[发明专利]图像式的交通参数检测系统与方法及计算机程序产品

说明书

技术领域

本公开涉及一种图像式(image based)的交通参数(traffic parameter)检测系统与方法及计算机程序产品。

背景技术

即时交通信息检测可以提供有关交通阻塞、交通事故、预期延误时间与替代路线等最新的信息给驾驶人，并通过探测、预测的交通数据来协助驾驶人在发生交通问题时重新设定行车路径，指引使用者最迅速的路线，并可正确预估到达的时间。以车辆为例，交通参数例如是(1)车流密度(壅塞状况)、计数，可用来监控路段或路口行车状况，(2)停等时间、排队长度、平均车速，可用来最佳化红绿灯时间，(3)单一车辆车速、车道切换、安全车距，可用来警告违规驾驶，(4)临时停车事件，可用于快速事故的排除。

相较于电磁感应线圈、雷达测速枪及红外线感测器，感光式摄影机感测器具有多样化信息取得及可同时检测多车道的特点。基于视觉式(vision-based)的交通参数检测技术可分为基于背景相减(backgroundsubtraction)的检测法以及基于虚拟线圈的检测法。基于背景相减的检测法如图1的范例所示，通过图像校正的技术，先将输入的图像帧110进行兴趣区域校正120，并利用背景相减法或帧差法，进行背景相减130，检测出移动物件，再利用物件追踪技术进行物件追踪140，例如追踪车辆，然后进行交通参数估计150，例如车辆计数或车速估计。

基于背景相减法的已知文献中，例如有的是检测所撷取数字图像的边缘，并对此边缘进行学习，以撷取移动物体的部分来进行阴影移除及相连元件标记，再进行区块合并及车辆追踪，而获得交通参数。有的是利用背景相减法产生可代表移动物体的差值图像，再将此移动物体分为多个区域，而分析其中的有效区域及无效区域，藉以删除无效区域并将有效区域群聚(cluster)，而用以追踪移动物体。有的是使用目前图像与背景图像的差值来检测前景物，通过阴影移除、相连元件标示法得到单一车辆物件，再通过色彩信息作为物件相关的准则来进行车辆追踪。有的是通过架设两支摄影机来取得信号的相关性，将最大相关时的平移做为汽车移动的时间。

基于虚拟线圈的检测法如图2的范例所示，在图像上设定虚拟线圈210，此虚拟线圈例如是检测窗或检测线。并设定触发条件来判断是否有车行经该虚拟检测窗，如检测车辆通过事件220与检测进出检测窗时间相关230，作为后续的交通参数估计的依据，例如车辆计数或车流密度估计。图3是在一图像帧310上设定虚拟线圈的一范例示意图，其中，在车道340前后设置两虚拟线圈，如检测窗332与334，则可从图像剖面轴350，通过此两进出检测窗332与334于时间轴上的相关性，来估计车道340的平均车速。相较于背景相减法，基于虚拟线圈的检测法可得到较稳定的车辆检测，但此检测法没有再继续追踪物件，例如单一车辆车速估计、车道切换、安全车距等。

基于虚拟线圈法的已知文献中，例如有的是分析道路鸟瞰图中的道路，将车辆前(后)的特征部分注册为样板(template)，并在更新样板时利用图形匹配(pattern-matching)方式追踪车辆，来提高车流量检测的准确性。有的是设定检测窗来做为车辆通过事件检测，并且考虑日夜的情况，在白天通过图像的边缘特征(Edge)，而在夜间则通过车灯检测来做为检测车辆的依据。有的是计算所撷取图像中各车道感兴趣区域的对数灰阶值频谱，并计算其与基准对数灰阶值频谱在高频部分的差量，而用以辨别车道感兴趣区域是否有车辆，以计算车流量。

时下交通参数检测技术往往需要安装及维修的高成本，或是运算量大，或是易受环境光源、阴影或摄影机本身晃动所影响而造成车辆检测不易，或是不能精确切割出单一车辆而造成物件追踪的困难。所以，交通参数检测的机制需要具有追踪单一物件的能力、提高物件计数、物件追踪的准确度、以及通过物件追踪的结果来提高交通参数估计的稳定性，以有效取出多样性的交通参数，做为即时监控交通流量等应用。

发明内容

本公开的实施范例可提供一种图像式的交通参数检测系统与方法及计算机程序产品。