一種基于視頻的道路交通流特征參數(shù)監(jiān)測(cè)及交通綜合信息服務(wù)系統(tǒng)的制作方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種基于視頻的道路交通流特征參數(shù)監(jiān)測(cè)及交通綜合信息服務(wù)系統(tǒng)，包括交通流特征參數(shù)采集層、交通信息傳輸交換共享層、交通信息管理決策層和交通信息綜合服務(wù)層；交通流特征參數(shù)采集層通過(guò)視覺(jué)傳感器實(shí)時(shí)獲取道路圖像，通過(guò)視頻檢測(cè)方法監(jiān)測(cè)道路交通流特征參數(shù)；交通流特征參數(shù)采集層還通過(guò)工業(yè)相機(jī)獲取視頻序列圖像；建立視覺(jué)測(cè)量模型；通過(guò)模型計(jì)算得到道路交通流特征參數(shù)；將參數(shù)提交給交通信息傳輸交換共享層；交通信息管理決策層利用參數(shù)計(jì)算道路交通車流量、道路占有率參數(shù)，并決策交通狀況；交通擁擠狀況的可視化；通過(guò)交通信息綜合服務(wù)層提供可視化的交通信息。本發(fā)明能實(shí)時(shí)準(zhǔn)確獲取交通流特征參數(shù)，使道路交通安全方便管理。
【專利說(shuō)明】一種基于視頻的道路交通流特征參數(shù)監(jiān)測(cè)及交通綜合信息服務(wù)系統(tǒng)
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及一種基于視頻的道路交通流特征參數(shù)監(jiān)測(cè)及交通綜合信息服務(wù)系統(tǒng)，屬于交通【技術(shù)領(lǐng)域】。
【背景技術(shù)】
[0002]在現(xiàn)有交通資源下，充分挖掘已布設(shè)的攝像機(jī)獲取的視頻圖像數(shù)據(jù)資源來(lái)感知道路交通流參數(shù)成為目前交通研究的重要課題之一。實(shí)時(shí)準(zhǔn)確獲取交通特征參數(shù)信息是實(shí)現(xiàn)智能交通誘導(dǎo)和交通綜合信息服務(wù)重要基礎(chǔ)信息，也是為交通管理部門進(jìn)行交通管理和交通規(guī)劃提供決策依據(jù)的客觀需求。
[0003]現(xiàn)有交通流特征參數(shù)的獲取方式主要包括線圈地下采集技術(shù)
[0004](I)線圈地下采集技術(shù)，優(yōu)點(diǎn)是技術(shù)已經(jīng)成熟、易于掌握；技術(shù)非常精確。缺點(diǎn)是需要在道路建設(shè)時(shí)同步安裝，安裝過(guò)程和技術(shù)差異對(duì)檢測(cè)線圈可靠性和壽命影響較大；修理或安裝時(shí)會(huì)中斷交通并且會(huì)影響路面壽命；易被重型車輛損壞。
[0005](2)雷達(dá)定位技術(shù)，特點(diǎn)是數(shù)據(jù)采集非常方便，而且能夠提供準(zhǔn)確的交通數(shù)據(jù)信息，可全天候工作。缺點(diǎn)是成本高，而且受功率影響可能會(huì)產(chǎn)生錯(cuò)誤信息。
[0006](3)視頻檢測(cè)技術(shù)，通過(guò)攝像頭獲取道路場(chǎng)景，然后通過(guò)圖像處理分析，得到相關(guān)的交通流特征參數(shù)，與其它檢測(cè)技術(shù)相比，視頻檢測(cè)技術(shù)以視覺(jué)感知設(shè)備(如:攝像機(jī))為信號(hào)輸入，具有覆蓋范圍廣、信息豐富、檢測(cè)的參數(shù)多；安裝簡(jiǎn)便，維護(hù)方便，不破壞路面，工程造價(jià)低；適用面廣，可適用于路段、交叉路口，對(duì)環(huán)境和用戶透明而又非侵入等優(yōu)點(diǎn)。
[0007]隨著攝像技術(shù)向數(shù)字化、微型化、全方位、主動(dòng)式和智能化方向發(fā)展，視覺(jué)信息在準(zhǔn)確而有效表示智能空間中車輛動(dòng)態(tài)或靜態(tài)狀態(tài)和行為方面發(fā)揮著愈來(lái)愈重要的作用，由于視頻檢測(cè)方法的諸多優(yōu)點(diǎn)，視頻檢測(cè)方法是道路交通流特征參數(shù)獲取的研究熱點(diǎn)和發(fā)展方向。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0008]針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)存在的不足，本發(fā)明目的是提供一種能夠?qū)崟r(shí)準(zhǔn)確獲取交通流特征參數(shù)的基于視頻的道路交通流特征參數(shù)監(jiān)測(cè)及交通綜合信息服務(wù)系統(tǒng)，使得道路交通更加安全、方便管理。
[0009]為了實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明是通過(guò)如下的技術(shù)方案來(lái)實(shí)現(xiàn):
[0010]本發(fā)明的系統(tǒng)包括交通流特征參數(shù)采集層、交通信息傳輸交換共享層、交通信息管理決策層和交通信息綜合服務(wù)層；交通流特征參數(shù)采集層通過(guò)至少兩個(gè)ITS終端的視覺(jué)傳感器實(shí)時(shí)獲取道路圖像，對(duì)道路圖像通過(guò)視頻檢測(cè)方法監(jiān)測(cè)到道路交通流特征參數(shù)；交通流特征參數(shù)采集層還通過(guò)工業(yè)相機(jī)獲取交通環(huán)境場(chǎng)景的視頻序列圖像；利用透視變換法和尺度變換法對(duì)所述視頻序列圖像進(jìn)行實(shí)時(shí)跟蹤，并分析運(yùn)動(dòng)車輛狀態(tài)屬性，建立道路交通流特征參數(shù)的視覺(jué)測(cè)量模型；通過(guò)所述視覺(jué)測(cè)量模型計(jì)算得到道路交通流特征參數(shù)；利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型實(shí)現(xiàn)車型的識(shí)別；交通信息傳輸交換共享層接受到道路交通流特征參數(shù)，利用公網(wǎng)和專網(wǎng)實(shí)現(xiàn)信息傳輸、交換和共享；交通信息管理決策層利用道路交通流特征參數(shù)計(jì)算道路交通車流量參數(shù)和道路占有率參數(shù)，并通過(guò)知識(shí)庫(kù)來(lái)決策交通狀況(其中，計(jì)算和決策方法均為現(xiàn)有技術(shù)，此處不再贅述);結(jié)合GIS技術(shù)實(shí)現(xiàn)交通擁擠狀況的可視化，在GIS地圖上分別以不同的顏色標(biāo)注交通擁擠狀況；交通信息綜合服務(wù)層提供可視化的交通信息，用于交通狀態(tài)信息的發(fā)布和查詢。
[0011]上述視頻檢測(cè)方法包括以下步驟:
[0012]通過(guò)視覺(jué)傳感器拍攝的道路圖像作為處理對(duì)象；對(duì)道路圖像采用Kalman背景建模方法進(jìn)行采集、處理、背景估計(jì)和運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的提取。
[0013]上述Kalman背景建模方法包括以下幾個(gè)步驟:
[0014](al)采集或者讀取背景圖片；
[0015](a2)縮小所述背景圖片；
[0016](a3)創(chuàng)建背景圖片集；
[0017](a4)實(shí)時(shí)采集所述背景圖片集；
[0018](a5)縮小實(shí)時(shí)采集的所述背景圖片集；
[0019](a6)利用背景估計(jì)提取前景圖像；
[0020](a7)對(duì)提取的前景圖像進(jìn)行處理更新背景。
[0021]上述透視變換法包括以下幾個(gè)步驟:
[0022](bl)取視頻序列圖像中的某一幀，利用透視變換將視角轉(zhuǎn)化為垂直于地面向下；
[0023](b2)設(shè)計(jì)計(jì)算透視變換矩陣的函數(shù)；
[0024](b3)設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)實(shí)際透視變換的函數(shù)。
[0025]上述尺度變換法包括以下幾個(gè)步驟:
[0026](Cl)通過(guò)透視變換已經(jīng)得到垂直視角下的交通流序列，透視變換后對(duì)車輛進(jìn)行跟蹤后，車輛被定位在一個(gè)矩形框內(nèi)，所述矩形框是車輛的最下外接矩形，矩形框的長(zhǎng)和寬即為車輛在圖像中對(duì)應(yīng)的長(zhǎng)和寬；通過(guò)建立圖像空間與物理空間的對(duì)應(yīng)關(guān)系，即尺度標(biāo)定，計(jì)算出車輛的長(zhǎng)和寬；
[0027](c2)對(duì)車道檢測(cè)區(qū)的長(zhǎng)度進(jìn)行標(biāo)定，通過(guò)丈量實(shí)際的距離，標(biāo)定實(shí)際透視變換圖像中測(cè)量區(qū)域的像素值，就可以按等比例關(guān)系，通過(guò)透視變換后的車輛的長(zhǎng)寬的像素值，直接轉(zhuǎn)換為實(shí)際物理空間的長(zhǎng)度和寬度，再根據(jù)車輛長(zhǎng)和寬的比值和面積，可識(shí)別出車型。
[0028]上述交通流特征參數(shù)包括實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)運(yùn)動(dòng)車輛的輪廓參數(shù)、車輛行駛速度和車頭時(shí)距。
[0029]上述車輛行駛速度采用虛擬檢測(cè)線法得到。
[0030]紅色為堵塞，橙色為堵塞預(yù)警，綠色為道路暢通。
[0031]本發(fā)明可以充分挖掘已布設(shè)的攝像機(jī)獲取的視頻圖像數(shù)據(jù)資源來(lái)感知道路交通流參數(shù)，實(shí)時(shí)準(zhǔn)確獲取交通特征參數(shù)信息，另外，本發(fā)明可以供科研人員和交管部門技術(shù)人員作為交通狀況調(diào)查的輔助軟件，方便交通安全管理、交通狀況態(tài)勢(shì)評(píng)估和決策等重要基礎(chǔ)信息的全天候搜集，使得道路交通更加安全、方便管理。
【專利附圖】

【附圖說(shuō)明】[0032]圖1是本發(fā)明ITS終端的硬件原理框圖；
[0033]圖2是本發(fā)明系統(tǒng)的體系結(jié)構(gòu)圖；
[0034]圖3是ITS終端軟件界面圖；
[0035]圖4是交通現(xiàn)場(chǎng)環(huán)境下的交通流特征參數(shù)監(jiān)測(cè)界面圖。
【具體實(shí)施方式】
[0036]為使本發(fā)明實(shí)現(xiàn)的技術(shù)手段、創(chuàng)作特征、達(dá)成目的與功效易于明白了解，下面結(jié)合【具體實(shí)施方式】，進(jìn)一步闡述本發(fā)明。
[0037]參見(jiàn)圖2，本發(fā)明包括交通流特征參數(shù)采集層，交通信息傳輸交換共享層，交通管理和決策層以及交通信息綜合服務(wù)層四個(gè)模塊。
[0038]信息采集層即充分借助已布設(shè)的攝像機(jī)獲取的視頻圖像數(shù)據(jù)資源來(lái)感知交通流參數(shù)，其中車輛輪廓信息的獲取是通過(guò)機(jī)器視覺(jué)測(cè)量的方法，算法是透視變換和尺度變換法。
[0039]經(jīng)過(guò)處理的信息會(huì)通過(guò)已有的公網(wǎng)或?qū)＞W(wǎng)在各通用設(shè)備之間進(jìn)行信息的傳輸、交換和共享，而交通管理和決策層根據(jù)收到的信息對(duì)道路實(shí)施狀況進(jìn)行管理和決策，最終將信息處理結(jié)果發(fā)布在可視化設(shè)備上，給相關(guān)部門提供信息的查詢等。
[0040]本發(fā)明涉及的ITS (Intelligence Transport System)監(jiān)測(cè)終端以 EMB-4650 嵌入式工業(yè)主板為核心，擴(kuò)展了系統(tǒng)所需的各種外圍設(shè)備，包括:電源模塊、工業(yè)相機(jī)、ASK無(wú)線調(diào)制解調(diào)模塊、W1-Fi模塊、GSM通信模塊、IDE接口的程序存儲(chǔ)模塊和顯示模塊等。硬件原理框圖如圖1所示。
[0041]GSM通信模塊又MC35i模塊，Wonbond公司的單片機(jī)W77E58為核心，實(shí)現(xiàn)短消息
報(bào)警和無(wú)線話音通信。
[0042]無(wú)線調(diào)制解調(diào)模塊采用XL02-232AP1模塊，通過(guò)ITS監(jiān)測(cè)終端的是異步串行接口接入終端，交通誘導(dǎo)顯示屏集成XL02-232AP1模塊，雙方以半雙工方式交虎交通誘導(dǎo)信息。在本系統(tǒng)中交通信息發(fā)布中采用固定的數(shù)碼管和12864液晶模擬信息發(fā)布顯示和提醒服務(wù)，數(shù)碼管實(shí)時(shí)顯示通過(guò)車輛的速度，液晶屏可以發(fā)布誘導(dǎo)信息。
[0043]系統(tǒng)軟件設(shè)計(jì)采用模塊化設(shè)計(jì)思想，采用Micosoft公司的VisualStudio2008調(diào)用底層API函數(shù)開發(fā)系統(tǒng)所需底層軟件模塊，主要以DLL和OCX為封裝形式。應(yīng)用軟件主要以C#編程和Micosoft公司的SQL Sever2008數(shù)據(jù)庫(kù)、MapInfo公司提供的控件Mapxtreme2008等為開發(fā)工具實(shí)現(xiàn)了系統(tǒng)的各項(xiàng)功能。系統(tǒng)運(yùn)行開發(fā)環(huán)境為Micosoft公司的Windows XP professional SP3操作系統(tǒng),也提供了部分底層驅(qū)動(dòng)程序。Intel提供的嵌入式工控板滿足了該系統(tǒng)軟件各模塊對(duì)硬件的要求。
[0044]本發(fā)明的交通流特征參數(shù)采集層通過(guò)各個(gè)ITS終端的視覺(jué)傳感器實(shí)時(shí)獲取道路圖像信息。視覺(jué)傳感器的工作原理是:對(duì)于拍攝的圖像，采用Kalman背景建模方法進(jìn)行采集、處理、背景估計(jì)和運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的提取，軟件實(shí)現(xiàn)則利用HALCON提供的函數(shù)庫(kù)進(jìn)行開發(fā)。
[0045]通過(guò)工業(yè)相機(jī)獲取交通環(huán)境場(chǎng)景視頻序列圖像，利用圖像處理和分析技術(shù)(透視變換和尺度變換法)實(shí)時(shí)跟蹤、分析運(yùn)動(dòng)車輛狀態(tài)屬性，建立實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)運(yùn)動(dòng)車輛的輪廓參數(shù)(長(zhǎng)和寬)、車輛行駛速度(虛擬檢測(cè)線法)和車頭時(shí)距等交通流特征參數(shù)的視覺(jué)測(cè)量模型，間接計(jì)算和決策交通流量密度、道路占有率等影響交通流的重要道路交通基礎(chǔ)參數(shù)，利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型實(shí)現(xiàn)了車型的識(shí)別。其中車輛的輪廓參數(shù)測(cè)量為本系統(tǒng)的創(chuàng)新點(diǎn)。
[0046]然后將這些交通流特征參數(shù)信息提交給交通信息傳輸交換共享層，利用公網(wǎng)和專網(wǎng)實(shí)現(xiàn)各設(shè)備之間的信息傳輸、交換和共享，即信息的發(fā)布過(guò)程。
[0047]隨后交通管理和決策層利用交通流基礎(chǔ)參數(shù)計(jì)算道路交通局部和全局車流量、道路占有率間接參數(shù)和知識(shí)庫(kù)來(lái)決策交通狀況，結(jié)合GIS技術(shù)實(shí)現(xiàn)交通擁擠狀況的可視化，即在GIS地圖上分別以不同的顏色標(biāo)注交通擁擠狀況，紅色為堵塞，橙色堵塞預(yù)警，綠色為道路暢通。
[0048]最終交通信息綜合服務(wù)層提供可視化的交通信息，用于交通狀態(tài)信息的發(fā)布和查詢
[0049]對(duì)于道路交通基礎(chǔ)參數(shù)信息的采集使用的是視頻檢測(cè)方法，該方法是道路交通流特征參數(shù)獲取的研究熱點(diǎn)和發(fā)展方向。
[0050]其中，視頻檢測(cè)方法即通過(guò)視覺(jué)傳感器拍攝視頻圖像作為處理對(duì)象:對(duì)于拍攝的圖像，采用Kalman背景建模方法進(jìn)行采集、處理、背景估計(jì)和運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的提取，軟件實(shí)現(xiàn)則利用HALCON提供的函數(shù)庫(kù)進(jìn)行開發(fā)。
[0051]卡爾曼濾波實(shí)現(xiàn)背景建模的過(guò)程:
[0052](al)采集或者讀取背景圖片；
[0053](a2)縮小所述背景圖片；
[0054](a3)創(chuàng)建背景圖片集；
[0055](a4)實(shí)時(shí)采集所述背景圖片集；
[0056](a5)縮小實(shí)時(shí)采集的所述背景圖片集；
[0057](a6)利用背景估計(jì)提取前景圖像；
[0058](a7)對(duì)提取的前景圖像進(jìn)行處理更新背景。
[0059]利用透視變換法和尺度變換法獲取車輛輪廓的參數(shù)信息。
[0060]交通流視頻圖像透視變換的實(shí)現(xiàn)步驟:
[0061](bl)取交通流視頻中的某一幀，利用透視變換將視角轉(zhuǎn)化為垂直于地面向下，
[0062](b2)設(shè)計(jì)計(jì)算透視變換矩陣的函數(shù)為(意指用給定點(diǎn)生成投影變換矩陣，輸入點(diǎn)位二維非齊次坐標(biāo)，支持有限遠(yuǎn)的點(diǎn)的變換):
[0063]vector_to_proj_hom_mat2d(Px, Py, Qx, Qy, Method, CovXXI, CovYYl, CovXYI, CovXX2, CovYY2, CovXY2:HomMat2D, Covariance)
[0064](b3)設(shè)計(jì)的實(shí)現(xiàn)實(shí)際透視變換的函數(shù)為(意指把投影變換應(yīng)用于一個(gè)圖像中并且指定輸出圖像的大小):
[0065]Projective_trans_image_size(Image, Image, HomMat2D, ’bilinear’, 105,210, ’false’ )。
[0066]尺度變換的步驟為:
[0067](Cl)透視變換后對(duì)車輛進(jìn)行跟蹤后，車輛被定位在一個(gè)矩形框內(nèi)，通過(guò)建立圖像空間與物理空間的對(duì)應(yīng)關(guān)系，即尺度標(biāo)定，對(duì)車輛在圖像中對(duì)應(yīng)的長(zhǎng)和寬進(jìn)行標(biāo)定；
[0068](c2)對(duì)車道檢測(cè)區(qū)的長(zhǎng)度進(jìn)行標(biāo)定，通過(guò)丈量實(shí)際的距離，標(biāo)定實(shí)際透視變換圖像中測(cè)量區(qū)域的像素值，就可以按這個(gè)等比例關(guān)系(k)，通過(guò)透視變換后的車輛的長(zhǎng)寬的像素值，直接轉(zhuǎn)換為實(shí)際物理空間的長(zhǎng)度和寬度。這就是尺度變換法。[0069]各ITS終端通過(guò)公網(wǎng)或?qū)＞W(wǎng)(交通部門的光纖環(huán)網(wǎng)、WLAN、Internet和3G等)，實(shí)現(xiàn)各ITS終端之間互聯(lián)互通，并與交通管理部門的監(jiān)控中心互聯(lián)互通，達(dá)到各ITS監(jiān)測(cè)終端之間數(shù)據(jù)動(dòng)態(tài)交換和共享，實(shí)現(xiàn)一種集交通誘導(dǎo)提醒、交通狀況態(tài)勢(shì)評(píng)估、決策和實(shí)時(shí)發(fā)布交通狀態(tài)信息的廣域分布式交通綜合信息服務(wù)平臺(tái)。
[0070]如圖3所示，交通現(xiàn)場(chǎng)環(huán)境下的已有視頻設(shè)備會(huì)對(duì)交通流特征參數(shù)進(jìn)行監(jiān)測(cè)，主要涉及的是交通信息采集層。
[0071]信息采集層利用的是道路上已有的視頻監(jiān)測(cè)設(shè)備，按照軟件模塊設(shè)定的程序會(huì)自動(dòng)對(duì)監(jiān)測(cè)到的視頻信息進(jìn)行預(yù)處理。
[0072]如圖4所示，ITS終端軟件界面是駕駛員直接進(jìn)行操作的界面，按照?qǐng)D中所示駕駛員可直接看到的可視化信息如車速、當(dāng)前路段狀態(tài)以及實(shí)時(shí)路況誘導(dǎo)等信息。另外駕駛員可直接對(duì)軟件進(jìn)行操作獲取所需要的信息。
[0073]本發(fā)明通過(guò)實(shí)驗(yàn)室模擬和現(xiàn)場(chǎng)測(cè)試，實(shí)現(xiàn)了實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)運(yùn)動(dòng)車輛的輪廓參數(shù)(長(zhǎng)和寬)、車輛行駛速度和車頭時(shí)距等交通流特征參數(shù)的視覺(jué)測(cè)量模型，間接計(jì)算和決策交通流量密度、道路占有率等影響交通流的重要道路交通基礎(chǔ)參數(shù)，利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型實(shí)現(xiàn)了車型的識(shí)別；實(shí)現(xiàn)了 ITS終端通過(guò)公網(wǎng)或?qū)＞W(wǎng)(交通部門的光纖環(huán)網(wǎng)、WLAN、Internet和3G等)，互聯(lián)互通，達(dá)到各ITS監(jiān)測(cè)終端之間數(shù)據(jù)動(dòng)態(tài)交換和共享，實(shí)現(xiàn)一種集交通誘導(dǎo)提醒、交通狀況態(tài)勢(shì)評(píng)估、決策和實(shí)時(shí)發(fā)布交通狀態(tài)信息的廣域分布式交通綜合信息服務(wù)平臺(tái)；系統(tǒng)可應(yīng)用于離線或在線狀態(tài)下，供科研人員和交管部門技術(shù)人員作為交通狀況調(diào)查的輔助軟件，方便交通安全管理、交通狀況態(tài)勢(shì)評(píng)估和決策等重要基礎(chǔ)信息的全天候搜集。
[0074]以上顯示和描述了本發(fā)明的基本原理和主要特征和本發(fā)明的優(yōu)點(diǎn)。本行業(yè)的技術(shù)人員應(yīng)該了解，本發(fā)明不受上述實(shí)施例的限制，上述實(shí)施例和說(shuō)明書中描述的只是說(shuō)明本發(fā)明的原理，在不脫離本發(fā)明精神和范圍的前提下，本發(fā)明還會(huì)有各種變化和改進(jìn)，這些變化和改進(jìn)都落入要求保護(hù)的本發(fā)明范圍內(nèi)。本發(fā)明要求保護(hù)范圍由所附的權(quán)利要求書及其等效物界定。
【權(quán)利要求】
1.一種基于視頻的道路交通流特征參數(shù)監(jiān)測(cè)及交通綜合信息服務(wù)系統(tǒng)，其特征在于， 包括交通流特征參數(shù)采集層、交通信息傳輸交換共享層、交通信息管理決策層和交通信息綜合服務(wù)層； 所述交通流特征參數(shù)采集層通過(guò)至少兩個(gè)ITS終端的視覺(jué)傳感器實(shí)時(shí)獲取道路圖像，對(duì)所述道路圖像通過(guò)視頻檢測(cè)方法監(jiān)測(cè)到道路交通流特征參數(shù)； 所述交通流特征參數(shù)采集層還通過(guò)工業(yè)相機(jī)獲取交通環(huán)境場(chǎng)景的視頻序列圖像；利用透視變換法和尺度變換法對(duì)所述視頻序列圖像進(jìn)行實(shí)時(shí)跟蹤，并分析運(yùn)動(dòng)車輛狀態(tài)屬性，建立道路交通流特征參數(shù)的視覺(jué)測(cè)量模型；通過(guò)所述視覺(jué)測(cè)量模型計(jì)算得到道路交通流特征參數(shù)；利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型實(shí)現(xiàn)車型的識(shí)別； 所述交通信息傳輸交換共享層接受到道路交通流特征參數(shù)，利用公網(wǎng)和專網(wǎng)實(shí)現(xiàn)信息傳輸、交換和共享； 所述交通信息管理決策層利用道路交通流特征參數(shù)計(jì)算道路交通車流量參數(shù)和道路占有率參數(shù)，并通過(guò)知識(shí)庫(kù)來(lái)決策交通狀況；結(jié)合GIS技術(shù)實(shí)現(xiàn)交通擁擠狀況的可視化，在GIS地圖上分別以不同的顏色標(biāo)注交通擁擠狀況； 所述交通信息綜合服務(wù)層提供可視化的交通信息，用于交通狀態(tài)信息的發(fā)布和查詢。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于視頻的道路交通流特征參數(shù)監(jiān)測(cè)及交通綜合信息服務(wù)系統(tǒng)，其特征在于，` 所述視頻檢測(cè)方法包括以下步驟: 通過(guò)所述視覺(jué)傳感器拍攝的道路圖像作為處理對(duì)象； 對(duì)所述道路圖像采用Kalman背景建模方法進(jìn)行采集、處理、背景估計(jì)和運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的提取。
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于視頻的道路交通流特征參數(shù)監(jiān)測(cè)及交通綜合信息服務(wù)系統(tǒng)，其特征在于， 所述Kalman背景建模方法包括以下幾個(gè)步驟: (al)采集或者讀取背景圖片； U2)縮小所述背景圖片； U3)創(chuàng)建背景圖片集； (a4)實(shí)時(shí)采集所述背景圖片集； (a5)縮小實(shí)時(shí)采集的所述背景圖片集； (a6)利用背景估計(jì)提取前景圖像； (a7)對(duì)提取的前景圖像進(jìn)行處理更新背景。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于視頻的道路交通流特征參數(shù)監(jiān)測(cè)及交通綜合信息服務(wù)系統(tǒng)，其特征在于， 所述透視變換法包括以下幾個(gè)步驟: (bl)取視頻序列圖像中的某一幀，利用透視變換將視角轉(zhuǎn)化為垂直于地面向下； (b2)設(shè)計(jì)計(jì)算透視變換矩陣的函數(shù)； (b3)設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)實(shí)際透視變換的函數(shù)。
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的基于視頻的道路交通流特征參數(shù)監(jiān)測(cè)及交通綜合信息服務(wù)系統(tǒng)，其特征在于，所述尺度變換法包括以下幾個(gè)步驟: (Cl)通過(guò)透視變換已經(jīng)得到垂直視角下的交通流序列，透視變換后對(duì)車輛進(jìn)行跟蹤后，車輛被定位在一個(gè)矩形框內(nèi)，所述矩形框是車輛的最下外接矩形，矩形框的長(zhǎng)和寬即為車輛在圖像中對(duì)應(yīng)的長(zhǎng)和寬；通過(guò)建立圖像空間與物理空間的對(duì)應(yīng)關(guān)系，即尺度標(biāo)定，計(jì)算出車輛的長(zhǎng)和寬； (c2)對(duì)車道檢測(cè)區(qū)的長(zhǎng)度進(jìn)行標(biāo)定，通過(guò)丈量實(shí)際的距離，標(biāo)定實(shí)際透視變換圖像中測(cè)量區(qū)域的像素值，就可以按等比例關(guān)系，通過(guò)透視變換后的車輛的長(zhǎng)寬的像素值，直接轉(zhuǎn)換為實(shí)際物理空間的長(zhǎng)度和寬度，再根據(jù)車輛長(zhǎng)和寬的比值和面積，可識(shí)別出車型。
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于視頻的道路交通流特征參數(shù)監(jiān)測(cè)及交通綜合信息服務(wù)系統(tǒng)，其特征在于， 所述交通流特征參數(shù)包括實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)運(yùn)動(dòng)車輛的輪廓參數(shù)、車輛行駛速度和車頭時(shí)距。
7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的基于視頻的道路交通流特征參數(shù)監(jiān)測(cè)及交通綜合信息服務(wù)系統(tǒng)，其特征在于， 所述車輛行駛速 度采用虛擬檢測(cè)線法得到。
8.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于視頻的道路交通流特征參數(shù)監(jiān)測(cè)及交通綜合信息服務(wù)系統(tǒng)，其特征在于， 紅色為堵塞，橙色為堵塞預(yù)警，綠色為道路暢通。
【文檔編號(hào)】G08G1/01GK103700261SQ201410002938
【公開日】2014年4月2日 申請(qǐng)日期:2014年1月3日 優(yōu)先權(quán)日:2014年1月3日
【發(fā)明者】鄭樹康, 李敏, 沈浩東, 范新南, 張學(xué)武, 張卓 申請(qǐng)人:河海大學(xué)常州校區(qū)