[发明专利]一种交通密度检测系统及其检测方法

说明书

技术领域

本发明涉及交通密度检测领域，特别涉及一种交通密度检测系统及其检测方法。

背景技术

交通密度是指一条车道上车辆的密集程度，即在某一瞬间单位长度一条车道上的车辆数，又称车流密度。密度的大小则可直接判定拥挤程度，从而决定采用何种交通管理和控制措施。因为仅用交通量等参数难以全面描述交通流的实际状态。例如，交通量趋于零，既可以是描述车辆数极少时的道路交通，也可以表示交通严重拥挤，车流处于停滞状态。现有的观测密度主要有出入量法和道路占有率法，但是这些方法并不能准确的表示某一个路段的交通密度，只是知道该道路中的车辆数量，通过车辆的数量来大致判断拥堵程度，而并不能实时确定某个特定区域的拥堵程度。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是现有计算交通流密度的方式适应性不高、计算复杂且计算误差较大和无法准确计算出某区域实时的车流密度的技术问题。

本发明解决上述技术问题的技术方案如下：一种交通密度检测系统的检测方法，包括以下步骤：

步骤1、采集视频数据信息，并将视频数据信息发送到远程终端；

步骤2、所述远程终端接收并提取所述视频数据信息中连续的三帧图像，并计算三帧所述图像中任一帧图像选定区域的车道长度和车道数；

步骤3、对三帧所述图像进行降维处理并将降维后的图像转化为灰度图像；

步骤4、对三帧所述灰度图像通过帧间差分法进行处理得到待检测图像后，对所述待检测图像进行清晰化处理；

步骤5、对待检测图像进行检测得到图像中选定区域的车辆数量，通过选定区域的车道长度、车道数和车辆数量计算得到车辆密度。

在上述技术方案的基础上，本发明还可以做如下改进。

进一步，步骤2中根据三帧所述图像中任一帧图像的分辨率和图像中的像素点数量来计算选定区域的车道长度和车道数。

采用上述进一步方案的有益效果是：系统自动分析图像分辨率和选定区域的像素点个数以计算出选定区域的车道长度和车道数，这样可保证较高的计算精度。

进一步，所述步骤4中对三帧所述灰度图像通过帧间差分法进行处理得到待检测图像具体包括：对三帧所述灰度图像中的前两帧图像采用帧间差分法处理后得到处理图像A₁，对三帧所述灰度图像中的后两帧图像采用帧间差分法处理后得到处理图像A₂，将处理图像A₁和处理图像A₂融合得到待检测图像。

采用上述进一步方案的有益效果是：采用帧间差分法得到的二值图像车辆内部易形成空洞，导致一辆车被检测成两辆车，甚至当内部空洞过大时，仅剩车辆头部和尾部的像素，容易导致车辆漏检。而采用帧间差分法融合了三帧图像的差分结果，可消除或减少车辆内部空洞像素，增强了车辆完整性。

进一步，所述步骤4中对所述待检测图像进行清晰化处理具体包括以下步骤：

4.1、对所述待检测图像采用膨胀算子进行膨胀处理；

4.2、对膨胀处理过后的待检测图像中具有完整轮廓的图形的内部区域进行填充；

4.3、对填充过后的待检测图像采用腐蚀算子进行腐蚀处理；

4.4、判断腐蚀处理过后的待检测图像中是否存在噪声，对噪声做删除处理得到清晰化处理过的待检测图像。

采用上述进一步方案的有益效果是：通过对待检测图像进行清晰化处理，提高系统检测图像中车辆数量的精度，避免因图像不清导致的失误。

进一步，还包括：步骤6、将计算得到的车辆密度信息进行显示并存储。

采用上述进一步方案的有益效果是：将计算得到的车辆密度进行存储，方便过后查询。

本发明还提供实现上述检测方法的一种交通密度检测系统，包括视频数据收集装置和远程终端，

所述视频数据收集装置用于采集视频数据信息，并将视频数据信息发送到远程终端；

所述远程终端用于接收并提取所述视频数据信息中连续三帧图像，并计算该图像中选定区域的车道长度和车道数，对三帧所述图像进行降维处理并将降维后的图像转化为灰度图像，并对三帧所述灰度图像通过帧间差分法进行处理得到待检测图像后，对所述待检测图像进行清晰化处理，且通过对清晰化处理过的待检测图像进行检测得到图像中车辆数量，并计算得到车辆密度。

进一步，所述视频数据收集装置包括：无人机视频拍摄装置。

采用上述进一步方案的有益效果是：使用限制较小，可随时移动方便采集不同区域的视频图像，无现有设备中常见的检测盲点。