CN102622884B - 一种基于跟踪的车辆违章掉头行为检测方法 - Google Patents

一种基于跟踪的车辆违章掉头行为检测方法 Download PDF

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Abstract

本发明涉及一种基于跟踪的车辆违章掉头行为检测方法。本发明的具体步骤是：首先在道路的右边选取一个兴趣区域，该兴趣区域包含道路中所有的右车道，并提取进入该兴趣区域的车辆的位置作为候选违章掉头车辆的起始位置区域；对道路兴趣区域中检测到的车辆进行Mean？Shift跟踪，记录视频的每一帧中车辆的坐标位置；对车辆在交通场景中的历史坐标进行分析，根据被跟踪到的车辆在行驶过程中其车辆区域历史坐标值与行驶方向的特点判定车辆是否发生违章掉头行为。本发明无需对违章掉头时经过的多个车道及车辆的复杂运动过程进行分析，简化了检测方法。

Description

一种基于跟踪的车辆违章掉头行为检测方法
技术领域
本发明属于视频处理技术领域，涉及一种对车辆违章掉头行为的检测方法，具体是一种基于跟踪的车辆违章掉头行为检测方法。
背景技术
随着我国社会经济的不断发展，我国的汽车化进程也在不断加快。车辆的增多导致了道路交通拥挤问题的日益严重和道路交通安全问题的日益严峻，如何有效的检测各种交通事件，减少和预防交通事故带来的损失，快速有效的进行交通事故处理，防止交通堵塞，并记录交通事件已成为当今社会的一个重要议题。其中之一就是车辆违章掉头，所以迫切需要一种能有效检测车辆违章掉头的检测方法。而随着图像处理技术、模式识别技术的发展，基于视频的车辆违章掉头检测方法成为了可能。目前已经公开的文献资料，还没有对车辆的违章掉头行为进行检测的研究。
发明内容
本发明的目的是针对车辆在发生违章掉头时往往会跨越多个车道及运动过程复杂的特点提出一种基于跟踪的车辆违章掉头检测方法。
本发明检测的对象是在设有禁止掉头(左转弯)标志、或有人行横道、或有单实线、或单黄线、或双黄线区域的地段内发生的车辆违章掉头行为。
为解决上述技术问题，本发明提供的技术方案如下：
步骤(1)确定属于违章掉头的候选车辆，具体是：
所述的车辆违章掉头是指从道路的右侧掉头到道路的左侧,即车辆从其行车道掉头到其对向车道；为了记录车辆的行车路线，在道路的右侧选取一个兴趣区域，该兴趣区域包含道路中所有的右车道，当某一车辆第一次驶入该兴趣区域时，作为违章掉头的候选车辆对其进行跟踪，提取该车辆区域的图像坐标，并将视频流中车辆第一次驶入兴趣区域的那帧作为车辆跟踪开始的第一帧。
步骤(2)车辆行车路线提取，具体是：
首先获得车辆目标的模型和候选车辆的模型描述，然后对运动车辆目标进行跟踪。
车辆目标的模型描述：当车辆目标进入道路中的兴趣区域时，提取车辆区域的外接矩形，并统计该矩形的颜色信息，得到矩形区域的直方图，此即为车辆目标的特征描述；由于存在遮挡或者车辆阴影，车辆目标中心附近的像素往往比车辆目标周围的像素更可靠，对靠近车辆中心的像素赋予一个大的权值，对远离车辆中心的像素赋予一个小的权值。用引入权值后的车辆区域的外接矩形的直方图作为车辆目标模型的描述。
候选车辆模型描述：在视频图像序列的某一帧中得到车辆目标的模型，在后续帧中，可能包含该车辆目标的区域即为候选车辆区域，采用与车辆目标的模型描述相同的方法，用引入权值后的候选车辆区域的直方图作为候选车辆模型的描述。
运动车辆目标跟踪的实现过程：当前帧中具有与车辆目标区域的巴式距离值最大的候选区域，其所在位置即是车辆目标出现的位置。车辆目标跟踪的过程就是通过Mean Shift向量的梯度下降搜索求出巴式距离值的最大值，从而找到车辆目标在当前帧中的最佳匹配位置，该最佳匹配位置即为车辆目标在下一帧中的初始位置，依次类推，由该初始位置出发求得的下一帧车辆目标位置的最佳匹配位置，从而获得了车辆的行车路线。
步骤(3)车辆违章掉头行为判定，具体是：
摄像头放置在道路中间的高处，摄像头对着道路方向进行拍摄，车辆在道路中的行驶方向与摄像头位置之间的关系可分为两类，第一类是车辆在发生违章掉头行为后向着靠近摄像头方向行驶，第二类是车辆在发生违章掉头行为后向着远离摄像头方向行驶。
车辆的行驶路线与车道的方向不完全相同，采用车道的方向区间来检测车辆是否在某一车道内行驶。假设车道的角度为α，车道的斜率为k＝tanα，当车辆沿车道方向偏移一定角度Δα进行行驶,即车辆沿[α-Δα,α+Δα]区间内的角度行驶时，该车辆被认为在该车道中行驶。
在第一类情况下，车辆违章掉头判决的条件为：将视频序列中连续N次、每次相隔M帧的两帧中的车辆位置其纵坐标Y的差值在掉头前的同一时间段内都小于0，同时两帧中的车辆行驶方向都在掉头前所驶车道方向区间内为第一个条件；将视频序列中连续N次、每次相隔M帧的两帧中的车辆位置其纵坐标Y的差值在掉头后的同一时间段内都大于0，同时两帧中的车辆行驶方向都在掉头后所驶车道方向区间内为第二个条件。当在车辆行驶过程中这两个条件依次被满足时就判定发生了违章掉头行为。
在第二类情况下，车辆违章掉头判决的条件为：将视频序列中连续N次、每次相隔M帧的两帧中的车辆位置其纵坐标Y的差值在掉头前的同一时间段内都大于0，同时两帧中的车辆行驶方向都在掉头前所驶车道方向区间内为第一个条件；将视频序列中连续N次、每次相隔M帧的两帧中的车辆位置其纵坐标Y的差值在掉头后的同一时间段内都小于0，同时两帧中的车辆行驶方向都在掉头后所驶车道方向区间内为第二个条件。当在车辆行驶过程中这两个条件依次被满足时就判定发生了违章掉头行为。
本发明只需提取违章掉头车辆的行驶路线，根据路线中在掉头前后车辆区域的历史坐标值与行驶方向的特点即可判定车辆是否发生违章掉头行为，而无需对违章掉头时经过的多个车道及车辆的复杂运动过程进行分析，简化了检测方法。
附图说明
图1为交通场景中车辆检测兴趣区域选取和车辆违章掉头行为图；
图2为车辆违章掉头行为检测流程图。
具体实施方式
以下结合附图和实施实例对本发明加以详细说明。
步骤(1)确定属于违章掉头的候选车辆，具体是：
所述的车辆违章掉头是指从道路的右侧掉头到道路的左侧,即车辆从其行车道掉头到其对向车道；为了记录车辆的行车路线，在道路的右侧选取一个兴趣区域，该兴趣区域包含道路中所有的右车道，如图1所示，当某一车辆第一次驶入该兴趣区域时，作为违章掉头的候选车辆对其进行跟踪，说明该车辆有违章可能性，提取该车辆区域的图像坐标，并将视频流中车辆第一次驶入兴趣区域的那帧作为车辆跟踪开始的第一帧。
步骤(2)车辆行车路线提取，具体是：
首先获得车辆目标的模型和候选车辆的模型描述，然后对运动车辆目标进行跟踪。
车辆目标的模型描述：当车辆目标进入道路中的兴趣区域时，提取车辆区域的外接矩形，并统计该矩形的颜色信息，得到矩形区域的直方图，此即为车辆目标的特征描述；由于存在遮挡或者车辆阴影，车辆目标中心附近的像素往往比车辆目标周围的像素更可靠，对靠近车辆中心的像素赋予一个大的权值，对远离车辆中心的像素赋予一个小的权值。用引入权值后的车辆区域的外接矩形的直方图作为车辆目标模型的描述。
候选车辆模型描述：在视频图像序列的某一帧中得到车辆目标的模型，在后续帧中，可能包含该车辆目标的区域即为候选车辆区域，采用与车辆目标的模型描述相同的方法，用引入权值后的候选车辆区域的直方图作为候选车辆模型的描述。
运动车辆目标跟踪的实现过程：当前帧中具有与车辆目标区域的巴式距离值最大的候选区域，其所在位置即是车辆目标出现的位置。车辆目标跟踪的过程就是通过Mean Shift向量的梯度下降搜索求出巴式距离值的最大值，从而找到车辆目标在当前帧中的最佳匹配位置，该最佳匹配位置即为车辆目标在下一帧中的初始位置，依次类推，由该初始位置出发求得的下一帧车辆目标位置的最佳匹配位置，从而获得了车辆的行车路线。
步骤(3)车辆违章掉头行为判定，具体是：
摄像头放置在道路中间的高处，摄像头对着道路方向进行拍摄，车辆在道路中的行驶方向与摄像头位置之间的关系可分为两类，第一类是车辆在发生违章掉头行为后向着靠近摄像头方向行驶，第二类是车辆在发生违章掉头行为后向着远离摄像头方向行驶。
车辆的行驶路线与车道的方向不完全相同，采用车道的方向区间来检测车辆是否在某一车道内行驶。假设车道的角度为α，车道的斜率为k＝tanα，当车辆沿车道方向偏移一定角度Δα进行行驶,即车辆沿[α-Δα,α+Δα]区间内的角度行驶时，取Δα＝15°，该车辆被认为在该车道中行驶。
在第一(二)类情况下，车辆违章掉头判决的条件为：将视频序列中连续N次、每次相隔M帧的两帧中的车辆位置其纵坐标Y的差值在掉头前的同一时间段内都小于(大于)0，同时两帧中的车辆行驶方向都在掉头前所驶车道方向区间内为第一个条件；将视频序列中连续N次、每次相隔M帧的两帧中的车辆位置其纵坐标Y的差值在掉头后的同一时间段内都大于(小于)0，同时两帧中的车辆行驶方向都在掉头后所驶车道方向区间内为第二个条件。当在车辆行驶过程中这两个条件依次被满足时就判定发生了违章掉头行为，取N＝5，M＝10。
违章掉头检测的实施过程如图2所示。

Claims (1)

1.一种基于跟踪的车辆违章掉头行为检测方法，其特征在于该方法包括以下步骤：
步骤(1)确定属于违章掉头的候选车辆，具体是：
所述的车辆违章掉头是指从道路的右侧掉头到道路的左侧,即车辆从其行车道掉头到其对向车道；为了记录车辆的行车路线，在道路的右侧选取一个兴趣区域，该兴趣区域包含道路中所有的右车道，当某一车辆第一次驶入该兴趣区域时，作为违章掉头的候选车辆对其进行跟踪，提取该车辆区域的图像坐标，并将视频流中车辆第一次驶入兴趣区域的那帧作为车辆跟踪开始的第一帧；
步骤(2)车辆行车路线提取，具体是：
首先获得车辆目标的模型和候选车辆的模型描述，然后对运动车辆目标进行跟踪；
车辆目标的模型描述：当车辆目标进入道路中的兴趣区域时，提取车辆区域的外接矩形，并统计该矩形的颜色信息，得到矩形区域的直方图，此即为车辆目标的特征描述；由于存在遮挡或者车辆阴影，车辆目标中心附近的像素往往比车辆目标周围的像素更可靠，对靠近车辆中心的像素赋予一个大的权值，对远离车辆中心的像素赋予一个小的权值；用引入权值后的车辆区域的外接矩形的直方图作为车辆目标模型的描述；
候选车辆模型描述：在视频图像序列的某一帧中得到车辆目标的模型，在后续帧中，可能包含该车辆目标的区域即为候选车辆区域，采用与车辆目标的模型描述相同的方法，用引入权值后的候选车辆区域的直方图作为候选车辆模型的描述；
运动车辆目标跟踪的实现过程：当前帧中具有与车辆目标区域的巴式距离值最大的候选区域，其所在位置即是车辆目标出现的位置；车辆目标跟踪的过程就是通过Mean Shift向量的梯度下降搜索求出巴式距离值的最大值，从而找到车辆目标在当前帧中的最佳匹配位置，该最佳匹配位置即为车辆目标在下一帧中的初始位置，依次类推，由该初始位置出发求得的下一帧车辆目标位置的最佳匹配位置，从而获得了车辆的行车路线；
步骤(3)车辆违章掉头行为判定，具体是：
摄像头放置在道路中间的高处，摄像头对着道路方向进行拍摄，车辆在道路中的行驶方向与摄像头位置之间的关系可分为两类，第一类是车辆在发生违章掉头行为后向着靠近摄像头方向行驶，第二类是车辆在发生违章掉头行为后向着远离摄像头方向行驶；
车辆的行驶路线与车道的方向不完全相同，采用车道的方向区间来检测车辆是否在某一车道内行驶；假设车道的角度为α，车道的斜率为k＝tanα，当车辆沿车道方向偏移一定角度Δα进行行驶,即车辆沿[α-Δα,α+Δα]区间内的角度行驶时，该车辆被认为在该车道中行驶；
在第一类情况下，车辆违章掉头判决的条件为：将视频序列中连续N次、每次相隔M帧的两帧中的车辆位置其纵坐标Y的差值在掉头前的同一时间段内都小于0，同时两帧中的车辆行驶方向都在掉头前所驶车道方向区间内为第一个条件；将视频序列中连续N次、每次相隔M帧的两帧中的车辆位置其纵坐标Y的差值在掉头后的同一时间段内都大于0，同时两帧中的车辆行驶方向都在掉头后所驶车道方向区间内为第二个条件；当在车辆行驶过程中这两个条件依次被满足时就判定发生了违章掉头行为；
在第二类情况下，车辆违章掉头判决的条件为：将视频序列中连续N次、每次相隔M帧的两帧中的车辆位置其纵坐标Y的差值在掉头前的同一时间段内都大于0，同时两帧中的车辆行驶方向都在掉头前所驶车道方向区间内为第一个条件；将视频序列中连续N次、每次相隔M帧的两帧中的车辆位置其纵坐标Y的差值在掉头后的同一时间段内都小于0，同时两帧中的车辆行驶方向都在掉头后所驶车道方向区间内为第二个条件；当在车辆行驶过程中这两个条件依次被满足时就判定发生了违章掉头行为。
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