[发明专利]一种基于车辆侧面与路面交线检测的交叉口车辆运动参数测量方法

权利要求书

1.一种基于车辆侧面与路面交线检测的交叉口车辆运动参数测量方法，其特征在于，包括如下步骤：

(1)实时视频流获取与传输：通过安装在监控杆上的高清摄像头获取实时视频流数据，然后由网络传输到工控机上。

(2)摄像头标定：通过道路现场标志标线参数和道路摄影图像对摄像头进行标定，获得图像坐标与世界坐标的转换矩阵。本专利是利用车辆侧面与地面交线来确定车辆位置，因为车辆侧面与地面交线接近地面，所以可以用二维摄影测量技术来测量车辆位置。

(3)车辆检测：首先确定规定监控区域，用于在跟踪阶段判断被检测车辆是否在该区域内，来决定是否跟踪。利用背景差分法与运动物体轮廓相关性进行车辆感兴趣区域检测，车辆阴影消除，并利用背景重构技术在一定的时间间隔内更新背景。

(4)车辆定位：在车辆感兴趣区内，通过边缘检测，和哈夫直线检测检测车辆二值化图像中的直线段。从而从行人，自行车，机动车中区分出车辆。利用车辆侧面底边直线判定规则，确定车辆侧面底边直线段。并利用车辆底面二维模型与车辆底部匹配，圈出车辆底面区域，从而确定车辆中心位置。

(5)车辆跟踪：通过车辆检测和车辆定位获得的车辆大小，车辆位置等信息，结合卡尔曼滤波方法实现车辆的跟踪，与车辆轨迹的生成，结合转换矩阵，计算车辆在现场世界坐标系中的位置。通过车辆位置信息，与视频图像间的时间间隔计算车辆速度，加速度。

(6)数据处理：利用卡尔曼滤波对运动参数进行处理，提高检测结果的精度和稳定性。

2.根据权利要求1所述一种基于视频检测的交叉口车辆运动参数测量方法，其特征在于所述步骤(2)具体为：

(a)实时的视频流。

(b)利用一定数量的实时视频图像采用均值法求出交叉口的背景图像。

(c)将背景图像保存。

(d)根据在交叉口建立的现场世界坐标系，测量并计算出4条人行横道线边缘在世界坐标系下的直线方程，背景图像包含交叉口四条完整的人行横道线，通过鼠标拾取背景图像上的人行横道线边缘直线上两点，获得图像坐标系下的4条直线方程，利用4组世界坐标系和图像坐标系的直线方程参数对摄像头进行标定，计算出图像坐标系与世界坐标系的转换矩阵。

(e)保存转换矩阵。

3.根据权利要求1所述一种基于视频检测的交叉口车辆运动参数测量方法，其特征在于，所述步骤(3)具体为：

(a)在背景图像上选择监控区域中有用区域，将非道路区域排除。

(b)利用背景差分来检测运动物体，并对检测图像经过二值化，平滑滤波和形态学滤波处理。

(c)在步骤(b)结果中查找外轮廓，利用最小外接矩形框圈出，并对满足一致性规则的矩形框合并。是一个矩形框与一个或多个完整的运动物体对应。从而确定车辆的感兴趣区域。

(d)在感兴趣区域内利用一阶梯度剪除算法的HSV阴影检测算法消除车辆的阴影，提高后面车辆定位的准确性。

(e)在一定时间间隔内，利用改进的块处理技术，重建背景。

4.根据权利要求1所述一种基于视频检测的交叉口车辆运动参数测量方法，其特征在于，所述步骤(4)具体为：

(a)在车辆感兴趣区内对形态学滤波后的二值化图像进行Sobel边缘检测。

(b)对步骤(a)的结果进行哈夫直线检测，并利用车辆侧面与路面交线判定规则识别交线。

(c)利用监控区域中车辆侧面与路面交线长度的统计结果，分别使用固定长度将相同车型的车辆侧面与路面交线归一化。

(d)对不同车型建立不同大小的车辆地面二维模型，并将模型与车辆侧面与路面交线匹配，利用模型坐标系，现场坐标系，图像坐标系之间的转化关系，确定匹配后模型中点的现场坐标，即车辆位置。

5.根据权利要求1所述一种基于视频检测的交叉口车辆运动参数测量方法，其特征在于，所述步骤(5)具体为：

(a)确定检测到的车辆在图像中的大小，位置等信息。

(b)利用卡尔曼滤波法跟踪被检测车辆，并记录车辆的现场位置坐标。

(c)利用车辆现场位置计算车辆速度，和加速度数据。