基于機(jī)器視覺的車速和車輛排隊(duì)長(zhǎng)度的檢測(cè)方法
【專利摘要】本發(fā)明涉及一種應(yīng)用于城市交叉路口的基于機(jī)器視覺的車速和車輛排隊(duì)長(zhǎng)度的檢測(cè)方法，其特征在于，首先在城市交叉路口的停車線和人行橫道之間設(shè)置檢測(cè)區(qū)域，在檢測(cè)區(qū)域內(nèi)判斷車輛是否存在；若存在車輛，則計(jì)算車速。當(dāng)檢測(cè)到所在車道車速低于2km/h時(shí)，開始啟動(dòng)排隊(duì)長(zhǎng)度檢測(cè)程序。沿相應(yīng)車道設(shè)置多個(gè)可活動(dòng)的虛擬線圈(簡(jiǎn)稱伸縮窗)，并當(dāng)檢測(cè)到伸縮窗非零像素個(gè)數(shù)和大于某一閾值，并且伸縮窗內(nèi)全部非零像素個(gè)數(shù)和與前一時(shí)刻窗內(nèi)全部非零像素個(gè)數(shù)和之差小于某一閾值，伸縮窗長(zhǎng)度相應(yīng)地增加。最后利用相機(jī)標(biāo)定把像素值轉(zhuǎn)換為實(shí)際的長(zhǎng)度值。
【專利說明】基于機(jī)器視覺的車速和車輛排隊(duì)長(zhǎng)度的檢測(cè)方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及智能交通系統(tǒng)的交通參數(shù)采集領(lǐng)域，特別涉及一種應(yīng)用于城市交叉路口的基于機(jī)器視覺的車速和車輛排隊(duì)長(zhǎng)度的檢測(cè)方法。
【背景技術(shù)】
[0002]隨著經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，交通也得到了很大的發(fā)展，但是卻出現(xiàn)了很多問題，如交通擁堵、交通事故頻發(fā)和交通環(huán)境惡化等，并且這些問題已經(jīng)影響到了人們的日常生活。智能交通系統(tǒng)是對(duì)解決交通運(yùn)輸問題進(jìn)行探索的最新成果。
[0003]在城市交通中，交叉路口影響著整個(gè)城市的交通安全水平。當(dāng)交叉路口的平均行車速度降至2km/h以下，車輛開始排隊(duì)，并且出現(xiàn)交通擁堵。同時(shí)，當(dāng)車輛行使緩慢時(shí)，尾氣排放量會(huì)增加，這就使得城市的空氣質(zhì)量進(jìn)一步惡化。實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)的交通信息采集是實(shí)現(xiàn)智能交通的關(guān)鍵。而道路實(shí)時(shí)車速和車輛排隊(duì)長(zhǎng)度是智能交通系統(tǒng)的核心基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，所以非常有必要對(duì)城市交叉路口的車速和排隊(duì)長(zhǎng)度的檢測(cè)方法進(jìn)行研究。
[0004]目前有關(guān)實(shí)時(shí)車速和車輛排隊(duì)長(zhǎng)度的信息采集的研究也開始得到廣泛關(guān)注，已經(jīng)取得了一定的研究成果。尤其是實(shí)時(shí)車速作為智能交通的重要參數(shù)之一，在高速路和快速路上已經(jīng)被廣泛應(yīng)用。
[0005]車輛排隊(duì)長(zhǎng)度檢測(cè)方法的研究雖然沒有車速檢測(cè)那么成熟，但隨著圖形處理技術(shù)和計(jì)算機(jī)視覺的快速崛起，也得到了一定程度的發(fā)展。
[0006]發(fā)明人在實(shí)現(xiàn)本發(fā)明的過程中，發(fā)現(xiàn)現(xiàn)有技術(shù)至少存在以下缺點(diǎn)和不足:
[0007]現(xiàn)有技術(shù)主要集中于高速公路、快速路等交通環(huán)境良好的車輛檢測(cè)，無法應(yīng)用到復(fù)雜的城市交叉路口。
[0008]車輛排隊(duì)狀態(tài)的判斷復(fù)雜。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0009]為了解決現(xiàn)有技術(shù)局限于高速公路和快速路，提高檢測(cè)方法的準(zhǔn)確率、實(shí)時(shí)性和魯棒性，本發(fā)明實(shí)施例提供了一種基于機(jī)器視覺的車速和車輛排隊(duì)長(zhǎng)度的檢測(cè)方法，具體實(shí)施方案如下:
[0010]攝像機(jī)架設(shè)在路口旁的支架上，以俯視的角度拍攝迎面而來的車輛。通過攝像機(jī)所獲取的交通視頻，包含著與車速和車輛排隊(duì)無關(guān)的大量信息，在車速檢測(cè)過程中，如果對(duì)整幅圖像進(jìn)行處理，勢(shì)必導(dǎo)致計(jì)算量過大，難以滿足檢測(cè)車輛實(shí)時(shí)性的要求，需要去除與檢測(cè)車輛無關(guān)的信息，因此需要設(shè)置檢測(cè)區(qū)域。在視頻圖像中，檢測(cè)區(qū)域設(shè)置在交叉路口的停車線和人行斑馬線之間，該區(qū)域受到的干擾是最小的；在檢測(cè)區(qū)域內(nèi)進(jìn)行背景差分運(yùn)算、陰影去除和形態(tài)學(xué)區(qū)域填充，然后對(duì)得到的二值圖像進(jìn)行垂直投影，利用垂直投影曲線圖判斷車輛是否存在；若存在車輛，則計(jì)算車輛駛?cè)牒婉偝鰴z測(cè)區(qū)域所用的幀數(shù)，根據(jù)攝像機(jī)的幀率和檢測(cè)區(qū)域的寬度計(jì)算瞬時(shí)速度，進(jìn)而求出交叉路口的平均車速。
[0011]車輛出現(xiàn)排隊(duì)現(xiàn)象一般是在紅燈期間或者路口出現(xiàn)車輛通行緩慢即綠燈期間車速較低的時(shí)候，因此，當(dāng)檢測(cè)到車速低于2km/h時(shí)，開始啟動(dòng)排隊(duì)長(zhǎng)度檢測(cè)程序。
[0012]因?yàn)檐囕v排隊(duì)時(shí)，攝像機(jī)采集到的視頻幀里面的車道寬度隨著排隊(duì)長(zhǎng)度的增加逐漸減小，為了提高檢測(cè)精度，本文采用多個(gè)伸縮窗(即可變化的虛擬線圈)進(jìn)行檢測(cè)，伸縮窗的寬度根據(jù)所在的車道線寬度設(shè)定，以便能有效地減少誤差。在車輛排隊(duì)情況下，可以設(shè)定相應(yīng)的η個(gè)伸縮窗，同時(shí)計(jì)算η個(gè)伸縮窗對(duì)應(yīng)的像素?cái)?shù)，然后利用攝像機(jī)架設(shè)的高度、檢測(cè)區(qū)域距離攝像機(jī)的水平距離、攝像機(jī)的視角寬度和俯角大小對(duì)攝像機(jī)進(jìn)行標(biāo)定，從而可以推導(dǎo)出每個(gè)像素對(duì)應(yīng)的實(shí)際距離，進(jìn)而計(jì)算出車輛排隊(duì)的長(zhǎng)度。
【專利附圖】

【附圖說明】:
[0013]為了更清楚地說明發(fā)明實(shí)施例或現(xiàn)有技術(shù)中的技術(shù)方案，下面將對(duì)實(shí)施例或現(xiàn)有技術(shù)描述中所需要使用的附圖作簡(jiǎn)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(duì)于本領(lǐng)域普通技術(shù)人員來講，在不付出創(chuàng)造勞動(dòng)性的前提下，還可以根據(jù)附圖獲得其他的附圖。
[0014]圖1是本發(fā)明實(shí)施例檢測(cè)區(qū)域設(shè)置示例圖。
[0015]圖2是本發(fā)明實(shí)施例車輛排隊(duì)檢測(cè)方法的示例圖。
【具體實(shí)施方式】:
[0016]為使本發(fā)明的目的、技術(shù)方案和優(yōu)點(diǎn)更加清楚，下面將結(jié)合附圖對(duì)本發(fā)明實(shí)施方式作進(jìn)一步地詳細(xì)描述。
[0017]在視頻的每一幀圖像的固定位置，設(shè)置覆蓋所要監(jiān)控的多個(gè)車道的檢測(cè)區(qū)域。檢測(cè)區(qū)域的位置設(shè)置在城市交叉路口的停車線和人行斑馬線之間。檢測(cè)區(qū)域的位置設(shè)置如圖1所示，在檢測(cè)區(qū)域內(nèi)進(jìn)行背景差分運(yùn)算，即利用當(dāng)前幀圖像與背景圖像相減并二值化分割運(yùn)動(dòng)區(qū)域。然后進(jìn)行陰影去除、形態(tài)學(xué)區(qū)域填充和垂直投影。
[0018]垂直投影法是指對(duì)檢測(cè)區(qū)域內(nèi)的二值圖像從左至右統(tǒng)計(jì)該二值圖像每一列非零像素的個(gè)數(shù)。如果檢測(cè)區(qū)域內(nèi)有車存在，經(jīng)過垂直投影將得到封閉的波形，該波形的寬度即是運(yùn)動(dòng)區(qū)域的寬度。當(dāng)運(yùn)動(dòng)區(qū)域的寬度比給定閾值Tw大，則判斷有車輛的存在。給定閾值Tw設(shè)置為普通小橋車車身寬度的90%。若存在車輛，則計(jì)算車輛駛?cè)牒婉偝鰴z測(cè)區(qū)域所用的幀數(shù)，根據(jù)攝像機(jī)的幀率和檢測(cè)區(qū)域的寬度計(jì)算瞬時(shí)速度，進(jìn)而求出交叉路口的平均車速。各個(gè)車道相互獨(dú)立處理，每一個(gè)車道處理的流程是相同的。
[0019]當(dāng)檢測(cè)到車速低于2km/h時(shí)，開始啟動(dòng)排隊(duì)長(zhǎng)度檢測(cè)程序。
[0020]因?yàn)檐囕v排隊(duì)時(shí)，攝像機(jī)采集到的視頻幀里面的車道寬度隨著排隊(duì)長(zhǎng)度的增加逐漸減小，為了提高檢測(cè)精度，本文采用多個(gè)伸縮窗(即可變化的虛擬線圈)進(jìn)行檢測(cè)，伸縮窗的寬度根據(jù)所在的車道線寬度設(shè)定，以便能有效地減少誤差。把第一個(gè)伸縮窗的寬度設(shè)置為閾值W1，在y軸方向長(zhǎng)度為N1 (N1為所在排隊(duì)線一個(gè)車輛長(zhǎng)度像素，避免斷層和車輛空隙造成的誤檢)；第二的伸縮窗的寬度設(shè)置為閾值W2，在y軸方向長(zhǎng)度為N2，依此類推，第η個(gè)伸縮窗的寬度設(shè)為Wn，在y軸方向長(zhǎng)度為Nn。如圖2所示。
[0021]伸縮窗算法如下:
[0022]第一個(gè)伸縮窗放置在車道停止線處，當(dāng)檢測(cè)到第一個(gè)伸縮窗非零像素和大于某一閾值，并且伸縮窗內(nèi)全部非零像素和與前一時(shí)刻窗內(nèi)全部非零像素和之差小于某一閾值，伸縮窗長(zhǎng)度加N1，即在y軸方向上伸長(zhǎng)N1個(gè)像素單位，反之長(zhǎng)度減少，但不會(huì)少于一個(gè)像素。
[0023]當(dāng)?shù)谝粋€(gè)伸縮窗的伸長(zhǎng)到設(shè)定的最大值M1時(shí)，它就不再伸長(zhǎng)，這時(shí)開啟第二個(gè)伸縮窗。重復(fù)上述步驟。
[0024]以此類推，直到開啟第η個(gè)伸縮窗。
[0025]按照上述的檢測(cè)方法，在車輛排隊(duì)情況下，可以設(shè)定相應(yīng)的η個(gè)伸縮窗，同時(shí)計(jì)算η個(gè)伸縮窗對(duì)應(yīng)的像素?cái)?shù)，然后利用攝像機(jī)架設(shè)的高度、檢測(cè)區(qū)域距離攝像機(jī)的水平距離、攝像機(jī)的視角寬度和俯角大小對(duì)攝像機(jī)進(jìn)行標(biāo)定，從而可以推導(dǎo)出每個(gè)像素對(duì)應(yīng)的實(shí)際距離，進(jìn)而計(jì)算出車輛排隊(duì)的長(zhǎng)度。
[0026]以上所述僅為本發(fā)明的較佳實(shí)施例，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)。
【權(quán)利要求】
1.一種應(yīng)用于城市交叉路口的基于機(jī)器視覺的車速和車輛排隊(duì)長(zhǎng)度的檢測(cè)方法，其特征是:首先在城市交叉路口的停車線和人行橫道之間設(shè)置檢測(cè)區(qū)域，在檢測(cè)區(qū)域內(nèi)進(jìn)行背景差分運(yùn)算、陰影去除和形態(tài)學(xué)區(qū)域填充，然后對(duì)得到的二值圖像進(jìn)行垂直投影，利用垂直投影曲線圖判斷車輛是否存在；若存在車輛，則計(jì)算車輛駛?cè)牒婉偝鰴z測(cè)區(qū)域所用的幀數(shù)，根據(jù)攝像機(jī)的幀率和檢測(cè)區(qū)域的寬度計(jì)算瞬時(shí)速度，進(jìn)而求出交叉路口的平均車速。將車速作為車輛排隊(duì)的依據(jù)，當(dāng)檢測(cè)到所在車道車速低于2km/h時(shí)，開始啟動(dòng)排隊(duì)長(zhǎng)度檢測(cè)程序。為了提高檢測(cè)精度，沿相應(yīng)車道設(shè)置多個(gè)可活動(dòng)的虛擬線圈(簡(jiǎn)稱伸縮窗)，并當(dāng)檢測(cè)到伸縮窗非零像素個(gè)數(shù)和大于某一閾值，并且伸縮窗內(nèi)全部非零像素個(gè)數(shù)和與前一時(shí)刻伸縮窗內(nèi)全部非零像素個(gè)數(shù)和之差小于某一閾值，則伸縮窗長(zhǎng)度相應(yīng)地增加。最后利用相機(jī)標(biāo)定把像素值轉(zhuǎn)換為實(shí)際的長(zhǎng)度值。
【文檔編號(hào)】G08G1/052GK103456170SQ201310138108
【公開日】2013年12月18日 申請(qǐng)日期:2013年4月22日 優(yōu)先權(quán)日:2013年4月22日
【發(fā)明者】李建雄, 劉影, 羅廳, 劉俊星 申請(qǐng)人:天津工業(yè)大學(xué)