一種基于視頻序列的車流量方波統(tǒng)計(jì)法
【專利摘要】本發(fā)明涉及一種基于視頻序列的車流量方波統(tǒng)計(jì)法。本發(fā)明使用CCD鏡頭和圖像采集卡獲得高速公路汽車行駛過的圖像，將信息傳給計(jì)算機(jī)通過轉(zhuǎn)換軟件將視頻文件轉(zhuǎn)化成為BMP格式的幀圖片，并按照一定得格式命名。然后對每幀圖像進(jìn)行數(shù)字圖像處理，包括對采集的圖像進(jìn)行灰度處理、幀差、二值化等，其目的主要提取在背景中的運(yùn)動(dòng)對象。接下來設(shè)置標(biāo)志線區(qū)域，即檢測汽車通過的區(qū)域，在該區(qū)域使用方波檢測方法，對二值圖像進(jìn)行分析，按照檢測線中的白色像素的個(gè)數(shù)判斷是否有車通過，當(dāng)白色像素點(diǎn)的數(shù)量在某一時(shí)刻大于某一閾值，則判斷有汽車通過，從而進(jìn)行車輛的計(jì)數(shù)。本發(fā)明能有效避免攝像機(jī)抖動(dòng)引起的誤差，提高了測量精確度。
【專利說明】一種基于視頻序列的車流量方波統(tǒng)計(jì)法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明屬于智能交通管理【技術(shù)領(lǐng)域】中的圖像處理和模式識別領(lǐng)域，具體涉及一種基于差分和二值化共同處理提取視頻運(yùn)動(dòng)目標(biāo)和基于設(shè)置標(biāo)志線的車流量方波統(tǒng)計(jì)法。
【背景技術(shù)】
[0002]交通阻塞已經(jīng)成為現(xiàn)代社會(huì)一個(gè)相當(dāng)嚴(yán)重的問題。在過去十多年中，人們的注意力已經(jīng)放在如何進(jìn)行有效和合理交通管理上。智能交通系統(tǒng)(ITS)被認(rèn)為是解決地面交通阻塞的唯一辦法，很多文獻(xiàn)報(bào)道了相關(guān)的研究。
[0003]作為ITS的基礎(chǔ)，交通管理系統(tǒng)(ATMS)，它是依靠先進(jìn)的交通監(jiān)測技術(shù)、計(jì)算機(jī)信息處理技術(shù)和通信技術(shù)，對城市道路和市際高速公路綜合網(wǎng)絡(luò)的交通運(yùn)營和設(shè)施進(jìn)行一體化的控制和管理，通過監(jiān)視車輛運(yùn)行來控制交通流量，快速準(zhǔn)確地處理轄區(qū)內(nèi)發(fā)生的各種事件，以便使得客貨運(yùn)輸達(dá)到最佳狀態(tài)。在大量的道路交通信息采集的研究領(lǐng)域，視頻圖像的采集方法由于其強(qiáng)大的真實(shí)反映能力已經(jīng)成為研究主流之一。
[0004]目前，基于視覺的交通信息采集系統(tǒng)比較好的是使用熵值作為特征參數(shù)的檢測方法。但該方法的缺點(diǎn)是對攝像機(jī)抖動(dòng)太過敏感，這樣可能造成對車輛的誤測，從而影響檢測量的精確度。Viarani提出了一個(gè)稱之為“虛擬感應(yīng)環(huán)”的方法來提取交通信息，但這個(gè)方法對不同的光線條件很敏感。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0005]本發(fā)明針對現(xiàn)有技術(shù)的不足，提供了一種基于視頻序列的車流量方波檢測法，該方法是基于差分和二值化共同處理提取視頻運(yùn)動(dòng)目標(biāo)和標(biāo)志線設(shè)置的方波統(tǒng)計(jì)法實(shí)現(xiàn)的。
[0006]本發(fā)明所采用的技術(shù)方案是:使用CCD鏡頭和圖像采集卡獲得高速公路汽車行駛過的圖像，將信息傳給計(jì)算機(jī)通過轉(zhuǎn)換軟件將視頻文件轉(zhuǎn)化成為BMP格式的幀圖片，并按照一定得格式命名。然后對每幀圖像進(jìn)行數(shù)字圖像處理，包括對采集的圖像進(jìn)行灰度處理、幀差、二值化等，其目的主要提取在背景中的運(yùn)動(dòng)對象。接下來設(shè)置標(biāo)志線區(qū)域，即檢測汽車通過的區(qū)域，在該區(qū)域使用方波檢測方法，對二值圖像進(jìn)行分析，按照檢測線中的白色像素的個(gè)數(shù)判斷是否有車通過，當(dāng)白色像素點(diǎn)的數(shù)量在某一時(shí)刻大于某一閾值，則判斷有汽車通過，從而進(jìn)行車輛的計(jì)數(shù)。
[0007]本發(fā)明的有益效果是，提供了一種對攝像機(jī)抖動(dòng)敏感性較弱，因而提高測量精確度的實(shí)時(shí)車流量道路檢測方法。
【專利附圖】

【附圖說明】
[0008]圖1為本發(fā)明【具體實(shí)施方式】系統(tǒng)模塊框圖；
[0009]圖2為本發(fā)明【具體實(shí)施方式】系統(tǒng)流程圖；
[0010]圖3為本發(fā)明【具體實(shí)施方式】方波波值圖；
[0011]圖4為本發(fā)明【具體實(shí)施方式】車輛檢測步驟及效果圖?！揪唧w實(shí)施方式】
[0012]參照說明附圖1，本發(fā)明的核心流程為:首先輸入視頻圖像，接著根據(jù)道路具體情況設(shè)置標(biāo)志線以及各標(biāo)志線上的參數(shù)，在設(shè)置標(biāo)志線的位置時(shí)系統(tǒng)把當(dāng)前標(biāo)志線和監(jiān)測區(qū)域上的圖像作為初始的背景圖像，所以只能在標(biāo)志線沒有車輛時(shí)設(shè)定。完成上述的參數(shù)初始化后系統(tǒng)就可以進(jìn)行車輛檢測了，車輛檢測時(shí)首先需要對圖像進(jìn)行預(yù)處理，預(yù)處理步驟包括灰度化處理、背景差計(jì)算、二值化；圖像預(yù)處理后再進(jìn)行方波計(jì)算，最后進(jìn)行車輛計(jì)數(shù)和背景更新步驟。
[0013]參照說明附圖2，以下對各個(gè)步驟進(jìn)行詳細(xì)的說明:
[0014]步驟SI，輸入視頻信息。
[0015]步驟S2，對于讀取的道路視頻信息，讀取第一幀圖像作為背景幀，為后續(xù)參數(shù)設(shè)置提供參考。由于不同的公路，車道數(shù)量、背景都不一致，為了能使在不同的公路中都能實(shí)現(xiàn)車流量的統(tǒng)計(jì)，本發(fā)明選擇了多車道設(shè)置標(biāo)記線的方法。即每車道均設(shè)置一條標(biāo)志線，檢測該車道的車流量，然后把所有車道的流量數(shù)相加，即可得出該公路在某時(shí)段的車流量。為了適應(yīng)不同角度的拍攝和不同車道的公路，本發(fā)明設(shè)置標(biāo)志線位置手工調(diào)整的功能。通過調(diào)節(jié)車道數(shù)量，各個(gè)標(biāo)志線的左寬度、右寬度和高度，得到最優(yōu)檢測區(qū)域，從而使車輛統(tǒng)計(jì)更加精確。
[0016]步驟S3，對視頻圖像進(jìn)行灰度處理，并將處理后圖像做差分計(jì)算，消除因光照、天氣、亮度、攝像頭拍攝抖動(dòng)等外部原因?qū)σ曨l圖像的錄制所產(chǎn)生的影響，然后運(yùn)用OTSU (最大類間方差法)方法對差分圖像做二值處理，從而提取出運(yùn)動(dòng)目標(biāo)。其中:
[0017]灰度化 處理:
[0018]假設(shè)圖像某點(diǎn)的R、G、B值，則該點(diǎn)的亮度值:
[0019]Y=0.299 X R+0.587 X G+0.114 X B ;
[0020]再令:R=G=B=Y，得到的新圖像，便是灰度圖。
[0021]差分法:
[0022]設(shè)在&和t2時(shí)刻的兩幅灰度圖像取值為f (X，y, t)和f (X，y, t2)，則二值化差分圖為:fChafen = f (X，y, ti)-f (X，y, t2)。
[0023]二值化
【權(quán)利要求】
1.一種基于視頻序列的車流量方波統(tǒng)計(jì)法，其特征在于該方法包括以下步驟: 步驟SI，輸入道路視頻信息； 步驟S2，對于讀取的道路視頻信息，讀取第一幀圖像作為背景幀，同時(shí)在每車道均設(shè)置一條標(biāo)志線，檢測該車道的車流量； 步驟S3，對視頻圖像進(jìn)行灰度處理，并將處理后圖像做差分計(jì)算，消除外部原因?qū)σ曨l圖像的錄制所產(chǎn)生的影響，然后運(yùn)用最大類間方差法對差分圖像做二值處理，從而提取出運(yùn)動(dòng)目標(biāo)；其中: 所述的灰度處理是:假設(shè)圖像某點(diǎn)的R、G、B值，則該點(diǎn)的亮度值: Y=0.299XR+0.587XG+0.114XB，再令:R=G=B=Y，得到的新圖像，便是灰度圖； 所述的差分法計(jì)算是:設(shè)在A和t2時(shí)刻的兩幅灰度圖像取值為f (Xj^1)和f(x, y, t2),則二值化差分圖為； 所述的二值處理是
【文檔編號】G06K9/46GK103778790SQ201410014861
【公開日】2014年5月7日 申請日期:2014年1月13日 優(yōu)先權(quán)日:2014年1月13日
【發(fā)明者】孔萬增, 周凌霄, 徐思佳, 徐飛鵬, 孫志海 申請人:杭州電子科技大學(xué)