[发明专利]一种基于无人机高清视频的交通流调查处理方法

权利要求书

1.一种基于无人机高清视频的交通流调查处理方法，其特征在于，包括以下步骤：

视频采集步骤，将无人机悬停在选定的城市道路交叉口上方，并拍摄高清视频；

稳像预处理步骤，将高清视频拷贝并进行稳像预处理，输出图片序列；

检测追踪步骤，将稳像后的图片序列作为来源数据进行对运动物体的检测和追踪；

分析统计步骤，对追踪到的目标ID和当前的运动坐标进行车流量的分析和统计；以及，

输出步骤，将车流量的统计数据传输给客户端图形界面进行显示，并生成数据和报表。

2.根据权利要求1所述的基于无人机高清视频的交通流调查处理方法，其特征在于，所述稳像预处理步骤包括以下子步骤：步骤一，对当前帧图像进行平移、旋转和缩放，使其和前一帧图像没有差别，并将当前帧图像和前一帧图像的移动向量写入日志文件；步骤二，根据日志文件对当前帧图像进行平移、旋转和缩放。

3.根据权利要求2所述的基于无人机高清视频的交通流调查处理方法，其特征在于，所述稳像预处理步骤的步骤一为：首先，查找当前帧图像和前一帧图像的剧烈的抖动，缩小图像并计算位移量；然后，对缩小的图像分别进行两倍和四倍的放大，精细调节这些图像块的位移大小直至找到原始图像的移动向量。

4.根据权利要求1至3任意一项所述的基于无人机高清视频的交通流调查处理方法，其特征在于，所述检测追踪步骤包括以下子步骤：

降噪处理子步骤，采用中值滤波法对灰度图像进行降噪处理；

二值化处理子步骤，采用阀值分割法对图像进行二值化处理；

车辆检测子步骤，采用背景差分法进行车辆检测；以及，

车辆跟踪子步骤，通过包括车辆标识符、位置以及大小的团块对车辆进行跟踪。

5.根据权利要求4所述的基于无人机高清视频的交通流调查处理方法，其特征在于，所述降噪处理子步骤先对图片序列中的每一列数据进行最大值、中间值以及最小值的计算，然后对最大值、中间值以及最小值取均数作为滤波结果的输出像素值。

6.根据权利要求4所述的基于无人机高清视频的交通流调查处理方法，其特征在于，所述二值化处理子步骤预先设定阈值T，根据                                               将图像分成大于T和小于T的两个像素群。

7.根据权利要求4所述的基于无人机高清视频的交通流调查处理方法，其特征在于，所述车辆检测子步骤先选取背景中的至少一幅图像作为背景平均图像，然后把后续图像序列的当前帧和背景图像相减，进行背景消去；当所得到的像素数大于预先设定阈值T时，则判定被观察场景中有运动目标。

8.根据权利要求4所述的基于无人机高清视频的交通流调查处理方法，其特征在于，所述车辆跟踪子步骤为：对候选像素进行图像分割，判断该分割图像的像素属于目标、背景或其他区域，将具有相同特征的像素点集合成一个区域；使用轮廓面积作为特征量标识车辆，将视频流序列中不同的图像的同一个运动目标联系起来，用椭圆形框进行标示；进行卡尔曼运动估计，用以提供新的图像分割区域检测的速度和准确度，依此进行循环。

9.根据权利要求4所述的基于无人机高清视频的交通流调查处理方法，其特征在于，所述分析统计步骤为轨迹生成和轨迹后处理，包括对目标数据数目、事件数据数目和时间戳的分析，所述目标数据数目包括目标的ID、质心图象坐标、图象坐标宽度、图象坐标高度、速度、类型、所在车道以及所在区域；所述事件数据数目包括标志、目标ID号、事件、车道、红绿灯状态、速度以及事件附加数据。

10.根据权利要求9所述的基于无人机高清视频的交通流调查处理方法，其特征在于，所述输出步骤所输出的报表包括短期观测报告和长期观测报告，所述短期观测报告的数据包括5min交通量、白天12h交通量、高峰小时交通量、高峰小时流量比、高峰小时系数、道路方向分布系数、繁忙方向交通量占合计交通量的比率以及右转、直行和左转弯车流比率；所述长期观测报告的数据包括年平均日交通量、周平均日交通量、月平均日交通量、年平均月交通量、年最高小时交通量、第30位年最大小时交通量、第30位交通量系数、月交通量变化系数以及周日交通量变化系数。