[发明专利]一种区块背景建模的视频车流量检测方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种视频车流量检测方法，具体涉及一种区块背景建模的视频车流量检测方法。

背景技术

针对城市交通路段和十字路口道路视频车流量检测的实际应用场景，普遍采用的方法有:车牌识别、车体识别、虚拟线圈等方法。各种方法都有各自优点和缺点，

基于车牌识别与车体识别方式的车流量检测，晚上必须有补光灯，对于仅仅是道路流量检测需求存在功耗高，强光照射对驾驶员有刺激。

目前基于虚拟线圈的车流量检测方法大部分采用以像素为单位的高斯背景建模，由于车流量检测系统应用场景为高速公路、城市道路和十字路口，外界的环境光变化，静态阴影、运动阴影、各色运动车流导致的视频流图像亮度的变化非常快，为了得到比较好的图像质量，摄像机的增益、曝光时间会随着图像亮度信息的变化而显著变化。虚拟线圈的背景会随着摄像机成像参数的变化而快速变化。同时城市十字路口车流量的间歇性停止和运动，存在较长时间的背景遮挡等问题，单纯的以像素为单位的高斯背景建模很容易引入噪声干扰。

发明内容

为解决现有技术的不足，本发明的目的在于提供一种一种区块背景建模的视频车流量检测方法，以解决现有技术功耗高、强光照射对驾驶员有刺激、容易引入噪声干扰的技术问题。

为了实现上述目标，本发明采用如下的技术方案：

一种区块背景建模的视频车流量检测方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤一：当确定好虚拟线圈在视频图像中的位置后，视频信号输入模块将虚拟线圈分割为3个块；

步骤二：运动帧差检测模块对图像数据进行运动帧差检测，检测出虚拟线圈3个块的运动状态；

步骤三：背景帧差检测模块对图像数据进行背景差检测，根据背景差检测结果，再结合先前时刻线圈的运动时序状态更新当前的背景模型。

前述的一种区块背景建模的视频车流量检测方法，其特征在于，所述步骤一包括：视频信号输入模块根据车辆运动方向将虚拟线圈内数据分为3个块。

前述的一种区块背景建模的视频车流量检测方法，其特征在于，所述步骤二包括：将3个块依次定义为1块，2块，3块；当1块运动且2块静止且3块静止时，判断当前虚拟线圈为车辆进入状态；当1块运动且2块运动且3块静止时，判断当前虚拟线圈为有车辆状态；当1块静止且2块静止且3块运动时，判断当前虚拟线圈为车辆离开状态。

前述的一种区块背景建模的视频车流量检测方法，其特征在于，先前时刻线圈的运动时序状态由状态时序模块获取。

前述的一种区块背景建模的视频车流量检测方法，其特征在于，步骤二包括：

步骤2a：进行运动帧差检测和阴影检测，判断差异尺寸是否大于最小目标尺，如果是，进行步骤2b，如果否，进行步骤2c；

步骤2b：判断是否只是阴影，如果是，转到步骤一，如果否，更新参考帧差；

步骤2c：查找状态时序模块中本块的状态，确定当前状态下的更新周期，如果达到更新周期的更新时刻后更新参考帧差。

前述的一种区块背景建模的视频车流量检测方法，其特征在于，所述步骤三包括：

步骤3a：背景帧差检测模块建立主背景模型和候选背景模型；

步骤3b：当图像数据进入背景帧差检测模块后，与主背景模型进行比较，以确定在设定周期内主背景模型出现的次数，以此决定主背景模型的有效性权重；

步骤3c：图像数据与候选背景模型比较，以确定在设定周期内候选背景模型出现的次数，以此决定候选背景模型的有效性权重；

步骤3d：结合背景模型检测算法的有无车状态和虚拟线圈运动时序逻辑状态来修正当前主背景模型。

前述的一种区块背景建模的视频车流量检测方法，其特征在于，所述步骤3a包括：

步骤3a1：判断主背景是否存在，如果存在，进行主背景差检测；

步骤3a2：如果不存在，判断候选背景是否存在，如果存在，进行候选背景差检测；

步骤3a3：如果不存在，创建候选背景，初始化权。

前述的一种区块背景建模的视频车流量检测方法，其特征在于，所述步骤3b包括：

步骤3b1：进行主背景差检测，判断差异尺寸是否大于最小目标尺寸，如果是，进行步骤3b2，如果否，进行步骤3b3；

步骤3b2：降低候选背景权重；如果运动帧差状态逻辑判断为无车，增加错误计数；如果错误计数大于最大错误计数，清除主背景；

步骤3b3：更新当前背景和主背景权重，降低候选背景权重。