[发明专利]一种基于计算机视觉的交通路口断面车流量检测方法

摘要

一种基于计算机视觉的交通路口断面车流量检测方法，包括步骤1)：从已有的交通路口的监控摄像机获取图像进行标定，得检测区域D、断面线L和车道集合LANE＝{(li.ID,li.left,li.right)|i＝1,2,…,U}，步骤2)：从监控摄像机获取一帧图像f，同时记获取时间为t；步骤3)：在采用跟踪算法图像f中对Q中的每辆车cari进行跟踪，并将cari.R替换为跟踪得到的矩形框，同时设置cari.te＝t；步骤4)：根据检测区域D从图像f中截取子图像，并采用目标检测算法在该子图像中进行车辆检测，步骤5)：遍历Q中每一辆车cari，步骤6)：根据集合A计算给定时段的车道断面车流量；本发明的有益效果是：在无需对信号灯本身进行改造的情况下，利用现在的监控摄像机采集到的图像进行分析，可实时检测交通路口的拥堵情况。

主权项

1.一种基于计算机视觉的交通路口断面车流量检测方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1)：从已有的交通路口的监控摄像机获取图像进行标定，得检测区域D、断面线L和车道集合LANE＝{(li.ID,li.left,li.right)|i＝1,2,…,U}，其中，记L.y为L的两个端点纵坐标的平均值，LANE按车道从左到右排列，li.ID表示第i个车道的车道号，li.ID＝i，li.left表示第i条车道的左边界线，li.right表示第i条车道的右边界线，U表示车道数量；记在检测区域D中检测并跟踪到的车辆集合Q＝{(cari.R,cari.ID,cari.te)|i＝1,2,…,n}，初始时Q＝Φ，n＝0，cari.R为第i辆车在图像上对应的矩形区域，cari.ID为第i辆车对应的车道号，cari.te表示第i辆车被跟踪到的最新的时间，n表示正在跟踪的车辆数量；记已通过断面线的车辆集合B＝{(lidi,tai)|i＝1,2,…,K}，lidi表示通过断面线的第i车辆的车道号，tai表示通过断面线的第i车辆的时间，K表示已经通过断面线的车辆数量，初始时B＝Φ，K＝0；步骤2)：从监控摄像机获取一帧图像f，同时记获取时间为t；步骤3)：在图像f中采用跟踪算法对Q中的每辆车cari进行跟踪，并将cari.R替换为跟踪得到的矩形区域，同时设置cari.te＝t；步骤4)：根据检测区域D从图像f中截取子图像，并采用目标检测算法在该子图像中进行车辆检测，设检测到的车辆集合为N＝{(Cj,IDj)|j＝1,2,…,m}，对每个Cj，若满足式(1)，则将(Cj,IDj,t)添加至集合Q中；其中，Cj表示检测到的第j辆车在图像f中对应的矩形区域，IDj表示第j辆车对应的车道号，IDj根据式(2)计算得到，m表示检测到的车辆数；式中，A(·)表示面积计算函数，其参数为图像中的矩形区域；CR(·)表示矩形区域相交计算函数，参数为两个矩形区域，返回值为两个矩形相交的区域；Center(·)表示求中心坐标点的函数，参数为矩形区域；DX(·)表示一个函数，该函数的第1个参数为一条直线，第2个参数为一个y坐标值，该函数的功能为返回通过该纵坐标的直线与第1个参数的直线的交点的x坐标值；cc.x表示坐标点cc的x坐标值；min表示求最小值；S0表示面积重叠系数，S0∈(0,1.0)；步骤5)：遍历Q中每一辆车cari，若cari.R满足式(3)，则将cari从Q中删除，同时将(cari.ID,cari.te)添加至集合B中；Bottom(cari.R)＜L.y     (3)式中，Bottom(·)表示取矩形区域下边界的纵坐标的函数；步骤6)：根据集合B计算给定时段的车道断面车流量，如式(4)所示；转步骤2)；式中，I(·)表示示性函数，若该函数的参数表达式为true，则函数返回值为1，否则为0；tstart表示计算的起始时间，tend表示计算的终止时间；RQ＝{1,2,…,T}表示要求计算的车道号集合，由用户进行设置，T≤U；步骤7)：计算实际平均红灯时间ART、实际平均绿灯时间ABT、实际平均绿灯车流量ALF，具体为：对集合B进行聚类，得到集合CB＝{SB_i|i＝1,2,…,SN}，其中SN为聚类的子集数量，SB_i为按照从小到大排序的有序集合，CB满足式(5)，则ART、ABT和ALF分别按式(6)、(7)和(8)计算；式中，bt0表示信号灯红灯时间阈值；步骤8)：转步骤2)。