[发明专利]一种基于视频监控的交通量采集系统及方法

说明书

技术领域

本发明属于交通信息服务领域，具体涉及一种基于视频监控的交通量采集系统及方法。

背景技术

交通流量检测作为智能交通系统的一个重要研究领域，是进行一切公路交通管理的基础，通过检测公路主线车流量、车型、车速、占有率等交通数据，是控制公路的车流出入，确保道路安全畅通的重要手段。同时它也为交通管理统计有关数据，为管理者、决策者提供有效的数字依据。传统的交通状态检测技术主要有地感线圈、磁敏传感器、超声波传感器、环形线圈、微波、GPS等检测手段，但是这些检测方法都存在着安装维护不方便、投资成本高、抗干扰能力差等缺陷；另外，这些检测手段只能感知出道路上的某个点或者某条线上的所经过的车辆，检测范围具有一定的局限性.随着图像处理技术的发展，交通状态的视频检测技术因其具有无需破坏地面、安装维护方便、处理信息量大、检测范围广等优点，已越来越广泛的应用于交通监控系统中。

发明内容

为了解决现有技术中存在的上述问题，本发明提供了一种基于视频监控的交通量采集系统及方法。本发明要解决的技术问题通过以下技术方案实现：

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，再对滤波去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。

上述的一种基于视频监控的交通量采集方法，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。

上述的一种基于视频监控的交通量采集方法，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sumL_i、sumR_i，若sumL_i＞sumR_i，子样组i位置偏左；若sumL_i＜sumR_i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。

上述的一种基于视频监控的交通量采集方法，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。

上述的一种基于视频监控的交通量采集方法，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。