一種通過車燈偵測分析夜間交通流量的方法
【專利摘要】一種通過車燈偵測分析夜間交通流量的方法，在現(xiàn)有交通偵測系統(tǒng)的監(jiān)測畫面中設(shè)定一條虛擬偵測線；對(duì)觸及虛擬偵測線的亮點(diǎn)進(jìn)行亮度和顏色分析；保留可能為車燈的亮點(diǎn)，通過垂直相關(guān)性、水平相關(guān)性和兩車燈之間的紋理量進(jìn)行車燈配對(duì)，計(jì)算各車燈配對(duì)組合的信心指數(shù)Iij，然后依次選取信心指數(shù)最高且Rv和Rh皆大于閾值Tv的車燈配對(duì)組合，Tv=0.5，該車燈配對(duì)組合為一車輛的左右車燈，即完成一輛車的監(jiān)測。該方法利用車燈偵測來分析交通流量情況，為路人提供實(shí)時(shí)的道路交通信息，讓他們能夠參考交通情況，規(guī)劃安排行車路線，避開堵塞路段。如此一來，將可以分散交通流量，大幅提升交通效率。
【專利說明】一種通過車燈偵測分析夜間交通流量的方法

【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明屬于交通管理【技術(shù)領(lǐng)域】，涉及一種交通流量的分析方法，特別涉及一種通 過車燈偵測分析夜間交通流量的方法。

【背景技術(shù)】
[0002] 近年來，隨著數(shù)字?jǐn)z影與通訊傳輸設(shè)備的快速發(fā)展，越來越多的國家致力于研 究包含通訊、感測與控制、影像處理等多方面技術(shù)的智能型運(yùn)輸系統(tǒng)（ITSIntelligent TransportationSystems),用來管控交通流量、減少交通堵塞，提升各類運(yùn)輸車輛的流動(dòng) 性。期待能透過實(shí)時(shí)交通信息的傳輸與整合來提升交通運(yùn)輸質(zhì)量。這些相關(guān)智能型運(yùn)輸系 統(tǒng)的研發(fā)提供了許多功能：如路人可以取得實(shí)時(shí)路況信息，安排行車路線或選擇不同的交 通運(yùn)輸工具；而警方也可根據(jù)實(shí)時(shí)路況來執(zhí)行適當(dāng)?shù)慕煌ü芸夭呗浴?br> [0003] 為了提供一般大眾安全、便利且迅速的交通環(huán)境，基于影像處理的自動(dòng)化交通監(jiān) 控系統(tǒng)的研發(fā)已成為刻不容緩的任務(wù)，已有大量的學(xué)者在此領(lǐng)域研究。由數(shù)字?jǐn)z影機(jī)所構(gòu) 成的交通監(jiān)控系統(tǒng)成為當(dāng)前分析實(shí)時(shí)交通情況的主流。但目前多數(shù)研究著眼于白天交通情 況的分析，然而夜間交通的監(jiān)控也相當(dāng)重要。夜間交通監(jiān)控影像因受亮度不足、能見度不佳 與光線反射等因素的影響，相較之下更具分析難度本發(fā)明的目的是提供一種通過車燈偵測 分析夜間交通流量的方法，利用車燈偵測來分析交通流量情況，為路人提供實(shí)時(shí)的道路交 通信息，大幅提升交通效率。


【發(fā)明內(nèi)容】

[0004] 本發(fā)明的目的是提供一種通過車燈偵測分析夜間交通流量的方法，利用車燈偵測 來分析交通流量情況，為路人提供實(shí)時(shí)的道路交通信息，大幅提升交通效率。
[0005] 為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明所采用的技術(shù)方案是：一種通過車燈偵測分析夜間交通 流量的方法，其特征在于，該方法具體按以下步驟進(jìn)行： 步驟1:在現(xiàn)有交通偵測系統(tǒng)的監(jiān)測畫面中設(shè)定一條虛擬偵測線； 步驟2 :對(duì)觸及監(jiān)測畫面中虛擬偵測線的亮點(diǎn)，即車燈的亮度和顏色特性進(jìn)行分析： 首先，由亮點(diǎn)的中心向邊緣選取三個(gè)車燈像素點(diǎn)，一個(gè)像素點(diǎn)的亮度值L(x，y)與RGB 顏色值的計(jì)算關(guān)系式如下：

【權(quán)利要求】
1. 一種通過車燈偵測分析夜間交通流量的方法，其特征在于，該方法具體按以下步驟 進(jìn)行： 步驟1 :在現(xiàn)有交通偵測系統(tǒng)的監(jiān)測畫面中設(shè)定一條虛擬偵測線； 步驟2 :對(duì)觸及監(jiān)測畫面中虛擬偵測線的亮點(diǎn)，即車燈的亮度和顏色特性進(jìn)行分析： 首先，由亮點(diǎn)的中心向邊緣選取三個(gè)車燈像素點(diǎn)，一個(gè)像素點(diǎn)的亮度值L(x，y)與RGB 顏色值的計(jì)算關(guān)系式如下： 將RGB變異納入?yún)⒖剂?，輔助偵測車燈亮點(diǎn)； RGB變異度V(X，y)如下式所示： Fixy?= Cx：y'jf - iG{x.y}~ !(x.y)f I(x. y}f/3(2) Jfx, v}-i -G{x.j;-}-B(x,y-}y3 亮度值L(x,y)高而RGB變異度V(x,y)低的像素保留；反之，則濾除像素；應(yīng)用影像 形態(tài)學(xué)的運(yùn)算與相連區(qū)域分析所算得的車燈像素，即可能為車燈的亮點(diǎn)區(qū)域； 然后，對(duì)每一個(gè)亮點(diǎn)，計(jì)算其邊緣上每一個(gè)點(diǎn)（xi,yi)到中心點(diǎn)（xc,yc)的距離di, 所有的di形成一個(gè)集合D，定義如下： D={4 =4X=-xcf-tr：-Y,，Γ } ⑶ (3) 式中，（xi,yi)是邊緣上的點(diǎn)，i=l--η,η是邊緣點(diǎn)個(gè)數(shù)； 集合D的標(biāo)準(zhǔn)差為：σ= 系(4) (4) 式中，〇是標(biāo)準(zhǔn)差；μ是所有di的平均值； 同時(shí)，使用適性閾值G: Tc.=0.!><(JT^ X Hl ,(I (5) (5) 式中，Wc、Hc分別為該亮點(diǎn)的寬與高； 若一亮點(diǎn)的標(biāo)準(zhǔn)差σ小于Γσ，則該亮點(diǎn)可能為車燈，予以保留；反之，則應(yīng)被濾除； 接著進(jìn)行車燈配對(duì)： 1)垂直相關(guān)性 計(jì)算配對(duì)評(píng)估的兩盞車燈中心點(diǎn)的垂直距離Ah以及該兩個(gè)中心點(diǎn)分別到邊緣的垂 直距離Ii1 (h2)，該兩盞車燈的垂直相關(guān)性Rv: Rv=I-Ah/Ch1+h2) (6) 兩車燈的垂直距離不會(huì)大于各自中心點(diǎn)至上邊緣或下邊緣的距離和，即Λh<I1Jh2 ; 2)水平相關(guān)性 計(jì)算監(jiān)控畫面中虛擬偵測線所顯示位置的公路的路寬W，再計(jì)算畫面中兩車燈的水平 距離Λ#與路寬W的比例，并通過下式來表示兩盞車燈的水平相關(guān)性Rh :
兩盞車燈水平距離Ar與路寬W的比例需處于[0.667，0.685]范圍內(nèi)， 3)兩車燈之間的紋理量 利用邊緣偵測中的Sobel算子，計(jì)算兩車燈之間區(qū)域內(nèi)的邊緣像素所占的比例Rt : Rt=E/A (8) (8) 式中，A為兩車燈間的區(qū)域面積，E為此區(qū)域內(nèi)的邊緣像素個(gè)數(shù)。Rt值介于0?1 之間； 步驟3 :兩車燈屬于同一輛車的信心指數(shù)I: I-aXRv+bXRh+cXRt (9) (9) 式中，a、b、c分別為Rv、Rh、Rt的相對(duì)權(quán)重（a+b+c=l); 找出監(jiān)測畫面中所有車燈配對(duì)組合P,.,形成集合P:
計(jì)算各車燈配對(duì)組合的信心指數(shù)L，然后依次選取信心指數(shù)最高且Rv和Rh皆大于閾 值Tv的車燈配對(duì)組合，Tv= 0.5,該車燈配對(duì)組合為一車輛的左右車燈，即完成一輛車的 監(jiān)測。
2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的通過車燈偵測分析夜間交通流量的方法，其特征在于，所述 步驟2中三個(gè)車燈像素的選取原則：先在亮點(diǎn)中心處選取一個(gè)像素點(diǎn)，然后在亮點(diǎn)的中心 與亮點(diǎn)邊緣之間的等距離處選取一個(gè)像素點(diǎn)，最后在亮點(diǎn)的邊緣處選取一個(gè)像素點(diǎn)，該三 個(gè)像素點(diǎn)在同一直線上。
3. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的通過車燈偵測分析夜間交通流量的方法，其特征在于，所述 步驟2中像素的亮度值1^(\7)高，即亮度值為1^(220,262) ;像素的變異度￥〇^，7)低， 即變異度為V(〇, 20)。
【文檔編號(hào)】G08G1/065GK104318783SQ201410548470
【公開日】2015年1月28日 申請(qǐng)日期:2014年10月16日 優(yōu)先權(quán)日:2014年10月16日
【發(fā)明者】馬永杰, 李鵬飛 申請(qǐng)人:西北師范大學(xué)