[发明专利]一种基于虚拟线圈帧间差分法的车流量检测方法

权利要求书

1.一种基于虚拟线圈帧间差分法的车流量检测方法，其特征在于，包括如下步骤：

S1、获取包含车流量的视频流并进行预处理，得到车流视频的灰度图像；

S2、采用高斯滤波对灰度图像去噪，并进行二值化处理；

S3、利用高斯混合模型对二值化处理后的图像的破损区域进行修复，并采用质心间距对连接紧密的车辆判断是否为多个车辆；

S4、输出车流量进行数据更新。

2.根据权利要求1所述的基于虚拟线圈帧间差分法的车流量检测方法，其特征在于，所述S1中预处理的具体方式为：

S11、利用视频分析法检测视频流中的车流量；

S12、采用虚拟线圈法检测是否有车辆经过；

S13、采用灰度化处理将彩色视频灰度化。

3.根据权利要求2所述的基于虚拟线圈帧间差分法的车流量检测方法，其特征在于，所述S12中虚拟线圈法具体方式为：

S121、根据摄像机的视野和车道数量在视频流中定义M个尺寸为N*N的虚拟线圈，其中，M和N呈反比关系，且8＜N＜16；

S122、检测每个虚拟线圈的运动矢量信息，其检测条件为：

其中，为虚拟线圈运动位移阈值，为虚拟线圈角度偏移量阈值，v_i为虚拟线圈的位移，f为图像序列帧数，v_i为虚拟线圈运动的位移，为虚拟线圈运动的方向，θ_road为图像框中道路的方向。

S123、判断虚拟线圈的运动矢量信息是否满足S122中的检测条件，若是，则判定虚拟线圈沿道路方向发生了位移，此时定义其虚拟线圈状态ci＝1，否则ci＝0；

S124、对全体虚拟线圈进行判定，若超过半数的虚拟线圈发声移动，即是及判定视频流中有车辆正在经过。

4.根据权利要求2所述的基于虚拟线圈帧间差分法的车流量检测方法，其特征在于，所述S13中采用加权平均法对彩色视频灰度化，具体方式为：

f(i，j)＝αR(i，j)+βG(i，j)+γB(i，j)；

其中，R(i，j)为红色像素，α为红色像素对应的权重，G(i，j)为绿色像素，β为绿色像素对应的权重，γ为蓝色像素对应的权重，B(i，j)为蓝色像素。

5.根据权利要求1所述的基于虚拟线圈帧间差分法的车流量检测方法，其特征在于，所述S2中高斯滤波的具体方式为：

选择掩模扫描视频图像中的每一个像素，并用所选择的掩模确定的邻域内的胶圈平均灰度值替代所选择区域中心像素点的值，滤波后的输出图像表示为：

fo_ut(x，y)＝G(x，y)*fi_n(x，y)；

Sn(x，y)＝|fo_ut(x，y)-fo_ut(x，y)|；

其中，Sn(x，y)为两帧图像差，fn(x，y)为第n帧图像的输出图像序列，fn-₁(x，y)为第n-1帧图像的输出图像序列，G(x，y)为高斯分布函数，*为卷积算法，σ为方差，(x，y)为二维坐标系的横纵坐标值。

6.根据权利要求5所述的基于虚拟线圈帧间差分法的车流量检测方法，其特征在于，所述S2中二值化处理的具体方式为：

设定像素点阈值T，将图像中的每个像素点与设定的阈值进行比较，若其大于设定的阈值，则将其灰度值设为255，若小于等于设定的阈值，则将其灰度值设为0，表示为：

其中，d_i为二值化后的第i个像素，s_i是图像序列Sn(x，y)的第i个像素，T为阈值。