專利名稱：通過圖像獲取交通狀態(tài)的方法和裝置的制作方法
技術領域：
本發(fā)明涉及城市交通路況信息的處理應用領域，尤其涉及一種通過圖像獲取交通狀態(tài)的方法和裝置。
背景技術：
在城市交通迅速發(fā)展的今天，城市道路日益復雜化，交通擁堵已經逐漸成為城市交通的重要難題。對于客戶而言，交通信息非常重要的一點就是需要準確及時地反應當時的實際交通路況信息，而通過攝像頭拍攝道路上的車輛運行情況，比較能反映當時的實際交通路況信息的，但是如何利用攝像頭拍攝到的道路上的車輛運行情況對應的圖像獲取實施交通狀態(tài)，目前還沒有相關的技術方案。

發(fā)明內容
本發(fā)明的實施例提供一種通過圖像獲取交通狀態(tài)的方法和裝置，能夠及時準確地獲取實際道路交通狀態(tài)，提高用戶使用交通信息的及時性和準確性，方便出行規(guī)劃。為達到上述目的，本發(fā)明的實施例采用如下技術方案一種通過圖像獲取交通狀態(tài)的方法，包括獲取各交通路口上的攝像機實時拍攝的各交通路口的視頻圖像；對所述視頻圖像進行視頻處理和分析，得到各交通路口的交通狀態(tài)；根據所述各交通路口的交通狀態(tài)以及預建立的交通處理模型，對所述各交通路口之間的道路進行空間和時間推測，獲得所述各交通路口之間每條道路的交通狀態(tài)。一種通過圖像獲取交通狀態(tài)的裝置，包括獲取單元，用于獲取各交通路口上的攝像機實時拍攝的各交通路口的視頻圖像；圖像處理單元，用于對所述視頻圖像進行視頻處理和分析，得到各交通路口的交通狀態(tài)；空間和時間推測單元，用于根據所述各交通路口的交通狀態(tài)以及預建立的交通處理模型，對所述各交通路口之間的道路進行空間和時間推測，獲得所述各交通路口之間每條道路的交通狀態(tài)。本發(fā)明實施例提供通過圖像獲取交通狀態(tài)的方法和裝置，通過獲取攝像機實時拍攝的各交通路口的視頻圖像，并對該視頻圖像進行處理和分析，得到各交通路口的交通狀態(tài)，進而根據所述各交通路口的交通狀態(tài)以及預建立的交通處理模型，對所述各交通路口之間的道路進行空間和時間推測，獲得所述各交通路口之間每條道路的交通狀態(tài)；由于攝像機實時拍攝的各交通路口的視頻圖像比較能反映當時的實際交通路況信息的，所以本發(fā)明實施例提供通過圖像獲取交通狀態(tài)的方法和裝置，能夠及時準確地獲取實際道路交通狀態(tài)，提高用戶使用交通信息的及時性和準確性，方便出行規(guī)劃。


為了更清楚地說明本發(fā)明實施例或現有技術中的技術方案，下面將對實施例或現有技術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)明的一些實施例，對于本領域普通技術人員來講，在不付出創(chuàng)造性勞動的前提下，還可以根據這些附圖獲得其他的附圖。圖1為本發(fā)明實施例1中通過圖像獲取交通狀態(tài)的方法流程圖；圖2為本發(fā)明實施例1中較優(yōu)的攝像機的假設示意圖；圖3為本發(fā)明實施例1中交通處理模型中的車輛交通流密度與平均速度之間定量關系的曲線趨勢示意圖；圖4為本發(fā)明實施例2中一種通過圖像獲取交通狀態(tài)的裝置組成框圖；圖5為本發(fā)明實施例2中另一種通過圖像獲取交通狀態(tài)的裝置組成框圖；圖6為本發(fā)明實施例2中另一種通過圖像獲取交通狀態(tài)的裝置組成框圖。
具體實施例方式下面將結合本發(fā)明實施例中的附圖，對本發(fā)明實施例中的技術方案進行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實施例僅僅是本發(fā)明一部分實施例，而不是全部的實施例?；诒景l(fā)明中的實施例，本領域普通技術人員在沒有作出創(chuàng)造性勞動前提下所獲得的所有其他實施例，都屬于本發(fā)明保護的范圍。實施例1本發(fā)明實施例提供一種通過圖像獲取交通狀態(tài)的方法，如圖1所示，該方法包括101、獲取各交通路口上的攝像機實時拍攝的各交通路口的視頻圖像。需要說明的是，為了掌握到各個交通路口的車輛運行狀態(tài)，往往將攝像機架設在交通路口的合適位置，比如道路上方、路中央的隔離帶，實時監(jiān)控各交通路口道路上的車輛運行情況，該車輛運行情況包括車輛排隊情況、紅綠燈等待情況、停車時間、車輛左右拐等信息。為了使視頻處理中心能夠通過攝像機拍攝到的各路口的視頻圖像獲取各道路的交通狀態(tài)，在攝像機拍攝到各交通路口道路上的車輛運行情況的視頻圖像后，將該視頻圖像傳輸到后臺視頻處理中心，以便使視頻處理中心獲取該視頻圖形，并對該視頻圖像進行分析和處理。其中，為了使架設的攝像機能夠最好的拍攝到各路口道路上的車輛運行情況，即為了準確獲得車輛的速度、車頭時距、車輛排隊長度等參數，比較優(yōu)的攝像機架設方式如圖 2所示，要求攝像機必須正向安裝，鏡頭離地面高度至少需要超過7米。但本發(fā)明實施例對此不進行具體限制，其他的可以拍攝到各路口道路上的車輛運行情況的架設方式也屬于本發(fā)明保護的范圍。102、對所述視頻圖像進行視頻處理和分析，得到各交通路口的交通狀態(tài)。其中，需要說明的是，后臺視頻處理中心實時地接收交通路口的視頻圖像，并通過視頻處理技術對視頻圖像進行分析和處理后，可以獲得車輛流量、車速等信息，還可以獲得車輛占有率、排隊長度、車輛等待時間、車輛離紅綠燈路口的距離等參數。同時還可以根據獲得的參數分別計算左拐、直行、右拐的車道上的交通信息。其中，所述對所述視頻圖像進行視頻處理和分析，得到各交通路口的交通狀態(tài)可以通過但不局限于以下的方法實現，該方法包括
步驟1，通過圖像識別技術對所述視頻圖像進行視頻處理，獲得各交通路口每一輛車的運行情況信息；其中，所述運行情況信息可以包括運行速度、等待時間、離路口的距離等信息，但本發(fā)明實施例對此不進行限制，還可以為其他運行情況信息。步驟2，根據所述各交通路口每一輛車的運行情況信息，并基于道路暢通、緩慢和擁堵狀態(tài)的判斷原則，計算所述各交通路口每一輛車的交通狀態(tài)。步驟3，根據所述各交通路口每一輛車的交通狀態(tài)，結合排隊長度、車輛流量進行所述各交通路口多輛車交通狀態(tài)的融合，得到所述各交通路口的交通狀態(tài)。103、根據所述各交通路口的交通狀態(tài)以及預建立的交通處理模型，對所述各交通路口之間的道路進行空間和時間推測，獲得所述各交通路口之間每條道路的交通狀態(tài)。需要說明的是，由于實際道路的交通路口比較多，為了節(jié)省硬件成本，不可能每一個交通路口都安裝攝像機，一般是在主要交通路口和復雜交通路口進行攝像機安裝?；谏鲜鰯z像機的安裝方式，那么兩個攝像機之間就會包含多條道路，而由于攝像機所拍攝到的視頻圖像只能包含交通路口附近的情況，不能包含兩個攝像機之間的所有道路，所以就需要建立交通處理模型，通過路口的道路交通狀態(tài)和相關參數進行模擬仿真，運用空間和時間推測方法計算出各攝像機間包含的所有道路的交通狀態(tài)。其中，該交通模型是基于道路上的交通狀態(tài)具有傳遞性，通過神經元網絡算法進行樣本訓練得到的。所述交通處理模型中的包括車輛交通流密度道路平均速度兩個基本參數；所述車輛交通流密度與所述平均速度之間有明確的定量關系，所述定量關系的曲線趨勢圖如圖3所示；所述定量關系可以如公式1所示，也可以為公式2所示，其中公式1和公式2為.
權利要求
1.一種通過圖像獲取交通狀態(tài)的方法，其特征在于，包括獲取各交通路口上的攝像機實時拍攝的各交通路口的視頻圖像； 對所述視頻圖像進行視頻處理和分析，得到各交通路口的交通狀態(tài)； 根據所述各交通路口的交通狀態(tài)以及預建立的交通處理模型，對所述各交通路口之間的道路進行空間和時間推測，獲得所述各交通路口之間每條道路的交通狀態(tài)。
2.根據權利要求1所述的通過圖像獲取交通狀態(tài)的方法，其特征在于，所述對所述視頻圖像進行視頻處理和分析，得到各交通路口的交通狀態(tài)包括通過圖像識別技術對所述視頻圖像進行視頻處理，獲得各交通路口每一輛車的運行情況信息；根據所述各交通路口每一輛車的運行情況信息，并基于道路暢通、緩慢和擁堵狀態(tài)的判斷原則，計算所述各交通路口每一輛車的交通狀態(tài)；根據所述各交通路口每一輛車的交通狀態(tài)，結合排隊長度、車輛流量進行所述各交通路口多輛車交通狀態(tài)的融合，得到所述各交通路口的交通狀態(tài)。
3.根據權利要求1或2所述的通過圖像獲取交通狀態(tài)的方法，其特征在于，所述根據所述各交通路口的交通狀態(tài)以及預建立的交通處理模型，對所述各交通路口之間的道路進行空間和時間推測，獲得所述各交通路口之間每條道路的交通狀態(tài)包括根據所述預建立的交通處理模型中的不同等級道路的平均速度，計算出每輛車在兩個交通路口之間的等待時間；根據所述兩個路口的交通狀態(tài)、是否有紅綠燈以及所述兩個路口之間道路的長度，將所述等待時間分配到車輛對應的道路上，得到每輛車在其對應道路上的運行情況；將所述每條道路上包含的多輛車的運行情況進行融合處理，得到所述各交通路口之間每條道路的交通狀態(tài)。
4.根據權利要求3所述的通過圖像獲取交通狀態(tài)的方法，其特征在于，所述預建立的交通處理模型中的還包括車輛交通流密度；所述車輛交通流密度與所述平均速度之間有明確的定量關系；所述定量關系為,,ki、或 .ζ"其中，ν為平均速度，k為車輛交通流密度，Vf是最大流量 V = VfIog(T) v = vfe ι ,時的速度值，h是阻塞密度。
5.一種通過圖像獲取交通狀態(tài)的裝置，其特征在于，包括獲取單元，用于獲取各交通路口上的攝像機實時拍攝的各交通路口的視頻圖像； 圖像處理單元，用于對所述視頻圖像進行視頻處理和分析，得到各交通路口的交通狀態(tài)；空間和時間推測單元，用于根據所述各交通路口的交通狀態(tài)以及預建立的交通處理模型，對所述各交通路口之間的道路進行空間和時間推測，獲得所述各交通路口之間每條道路的交通狀態(tài)。
6.根據權利要求5所述的通過圖像獲取交通狀態(tài)的裝置，其特征在于，所述圖像處理單元包括圖像處理模塊，用于通過圖像識別技術對所述視頻圖像進行視頻處理，獲得各交通路口每一輛車的運行情況信息；第一計算模塊，用于根據所述各交通路口每一輛車的運行情況信息，并基于道路暢通、 緩慢和擁堵狀態(tài)的判斷原則，計算所述各交通路口每一輛車的交通狀態(tài)；第一融合處理模塊，用于根據所述各交通路口每一輛車的交通狀態(tài)，結合排隊長度、車輛流量進行所述各交通路口多輛車交通狀態(tài)的融合，得到所述各交通路口的交通狀態(tài)。
7.根據權利要求5或6所述的通過圖像獲取交通狀態(tài)的裝置，其特征在于，所述空間和時間推測單元包括第二計算模塊，用于根據所述預建立的交通處理模型中的不同等級道路的平均速度， 計算出每輛車在兩個交通路口之間的等待時間；時間分配處理模塊，用于根據所述兩個路口的交通狀態(tài)、是否有紅綠燈以及所述兩個路口之間道路的長度，將所述等待時間分配到車輛對應的道路上，得到每輛車在其對應道路上的運行情況；第二融合處理模塊，用于將所述每條道路上包含的多輛車的運行情況進行融合處理， 得到所述各交通路口之間每條道路的交通狀態(tài)。
8.根據權利要求7所述的通過圖像獲取交通狀態(tài)的裝置，其特征在于，所述預建立的交通處理模型中的還包括車輛交通流密度；所述車輛交通流密度與所述平均速度之間有明確的定量關系；所述定量關系為,,ki、或 .ζ"其中，ν為平均速度，k為車輛交通流密度，Vf是最大流量
全文摘要
本發(fā)明公開了一種通過圖像獲取交通狀態(tài)的方法和裝置，涉及城市交通路況信息的處理應用領域，能夠及時準確地獲取實際道路交通狀態(tài)，提高用戶使用交通信息的及時性和準確性，方便出行規(guī)劃。本發(fā)明的方法包括獲取各交通路口上的攝像機實時拍攝的各交通路口的視頻圖像；對所述視頻圖像進行視頻處理和分析，得到各交通路口的交通狀態(tài)；根據所述各交通路口的交通狀態(tài)以及預建立的交通處理模型，對所述各交通路口之間的道路進行空間和時間推測，獲得所述各交通路口之間每條道路的交通狀態(tài)。本發(fā)明實施例主要用于通過圖像獲取交通狀態(tài)的過程中。
文檔編號G08G1/065GK102496278SQ201110410040
公開日2012年6月13日 申請日期2011年12月9日 優(yōu)先權日2011年12月9日
發(fā)明者吳春雷, 李建軍, 胡健 申請人:北京世紀高通科技有限公司