[发明专利]一种融合实时交通状态信息的道路背景提取与更新方法

权利要求书

1.一种融合实时交通状态信息的道路背景提取与更新方法，其特征在于：包括：

A、根据道路交通运行的实时状态和光照变化估测的结果构建选择性背景帧提取模型；

B、根据构建的选择性背景帧提取模型依次进行初始背景选取、背景更新区域检测和背景更新处理，以实现对道路背景的自适应更新；

所述步骤A，其包括：

A1、对交通监控视频图像进行采集；

A2、对交通监控视频图像进行光照变化估测，得到道路背景更新时刻；

A3、从交通监控视频图像中提取出宏观交通状态运行参数，并根据宏观交通状态运行参数评估道路的实时交通运行状态；

A4、根据道路的实时交通运行状态参数计算选择性图像帧的模型置信度；

A5、根据道路背景更新的光照变化估测结果、道路的实时交通运行状态和选择性图像帧的模型置信度构建选择性背景帧提取模型；

所述步骤A4，其具体为：

根据交通视频图像当前帧车辆区域的边缘占有率Occ_k和运动车辆边缘特征点的光流速度值Vel_k计算选择性图像帧的模型置信度参数值W_k，所述选择性图像帧的模型置信度参数值W_k的计算公式为：

w_k＝Vel_k/Vel_max+(1-Occ_k/Occ_max)，

其中，{Vel_k，Occ_k}为当前帧宏观交通运行状态的参数特征集，Vel_max和Occ_max分别为参数特征集采样序列中光流速度的最大值和边缘占有率的最大值。

2.根据权利要求1所述的一种融合实时交通状态信息的道路背景提取与更新方法，其特征在于：所述步骤A2，其包括：

A21、构建时间序列分析自回归估计模型，所述时间序列分析自回归估计模型为：

其中，I_t为交通监控视频图像t时刻的亮度，为交通监控视频图像t时刻的亮度预测值，a_p为I_t-p对I_t的阶系数，ε_p为随机干扰项，p为大于等于1的整数；

A22、根据交通监控视频图像t时刻的亮度I_t、t时刻的亮度预测值和动态更新的光照亮度扰动阈值TI，构建道路背景更新的亮度置信区间R，其中，

A23、判断实时测量的光照亮度是否在亮度置信区间R内，若是，则流程结束，反之，则转至步骤B对背景进行更新。