[发明专利]一种基于视频监控的交通量采集系统及方法在审
申请号: | 201711277502.9 | 申请日: | 2017-12-06 |
公开(公告)号: | CN107845264A | 公开(公告)日: | 2018-03-27 |
发明(设计)人: | 颜建强;高新波 | 申请(专利权)人: | 西安市交通信息中心 |
主分类号: | G08G1/017 | 分类号: | G08G1/017;G06T7/11;G06T7/60;G06T5/00;G06T5/40;G06K9/00;G06K9/32 |
代理公司: | 西安毅联专利代理有限公司61225 | 代理人: | 杨燕珠 |
地址: | 710000 陕西*** | 国省代码: | 陕西;61 |
权利要求书: | 查看更多 | 说明书: | 查看更多 |
摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 视频 监控 交通量 采集 系统 方法 | ||
1.一种基于视频监控的交通量采集方法,包括以下步骤:
步骤一、图像预处理:在监控主机中,先对摄像设备采集到的视频图像采用中值滤波算法进行滤波除噪,再对滤波除噪后的图像采用二阶差分法进行锐化;最后对锐化后的图像采用直方图均衡化进行对比度增强,得到预处理图像;
步骤二、图像分割:将预处理图像采用二值化算法进行目标与背景分离;
步骤三、确定车辆位置:将步骤二分离后的图像利用聚类分析理论确定车辆在检测区域中的位置;
步骤四、统计车辆数目:将步骤二分离后的图像在图像空间域上,与背景图像进行差分,通过处理车辆差分图像并对特征点个数进行计数和判断,检测出车辆的数目;
步骤五、测量车辆速度:采用特征点匹配的方法,先在一帧图像中选择一组在运动中形状不变的特征点,与下一帧中的同类特征点作匹配,从而得到车辆运动距离,再根据两幅图像之间的时间间隔,得出车速;
步骤六、将监控主机内处理后的数据信息存入数据存储单元,监控主机内的分析单元分析数据存储单元的数据信息,经局域网计算机或外网计算机发布。
2.如权利要求1所述的基于视频监控的交通量采集方法,其特征在于,所述步骤一之前还包括设定参数步骤,该设定参数步骤具体为:在监控主机中输入采集图像的参数、检测车道的大小和个数、速度检测标线、象素间距与实际路长的比例系数以及各种车辆类型的特征量。
3.如权利要求1或2所述的基于视频监控的交通量采集方法,其特征在于,所述步骤三具体为:
步骤31.对步骤二分离后的图像分别进行水平、垂直方向投影,将投影值为零的点作为特征空间,计算特征空间的大小;
步骤32.寻找所述特征空间内类似的子样群,以子样点之间的距离作为类似性度量准则函数,把特征空间分为若干组子样,每组子样代表一辆车;
步骤33.分别统计被检测区域左边界与右边界处各组子样所占像素数,若字样像素大于设定阈值,该组子样位于区域中部;若字样像素小于设定阈值,以检测区域中线为准分别统计两侧各子样组的像素个数sumLi、sumRi,若sumLi>sumRi,子样组i位置偏左;若sumLi<sumRi子样组i位置偏右,记录各子样组在图中所处的上下位置,以确保多车道同时计数;其中,i为子样组序号。
4.如权利要求1或2所述的基于视频监控的交通量采集方法,其特征在于,所述步骤四中检测车辆数目的具体方法是:设图像序列为f(x,y,t),背景图象为f0(x,y,t),则差分图像表示为d(x,y)=|f(x,y,t)-f0(x,y,t)|;
将d(x,y)二值化,产生一幅二值化图像d′(x,y);
设检测区域内的目标特征点的个数d′(x,y)=255为K,若K≥N,则认为有车通过;若K<N,则认为没有车通过;
其中,N为阈值。
5.如权利要求2所述的基于视频监控的交通量采集方法,其特征在于,所述步骤五车辆速度测量的具体方法是:对步骤二中分割出的有时间间隔的两个目标图像,求出各自目标的区域重心坐标(x1,y1),(x2,y2),对(x1,y1),(x2,y2)这两个点求差,得出目标重心移动的象素点距离,将该象素点距离乘以所述象素长度与实际路长的比例系数,得到实际路长,再用两个目标图像之间的时间间隔去除实际路长,得到被测量车辆的速度。
6.如权利要求1或2所述的基于视频监控的交通量采集方法,其特征在于,所述步骤二对目标与背景分离之前还对车辆阴影进行检测和剔除。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于西安市交通信息中心,未经西安市交通信息中心许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服】
本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/201711277502.9/1.html,转载请声明来源钻瓜专利网。