[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

说明书

技术领域

本发明涉及一种交通流调查处理方法，尤其涉及一种基于无人机高清视频的交通流调查处理方法。

背景技术

车辆识别和跟踪是智能交通技术中的一项重要内容，在未来交通信息采集与交通控制管理方面具有广阔的应用前景；现有的车辆识别与跟踪技术主要基于固定摄像头的视频进行研究，但是固定摄像头受制于移动困难，覆盖范围有限等缺点，大大制约了其在城市交通监控中的作用发挥。而现有传统的交通流特性调查主要采用对交通量、车速、密度等分别进行调查的方法，不仅在调查过程及数据处理上需要大量的人力和物力，而且还会出现一定程度上的干扰交通、调查样本量不大、调查过程不可再现等问题。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是需要提供一种不但可以显著减少外业调查工作量，而且还具有不影响交通，数据采集和分析处理过程能够根据需要重复进行，交通实况资料可长期保存的交通流调查处理方法。

对此，本发明提供一种基于无人机高清视频的交通流调查处理方法，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。

本发明属于数字图像处理技术领域，具体涉及了一种通过电子稳像和视觉分析的基于无人机高清视频的交通流调查处理方法，该交通流调查处理方法先通过稳像器对无人机拍摄的高清视频进行预处理，然后输出到目标捕获软件进行运动物体检测和追踪，再将结果传输给轨迹分析软件进行车流量统计，最后输出到图形界面进行显示，生成交通流的量化评判数据及报表。

无人机（UAV）作为一种新兴的信息采集手段逐渐进入到交通工程领域，无人机通过搭载高分辨率的摄像设备能够进行机动、灵活和大范围的交通信息采集，这样既能按照一定的路径进行行进中的信息采集，又能悬停于观测区域上方获取交通视频。但无人机（UAV）采集交通信息也有其固有难度，如：视频的抖动、由于视频传感器随着无人机的高速运动而运动、视频序列影像中背景的复杂性以及运动目标信息的多样性等特点，这些特点使得处理目标检测跟踪的问题变得更加困难。

本发明以交叉口的交通流为研究对象，通过无人机（UAV）正上方悬停的方式采集交叉口的交通流视频，并对无人机（UAV）采集的视频进行分析，识别交叉口内的车辆个体、车速以及跟踪车辆的运动过程；通过研究交叉口悬停无人机（UAV）视频的特点，设计出能够克服视频抖动、平动、转动以及上下浮动等不利影响的车辆识别和跟踪处理方法，进而实现了交叉口内交通信息的有效提取。

与现有技术相比，本发明应用视频车辆检测的手段来进行对交通流特性的调查和处理，通过对摄像机录制的交通实况进行数据采集和分析处理，可获得多种精度很高的交通数据，不但可以显著减少外业调查工作量，而且还具有不影响交通，数据采集和分析处理过程可根据需要重复进行，交通实况资料可长期保存；在此基础上，本发明相比其他同类的路段式视频分析交通流调查系统相比，克服了无人机（UAV）在采集交通信息上的固有难度，并具有在交叉口12个方向上的全部交通流量的统计功能，能总结拥堵形成和消散的规律，为交叉口信号配时优化、交通渠化改善等拥堵治理措施提供数据支持。

本发明的进一步改进在于，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。优选地，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。通过对帧图像的配套缩小和放大来查找移动向量，能够快速、准确地消除视频的抖动。

本发明的进一步改进在于，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。