[发明专利]一种基于路面亮度组合模式识别的道路交通流检测方法

说明书

技术领域

本发明涉及道路交通流检测技术领域，特别涉及一种基于路面亮度组合模式识别的道路交通流检测方法。

背景技术

智能交通系统（ITS）是公认的解决现代交通问题的有力手段，而交通信息采集是ITS得以顺利实施的技术基础。现有交通流检测技术主要包括：超声波、地感线圈、地磁、压力、红外、视频等。与其它检测技术相比，视频技术的显著优点是具有丰富的信息量，因此为细粒度交通信息的获取提供了可能，此外视频技术比较直观，能够对道路交通场景进行全面的记录与再现，因此许多大中城市都构建了规模庞大的视频监控网络。现有视频交通流检测技术绝大多数采用背景差分或帧间差分法，计算复杂度较高，且受光照、阴影等因素的影响严重，在夜间、隧道内等交通场景中交通流参数采集精度较低。

发明内容

本发明在于解决上述现有技术中检测准确率偏低、环境适应性差的不足，从模式识别的角度，提供一种基于路面亮度组合模式识别的道路交通流检测方法，其中参数包括流量、速度、时间占有率、平均车头时距等。

为了达到上述目的，本发明采用了以下技术方案，

一种基于路面亮度组合模式识别的道路交通流检测方法，包括以下步骤：

步骤S1：在路面上各待检测车道上设定检测区域，每个检测区域的路面上至少包括光学反射率值高和光学反射率值低的两种不同光学材料；

步骤S2：在检测区域G内设定两个以上子区域，子区域中至少有1个子区域上设有步骤S1）所述的光学反射率值高的光学材料；至少另有1个子区域设有步骤S1）所述的光学反射率值低的光学材料；

步骤S3：确定检测区域G内各子区域的亮度值指标；并按亮度值指标设定各子区域的相对亮度级，各子区域的相对亮度级的组合即为该检测区域G的亮度组合模式P1；

步骤S4：进行交通参数采集，获取检测区域G的成像视频；

步骤S5：根据获得的成像视频计算检测区域G中各子区域的亮度值指标；并按亮度值指标确定各子区域的相对亮度级，从而确定检测区域G的亮度组合模式P2；

步骤S6：判断步骤S5）得到的检测区域的亮度组合模式P2与该检测区域无车经过时成像的亮度组合模式P1是否匹配，若匹配则此时该检测区域没有车辆经过，否则有车辆经过。

步骤S1）所述光学反射率值高的光学材料的反射率值大于3倍光学反射率值低的光学材料的反射率值。保证了除非照射在光学反射率值低的光学材料上的光强是照射在光学反射率值高的光学材料上的光强的3倍以上，否则光学反射率值高的光学材料的反射光亮度总比光学反射率值高的光学材料的反射光亮度大。其中光学反射率值低的光学材料为沥青或水泥等普通路面材料、或暗色地坪漆等其它材料；光学反射率值高的光学材料为路面白色标线漆、亮色地坪漆、白色水泥等。

步骤S2）所述若干个子区域至少为两个子区域，各个子区域之间的拓扑关系为相邻、重叠、包含或不相交。

步骤S3）、S5）所述各子区域的亮度值指标为平均亮度、最大亮度或最小亮度。

步骤S5）所述计算各子区域的亮度值指标确定各子区域的相对亮度级是按步骤S5）计算的各子区域的亮度值指标的大小进行排序确定。

其中计算各子区域的亮度值指标的方法如下：

1）计算检测区域G内每个子区域的亮度值指标，可以采用平均亮度、最大亮度、最小亮度等能够反映子区域亮度的指标；

2）假如检测区域G包含n个子区域，子区域的相对亮度级分为k级，参考模式M（对应模式P1）可表示为：