[发明专利]一种基于虚拟检测带的交通流量检测方法

说明书

技术领域

本发明具体涉及一种基于虚拟检测带的交通流量检测方法，属于交通信息采集技术领域。

背景技术

随着社会经济的快速发展，人均汽车拥有量急剧增加，给道路交通出行带来了巨大的压力。为了解决这个问题，人们做了大量的努力，应对方法之一就是建立智能交通系统。然而，无论多么先进的交通检测系统，都必须建立在对交通目标的正确检测的基础上。目前，车辆检测技术有很多种，按方法可分为感应线圈检测、微波检测、视频检测、红外检测等。其中，基于视频的检测技术得到了人们的广泛关注，其基本原理就是利用车辆的某种特征把车辆目标从动态的图像序列中提取出来。与其他检测方法比，具有以下优点：安装时无须破坏路面；可以同步进行视频监控；检测设置灵活；支持多条车道同时检测等优点。基于视频的智能交通系统发展迅速，理论研究也取得了突破性的进展，得到了越来越多的人的关注。

视频车辆检测技术通常分为两大类：基于虚拟传感器(虚拟点、虚拟线、虚拟线圈)的非模型交通信息检测技术、基于目标提取和模型跟踪的交通信息检测技术。虚拟检测带法属于第一种检测技术，是虚拟线法的一种，算法能够完成车流量、车速和车型分类等交通参数的提取，实时性较高，可以满足智能交通的需要。

现在基于视频的车流量统计方法有很多，可这些方法大都存在要么方法复杂，要么准确性差的问题。如专利申请号201310197031.6、名称为“基于虚拟线圈技术的视频车流量统计技术”的专利，该方法使用了虚拟线圈的方式进行车流量统计。首先需要使用预处理机制，对图像分割处理以分离出运动前景，并对产生的运动前景分割图进行滤波，膨胀、连通域检测、连通域去除、连通域填充及腐蚀等一系列的操作。然后对虚拟线圈进行设置，虚拟线圈尽量占满一个车道的宽度，长度约大于轿车长度的1.5倍。最后，需要在整幅图像范围内对背景更新。在这种方法中，虚拟线圈的覆盖范围要大于轿车的面积，虽然这样可以获得更多的车辆信息，却增大了需要处理的数据量。同时，需要进行一系列的预处理及在整幅图像范围内进行背景更新也使得计算过程十分复杂，进一步降低了系统的实时性。而且，该方法仅利用一个检测线圈进行车流量的检测，容易对行驶在机动车道上的三轮车等非机动车也进行计数，易产生误计数；此外，该方法并未对阴影进行处理，而阴影对车辆检测的准确性有着很大的影响，降低了车辆计数精度。

如专利申请号201210415069.1、名称为“一种车辆定位及交通流量检测系统与方法”的专利，虽然也是用于交通流量检测，但与本专利相比，需要增加多个路侧设备、车载定位单元和远程监控中心，硬件成本大大提高。

如专利申请号201410232479.1、名称为“一种基于蓝牙的交通流量检测装置及实现方法”的专利，虽然也是用于交通流量检测，但与本专利相比，需要建设调度中心和n个基站，增加车载蓝牙装置，硬件成本大大提高。

如专利申请号201410146310.4、名称为“一种多车道车辆轨迹时空图的自动生成方法”的专利，并非用于交通流量检测，主要是进行车辆特征点的提取，从而生成驶过车辆的时空轨迹图，用于车辆轨迹跟踪。

发明内容

为了解决以上技术问题，本发明的一种基于虚拟检测带的交通流量检测方法，步骤如下：

步骤1)、在所述车道上方设置摄像机，摄像机与工控机相连，通过摄像机进行视频输入；

步骤2)、设置虚拟检测带位置：分别对n≥1个车道设定检测带，在每个车道上设定两条检测带，检测带面积为S₀，两条检测带之间的距离小于一辆小轿车的长度；检测信号初始化设置为低电平状态；

步骤3)、对输入的视频进行模板初始化，该初始化的步骤依次为：读取步骤1)步骤中的视频图像→计算整个检测带的特征值，设定为完全标准模板A₀→检测带阴影区检测，包括计算无阴影检测带的特征值及阴影区面积，设定为无阴影标准模板N₀及标准阴影面积T₀；

步骤4)、进行图像帧计数器加1的处理，指向下一帧图像；

步骤5)、帧计数器达到设定值后，进行模板更新；重新计算模板特征，用新模板替换步骤3)步骤中的模板；

步骤6)、计算整个检测带的实时特征值，设定为A₁；计算无阴影检测带的实时特征值，设定为N₁；计算阴影区实时面积，设定为T1；