的車輛陰影聯(lián)合模型的前景圖像、背景道 路圖像、原始圖像。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的連通區(qū)域集合分割與合并的方法，其技術(shù)特征在于對(duì)車輛陰 影聯(lián)合模連通區(qū)域應(yīng)用一種結(jié)合它的形態(tài)特征和像素點(diǎn)灰度特征的方法，即先對(duì)車輛陰影 聯(lián)合輪廓簡(jiǎn)化成關(guān)鍵點(diǎn)(六個(gè)或七個(gè))然后對(duì)這個(gè)多邊形進(jìn)行簡(jiǎn)化分割初次判斷車輛信 息；對(duì)第一次判斷不是車輛信息的部分進(jìn)行帶狀濾波處理進(jìn)行二次判斷，對(duì)二次判斷帶狀 濾波后仍有車輛連通信息的部分進(jìn)行判斷連通區(qū)域是否進(jìn)行加法運(yùn)算得到完整的車輛信 肩、ο
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的關(guān)鍵點(diǎn)，其技術(shù)特征在于對(duì)對(duì)車輛陰影聯(lián)合輪廓連通區(qū)域用 道格拉斯——普克法進(jìn)行簡(jiǎn)化然后找出能確定的V1,V2，V4，V5，然后找出簡(jiǎn)化六邊形的V3，V6 這兩個(gè)頂點(diǎn)(如果是簡(jiǎn)化七邊形的話就找出V3，V6，V7這三個(gè)頂點(diǎn))使得所選的六邊形(或 者七邊形)的面積和車輛陰影聯(lián)合輪廓連通區(qū)域的面積相差最小，選擇簡(jiǎn)化成六邊形還是 簡(jiǎn)化成七邊形取決于實(shí)際的陰影情況，而這一情況可以根據(jù)一天當(dāng)中各個(gè)時(shí)間段內(nèi)陰影的 情況而定總共八種影子模型，根據(jù)實(shí)際情況可設(shè)定各個(gè)時(shí)段為哪種模型，從而使程序根據(jù) 時(shí)間信息自動(dòng)處理。
5.根據(jù)權(quán)利要求3所述的連通區(qū)域加法運(yùn)算，其技術(shù)特征在于根據(jù)帶狀濾波后所剩下 的連通區(qū)域根據(jù)它們質(zhì)心之間的質(zhì)心和角度的大小而判斷是否進(jìn)行連通區(qū)域合并運(yùn)算，如 果進(jìn)行運(yùn)算則按照相應(yīng)的情況進(jìn)行運(yùn)算。
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的位置追蹤識(shí)別定位方法，其技術(shù)特征在于在標(biāo)定的車道上出 現(xiàn)的車輛的時(shí)侯進(jìn)行定位(位置按它的質(zhì)心坐標(biāo)表示，位移就是它質(zhì)心的縱坐標(biāo))跟蹤車 輛記錄車輛的時(shí)間、位置和面積信息，在上一幀質(zhì)心位置向前適當(dāng)范圍內(nèi)搜索下一幀圖像 中車輛信息，如果有車輛信息則認(rèn)為是同一輛車輛的信息然后繼續(xù)向下搜索(如果有兩輛 車或者多輛車的信息則按照和上一幀車輛的相似度來進(jìn)行判斷)直到追蹤車輛離開拍攝 區(qū)域。
7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的修正移動(dòng)窗口權(quán)重回歸模型的方法，其技術(shù)特征是能夠精確 的擬合出車輛任意時(shí)刻的位移、速度、加速度信息，準(zhǔn)確的獲取各個(gè)車輛的時(shí)間位移連續(xù)軌 跡信息，連續(xù)軌跡信息確定了，所有的交通信息參數(shù)也就確定了。
8.根據(jù)權(quán)利要求1所述的交通信息采集系統(tǒng)，其技術(shù)特征是基于視頻圖像處理技術(shù)得 到準(zhǔn)確的車輛信息，盡量減少外在的噪聲的干擾，從而準(zhǔn)確的追蹤車輛信息，通過離散的交通信息得到任意時(shí)刻的全面的交通信息參數(shù)，從而實(shí)現(xiàn)采集的全面性、準(zhǔn)確性、自動(dòng)化，不 僅可以實(shí)現(xiàn)道路斷面的全面的交通信息采集，更能實(shí)現(xiàn)路段的全面的交通信息采集，而且 只需要通過一個(gè)高空攝像頭拍攝，方法方便實(shí)用。
全文摘要
一種基于視頻圖像處理技術(shù)的交通信息采集系統(tǒng)，屬于計(jì)算機(jī)領(lǐng)域控制領(lǐng)域，一種由一臺(tái)高空攝像機(jī)拍攝道路視頻然后基于視頻圖像處理技術(shù)得到準(zhǔn)確的車輛信息，盡量減少外在的噪聲的干擾，從而自動(dòng)準(zhǔn)確的追蹤定位識(shí)別車輛信息，通過離散的交通信息得到任意時(shí)刻的全面的交通信息參數(shù)，從而實(shí)現(xiàn)采集的全面性、準(zhǔn)確性、自動(dòng)化，不僅可以實(shí)現(xiàn)道路斷面的全面的交通信息采集，更能實(shí)現(xiàn)路段的全面的交通信息采集。本系統(tǒng)可視頻圖像信息中采集到車輛存在、車輛速度、車輛平面輪廓、車輛類型、交通占有率、流量、速度、占有率、車型車色、車流向、車輛軌跡、車間距、通過時(shí)間、交通流密度等各種交通參數(shù)。
文檔編號(hào)G06K9/00GK102147971SQ20111000781
公開日2011年8月10日 申請(qǐng)日期2011年1月14日 優(yōu)先權(quán)日2011年1月14日
發(fā)明者趙秀江 申請(qǐng)人:趙秀江