一種基于svm的車輛逆行檢測裝置的制造方法
【技術領域】
[0001]本實用新型涉及智能交通監(jiān)控領域的異常行為分析技術，尤其涉及一種基于SVM的車輛逆行檢測裝置。
【背景技術】
[0002]近年來，我國經(jīng)濟飛速發(fā)展，隨之帶動了基礎設施建設的飛躍式進步，尤其是交通運輸技術的長足發(fā)展更進一步促進了我國經(jīng)濟的騰飛。但是傳統(tǒng)的視頻監(jiān)控系統(tǒng)主要是對城市主要交通干道、橋梁、隧道口等特殊位置進行監(jiān)控，往往只能看到一小部分道路的情況，無法很好的預測道路上突發(fā)性較強的異常交通事件，很容易導致二次交通事故，如連環(huán)車相撞等。從而成為制約我國交通運輸技術發(fā)展的瓶頸。智能視頻監(jiān)控技術作為一種簡單、便捷、高效、低成本、無接觸式的監(jiān)控技術，采用識別技術對圖像進行分析，當檢測到道路上發(fā)生異常時，就會自動通知工作人員，一方面可以使他們從枯燥的人為監(jiān)控中解脫出來，另一方面可以讓工作人員及時掌握車輛擁堵、逆行、交通事故等異常情況，從而能夠及時采取有效措施，減小交通異常事件造成的影響，減小損失。智能交通監(jiān)控技術主要具有以下優(yōu)勢:
[0003]1、安裝簡便，可以架在橋梁、橫桿、過街天橋、紅綠燈上，無需進行路面的破壞性施工，不會對交通產(chǎn)生干擾，易于移動、調(diào)整和維護，總體成本較低。
[0004]2、可監(jiān)控范圍大。傳統(tǒng)的交通監(jiān)控需要人為值守，一個人只能監(jiān)控較少的幾個場景，而智能交通監(jiān)控技術不需要專人值守，只需要在發(fā)生異常警報時，人為進行干預即可，因此，在正常情況下，一個人可以監(jiān)控的場景多，范圍更廣。
[0005]3、可以將現(xiàn)場監(jiān)控錄像保存在大容量硬盤上，方便工作人員隨時調(diào)用，作為研宄的資料和交通違規(guī)的證據(jù)。
[0006]4、安全、環(huán)保，不會對過往車輛產(chǎn)生影響，不會對周圍環(huán)境造成污染，相同的相機之間也不會產(chǎn)生相互干擾，可以多個攝像頭同時監(jiān)控、采集圖像。
【實用新型內(nèi)容】
[0007]針對上述技術缺陷，本實用新型提出一種基于SVM的車輛逆行檢測裝置。
[0008]為了解決上述問題，本實用新型的技術方案如下:
[0009]一種基于SVM的車輛逆行檢測裝置，包括控制模塊，與控制模塊連接的圖像采集模塊和DSP處理模塊，所述DSP處理模塊包含逆行檢測電路。
[0010]進一步的，還包括照明電路，所示照明電路受控制模塊控制，在環(huán)境中亮度較低時，打開照明。
[0011]進一步的，所述圖像采集模塊:用于實時采集車輛圖像數(shù)據(jù)；
[0012]控制模塊:將圖像采集模塊采集到的圖像數(shù)據(jù)傳輸給DSP處理模塊處理，并處理DSP處理模塊返回的結果；
[0013]DSP處理模塊:從控制模塊接收圖像數(shù)據(jù)，將圖像數(shù)據(jù)在逆行檢測電路進行處理，并將返回結果傳回控制模塊。
[0014]進一步的，所述控制模塊采用ARM控制模塊；所述圖像采集模塊采用CCD圖像采集模塊；
[0015]所述逆行檢測電路采用基于SVM的車輛的檢測電路。
[0016]一種基于SVM的車輛逆行檢測方法，包括如下步驟:
[0017]5.1)車輛及軌跡標記:用矩形框將進行車輛標記，標記出每一輛出現(xiàn)的車輛的軌跡，以及車輛的每段軌跡屬性，即屬于正向行駛還是逆行；將所有標記過的車輛軌跡倒敘排列，并且將軌跡的屬性進行轉換，即正向行駛的轉換為逆行，逆行的轉換為正向行駛；
[0018]5.2)車輛特征提取及軌跡學習:
[0019]所述車輛特征包括:重心、速度、加速度、面積、周長、最小外接矩形；其中重心是二維坐標，速度和加速度是二維矢量；
[0020]設定一段能檢測出車輛逆行的最小軌跡長度為N，刪除所有長度小于N的軌跡；
[0021]將設某條軌跡為(1，2，...，M)(M彡N)，則將其拆分為M-N+1條長度為N的軌跡(1,2, — ,N),…，(M-N+l，M-N+2，
[0022]將軌跡上的車輛特征組成一個N維向量，其中向量元素由車輛的所有特征向量組成，并將所有的軌跡及其對應的標記作為訓練樣本，使用SVM方法進行訓練，得到車輛逆行和正向行駛檢測的分類器；
[0023]5.3)車輛檢測:基于背景建模的運動車輛檢測方法對圖像采集模塊采集是圖片數(shù)據(jù)進行檢測；
[0024]5.4)軌跡提取及分類:
[0025]計算當前幀車輛與前一幀車輛的相似度，將當前幀的車輛加入到對應的跟蹤軌跡中；
[0026]對于某一車輛，如果其跟蹤軌跡長度大于等于N，則提取軌跡上最近N個車輛的特征，組成N維向量；
[0027]將該N維向量放入上述的車輛逆行分類器中，得到檢測結果，將結果傳回控制模塊。
[0028]本實用新型的有益效果在于:本實用新型提出的基于SVM的車輛逆行檢測方法與裝置是一個一體化的解決方案，創(chuàng)新性地把分類器用于檢測車輛逆行；結合軌跡上車輛的多種特征進行分類，包括重心、速度、加速度、面積、周長、最小外接矩形等，能有效的提高分類的準確率；考慮一般道路上逆行發(fā)生的概率比較低，為了獲取更多的逆行樣本，創(chuàng)新性的將正向行駛的樣本逆序后作為逆行樣本，再與原始樣本結合，有效的補充了逆行樣本，能夠有效調(diào)節(jié)正負樣本數(shù)量不均的問題。
【附圖說明】
[0029]圖1是本實用新型基于SVM的車輛逆行檢測方法流程圖；
[0030]圖2是本實用新型基于SVM的車輛逆行檢測裝置的結構示意圖。
【具體實施方式】
[0031]下面將結合附圖和具體實施例對本實用新型做進一步的說明。
[0032]如圖2所示，本實用新型基于SVM的車輛逆行檢測裝置的結構示意圖。
[0033]車輛逆行檢測裝置包含:相機、照明模塊。
[0034]相機包含:
[0035]1、CXD圖像采集模塊；
[0036]2,ARM控制模塊，將CXD圖像采集模塊采集到的圖像傳輸給DSP處理模塊處理，并處理DSP模塊的返回結果；
[0037]3,DSP處理模塊:從ARM控制模塊接收圖像，傳入基于SVM的車輛逆行檢測電路中進行車輛逆行檢測，或采用傳統(tǒng)逆行檢測電路進行檢測，并將返回結果傳回ARM控制模塊。
[0038]照明模塊采用LED燈，當環(huán)境中亮度較低時，在ARM控制模塊控制下，打開LED燈補光。
[0039]如圖1所示，是本實用新型基于SVM的車輛逆行檢測方法流程圖，具體包括如下步驟:
[0040]車輛及軌跡標記:
[0041]用紅色矩形框將車輛標記出來；標記出每一輛出現(xiàn)的車輛的軌跡，以及車輛的每段軌跡屬性，即屬于正向行駛還是逆行；由于在視頻中往往正向行駛的車輛遠遠多于逆行車輛，因此，將所有標記過的車輛軌跡倒敘排列，并且將軌跡的屬性進行轉換，即正向行駛的轉換為逆行，逆行的轉換為正向行駛。
[0042]車輛特征提取及軌跡學習包括:
[0043]1、車輛特征包括:重心G(Gx, Gy)、速度V(Vx，Vy)、加速度a(ax，ay)、面積S、周長P、最小外接矩形面積MinM ；
[0044]其中，車輛的重心為所有屬于車輛的像素坐標的均值；車輛面積為所有屬于車輛的像素個數(shù)；車輛的周長為車輛邊界像素個數(shù)；最小外接矩形面積為車輛最小外接矩形包含的像素個數(shù)。
[0045]車輛速度為:
[0046]Vx (t) = Gx (t)-Gx (t_l)
[0047]Vy (t) = Gy (t)-Gy (t-1)
[0048]加速度為:
[0049]ax (t) = Vx (t)-Vx (t_l)
[0050]ay (t) = Vy (t) -Vy (t~l)
[0051]2、設定一段能檢測出實際車輛逆行的最小軌跡長度，例如為10，刪除所有長度小于10的軌跡；
[0052]3、將設某條軌跡為(1，2，…，Μ) (M彡10)，則將其拆分為M-10+1條長度為10的軌跡(1,2，…，10)，…，(M-10+1，M-10+2，
[0053]4、將軌跡上的車輛特征組成一個10維向量，其中向量元素由車輛的所有特征向量組成，并將所有的軌跡及其對應的標記作為訓練樣本，使用SVM方法，其中核函數(shù)為徑向基核函數(shù)，進行訓練，得到車輛逆行和正向行駛檢測的分類器。
[0054]車輛檢測是基于背景建模的運動車輛檢測方法，包括如下步驟:
[0055]1、建立基于混合高斯模型的背景模型；
[0056]2、將符合混合高斯模型分布的像素標記為背景，否則標記為前景；
[0057]3、使用中值濾波去噪，提取運動車輛。
[0058]上述常規(guī)的步驟，為建立SVM打基礎，其主要用于SVM對逆行進行分類車輛軌跡提取和逆行分類器訓練包括:
[0059]1、計算當前幀車輛與前一幀車輛的直方圖相似度，將當前幀的車輛加入到對應的跟蹤軌跡中；
[0060]2、對于某一車輛，如果其跟蹤軌跡長度大于等于10，則提取軌跡上最近10個車輛的特征，組成10維向量；
[0061]3、將該10維向量放入上述的車輛逆行分類器中，得到結果。
[0062]以上所述僅是本實用新型的優(yōu)選實施方式，應當指出，對于本技術領域的普通技術人員，在不脫離本實用新型構思的前提下，還可以做出若干改進和潤飾，這些改進和潤飾也應視為本實用新型保護范圍內(nèi)。
【主權項】
1.一種基于SVM的車輛逆行檢測裝置，其特征在于，包括控制模塊，與控制模塊連接的圖像采集模塊和DSP處理模塊，所述DSP處理模塊包含逆行檢測電路。
2.根據(jù)權利要求1所述的一種基于SVM的車輛逆行檢測裝置，其特征在于，還包括照明電路，所示照明電路受控制模塊控制，在環(huán)境中亮度較低時，打開照明。
3.根據(jù)權利要求1所述的一種基于SVM的車輛逆行檢測裝置，其特征在于， 所述圖像采集模塊:用于實時采集車輛圖像數(shù)據(jù)； 控制模塊:將圖像采集模塊采集到的圖像數(shù)據(jù)傳輸給DSP處理模塊處理，并處理DSP處理模塊返回的結果； DSP處理模塊:從控制模塊接收圖像數(shù)據(jù)，將圖像數(shù)據(jù)在逆行檢測電路進行處理，并將返回結果傳回控制模塊。
4.根據(jù)權利要求1所述的一種基于SVM的車輛逆行檢測裝置，其特征在于，所述控制模塊采用ARM控制模塊；所述圖像采集模塊采用CCD圖像采集模塊； 所述逆行檢測電路采用基于SVM的車輛的檢測電路。
【專利摘要】本實用新型提出一種基于SVM的車輛逆行檢測裝置，創(chuàng)新性地把分類器用于檢測車輛逆行；結合軌跡上車輛的多種特征進行分類，包括重心、速度、加速度、面積、周長、最小外接矩形等，能有效的提高分類的準確率；考慮一般道路上逆行發(fā)生的概率比較低，為了獲取更多的逆行樣本，創(chuàng)新性的將正向行駛的樣本逆序后作為逆行樣本，再與原始樣本結合，有效的補充了逆行樣本，能夠有效調(diào)節(jié)正負樣本數(shù)量不均的問題。
【IPC分類】G06K9-62, G08G1-056, G06K9-00
【公開號】CN204613981
【申請?zhí)枴緾N201520252605
【發(fā)明人】石旭剛, 張水發(fā), 劉嘉, 杜雅慧, 歐陽忠清, 湯澤勝
【申請人】杭州中威電子股份有限公司
【公開日】2015年9月2日
【申請日】2015年4月23日