[发明专利]一种基于视频图像的车头间距测量方法及系统

说明书

本发明公开了一种基于视频图像的车头间距测量方法及系统，方法包括：确定摄像机参数；在待测量车辆上确定测量点；根据摄像机参数计算测量点的世界坐标；根据测量点的世界坐标计算每辆待测量车辆的车头位置；根据每辆待测量车辆的车头位置计算相邻两辆车辆的车头间距。本发明基于视频图像来测量车头间距，误差更小；只需确定摄像机参数、测量点及其世界坐标，再结合现有车辆定位、车牌定位和车辆分割的方法，即可实现车头间距的自动测量，不再需人工操作，通过自动化测量的方式大大减小了人工工作量且成本较低；能精确计算相邻两辆车辆的车头间距而不是一个车队或者一个路段上的平均车头间距，更加可靠。本发明可广泛应用于智能交通领域。

技术领域

本发明涉及智能交通领域，尤其是一种基于视频图像的车头间距测量方法及系统。

背景技术

车头间距指在一条车道上同向行驶的一列车队中，前后相邻两辆车的车头之间的距离。车头间距的分布与交通流三要素(即流量、速度和密度)密切相关，不同道路状况下车头间距具有不同的规律性；同时，准确的车头间距分布模型是驾驶安全、司机特性等研究的基础。因此，车头间距是交通流运行分析中的一个重要参数。

当前计算车头间距的方法主要包括直接计算法与间接计算法。

直接计算法通常根据车辆所装载的GPS定位系统的数据得出，使用该方法进行车头间距测量时，受GPS精度以及GPS安装位置的不确定性影响，该测量方法误差较大；同时，该方法必须采用至少两辆测试车，且测试车辆必须始终保持跟车状态，也即两辆测试车辆之间不被其他车辆插入或影响，因此该方法在实际的道路环境中不易操作。

间接测量法主要包括基于车头时距的方法、基于跟驰模型的方法和基于交通密度的方法这三类方法。车头时距是用时间表示的车头间距，是指一条车道上同向行驶的一列车队中，相邻两辆车车头端部通过某一断面的时间间隔，通常由人工调查或机器检测所得。基于车头时距的方法得到车头时距后，再通过车头时距与车辆瞬时速度的乘积得到车头间距，这种方法虽然采集简单，但误差较大。基于跟驰模型是一种微观的车辆驾驶行为描述方法，是研究无法超车的单一车道上车辆列队行驶时后车跟随前车的行驶状态的一种理论，跟驰模型的核心思想是将当前车辆在下一时刻的位置表示成当前时刻当前车辆与前车的车头间距、驾驶员反应灵敏度等一系列相关变量的函数。当某一路段或者某一车辆队列的跟驰模型确定后，基于跟驰模型的方法可由跟驰模型推导出具体车辆的车头间距，但由于跟驰模型是理论上的车辆行为模型，因此其得到的只是理论上的车头间距值，与实际的车头间距值存在一定的误差；同时由于建立跟驰模型需要模型参数的精确标定，因此其工作量相对较大。基于交通密度的方法主要是统计一定长度的道路上车辆的数目，从而获得路段交通密度，进而通过交通密度的倒数近似估计车头间距，因此该方法只能得到宏观的平均车头间距；该类方法主要包括车辆计数方法(如出入量法、浮动车法等)与航拍法，车辆计数方法采集工作量大，航拍法具有直观、统计方便的特点，但是其采集成本较高。

综上所述，现有的车头间距测量方法主要存在误差较大、工作量大、只能得到宏观平均车头间距而无法精确获得每辆车的车头间距和成本高等问题。

发明内容

为解决上述技术问题，本发明的目的在于：提供一种误差小、工作量小、能精确获得每辆车的车头间距和成本低的，基于视频图像的车头间距测量方法。

本发明的另一目的在于：提供一种误差小、工作量小、能精确获得每辆车的车头间距和成本低的，基于视频图像的车头间距测量系统。

本发明所采取的技术方案是：

一种基于视频图像的车头间距测量方法，包括以下步骤：

确定摄像机参数，所述摄像机参数指能确定并表示摄像机姿态以及位置的参数；

在待测量车辆上确定测量点，其中，测量点为待测量车辆的车体上一个高度已知且距离待测量车辆车头距离已知的点；

根据摄像机参数计算测量点的世界坐标；