CN105632171A - 一种交通路况视频监控方法 - Google Patents
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- G08G1/0125—Traffic data processing
Abstract
本发明涉及一种交通路况视频监控方法，包括以下步骤：获取视频监控图像，并对摄采集的视频图像进行编码；将编码后的视频图像经过以太网交换机直接上传视频管理系统对图像信号进行记录，然后再传入视频监控系统，进行解码回放；对于第一周期时间中的视频监控图像，基于混合高斯模型建立视频监控图像的时空域背景模型；计算当前图像与时空域背景模型的相似性，基于相似性提取前景信息，提取前景信息中各连通区域的特征信息；利用连通域的距离和面积信息进行车辆识别，判别监控路段拥堵状态。本发明所述的监控方法简单，操作方便，够对交通视频进行分析和检测，以提高视频远程监控的灵活性和完备性。
Description
技术领域
本发明涉及城市交通技术领域，具体涉及一种交通路况视频监控方法。
背景技术
地铁是一种方便、便捷、无污染的交通工具，是大城市基础建设的重要组成部分。随着省事轨道交通的发展，轨道交通在人们的生活中起着越来越重要的作用，由于轨道交通的便捷、经济和高校，地铁已经成为人们出行的首要选择。早晚高峰时间段，是地铁事故频发的时间段，一旦事故发生，如果未能及时了解事故发生原因，地铁运营单位将无法制定出及时有针对性的解决方案。
现阶段视频系统主要通过模拟信号设备进行监控，这种系统扩展性较差，易发生故障，且很难进行进一步的应用开发，一旦事故发生，无法实现统一调度。数字化的视频监控系统可以实现远程监控，便于地铁运营单位对情况有更及时的了解，处理及时方便，具有完备性、灵活性，数据处理的协调性，且设备容易保养。而且目前的视频检测系统不仅检测精度不高且仍停留在交通参数检测的层面上，若要判别道路交通状态还需进一步对交通参数进行分析处理，没有充分发挥出视频监控的应有的性能。
发明内容
本发明的目的在于提供一种交通路况视频监控方法，该方法能够对交通视频进行分析和检测，以提高视频远程监控的灵活性和完备性。
为实现上述目的，本发明采用了以下技术方案：
一种交通路况视频监控方法，包括以下步骤：
（1）获取视频监控图像，通过视频采集系统对轨道交通站厅内图像进行实时采集，同时并对摄采集的视频图像进行编码；
（2）将编码后的视频图像经过以太网交换机直接上传视频管理系统对图像信号进行记录，然后再传入视频监控系统，进行解码回放；
（3）对于第一周期时间中的视频监控图像，基于混合高斯模型建立视频监控图像的时空域背景模型；
（4）计算当前图像与时空域背景模型的相似性，基于相似性提取前景信息，,提取前景信息中各连通区域的特征信息；
（5）利用连通域的距离和面积信息进行车辆识别，若有车，保存车辆特征信息，并去除车辆信息的背景信息更新背景模型；若无车，以当前图像更新背景模型，并输出畅通，并对输出的拥堵信号次数计数，判断第二周期时间是否结束，若结束则计算输出拥堵的次数，如果输出拥堵次数大于预定值，则提示监控路段处于拥堵状态。
所述步骤（5）后还包括以下步骤：在第一周期时间内，基于已有目标特征和当前图像的目标特征的匹配结果建立特征辨识矩阵判断目标的运动状态，若辨识发现出现新目标，则建立新目标信息并预测目标形心进行跟踪，若发现目标处于理想跟踪状态，则继续预测目标形心进行跟踪，若目标消失，则删除目标信息。
由上述技术方案可知，本发明所述的交通路况视频监控方法，采用视频采集系统、视频管理系统和视频监控系统集中控制方式，充分实现资源共享，采用网络数字化信号光缆的传输，使得远程管理、维护方便，该方法提高了整个系统的工作效率和资源利用率，增强了其在大规模交通路况视频监控应用中的适用性。
附图说明
图1是本发明的系统框图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明做进一步说明：
如图1所示，本实施例的交通路况视频监控方法所采用的监控系统，包括视频采集系统、视频管理系统和视频监控系统，视频采集系统包括摄像机11、视频编码器12和以太网交换机13，视频管理系统包括视频管理服务器31和数据管理服务器32，视频监控系统包括互联网服务器21、视频处理服务器22、视频存储服务器23和视频监控终端24，摄像机11经视频编码器12与以太网交换机13相连，以太网交换机13经互联网服务器21、视频处理服务器22和视频存储服务器23与视频监控终端24相连，视频管理服务器31和数据管理服务器32经核心交换机34与视频监控终端24相连。
该视频监控系统还包括监控大屏25，监控大屏25与视频监控终端24相连。该视频管理系统还包括媒体转发服务器33，媒体转发服务器33经核心交换机34与视频监控终端24相连。
一种交通路况视频监控方法，包括以下步骤：
S1：获取视频监控图像，通过视频采集系统对轨道交通站厅内图像进行实时采集，同时并对摄采集的视频图像进行编码；
S2：将编码后的视频图像经过以太网交换机直接上传视频管理系统对图像信号进行记录，然后再传入视频监控系统，进行解码回放；
S3：对于第一周期时间中的视频监控图像，基于混合高斯模型建立视频监控图像的时空域背景模型；
S4：计算当前图像与时空域背景模型的相似性，基于相似性提取前景信息，,提取前景信息中各连通区域的特征信息；
S5：利用连通域的距离和面积信息进行车辆识别，若有车，保存车辆特征信息，并去除车辆信息的背景信息更新背景模型；若无车，以当前图像更新背景模型，并输出畅通，并对输出的拥堵信号次数计数，判断第二周期时间是否结束，若结束则计算输出拥堵的次数，如果输出拥堵次数大于预定值，则提示监控路段处于拥堵状态。
S6：在第一周期时间内，基于已有目标特征和当前图像的目标特征的匹配结果建立特征辨识矩阵判断目标的运动状态，若辨识发现出现新目标，则建立新目标信息并预测目标形心进行跟踪，若发现目标处于理想跟踪状态，则继续预测目标形心进行跟踪，若目标消失，则删除目标信息。
以上所述的实施例仅仅是对本发明的优选实施方式进行描述，并非对本发明的范围进行限定，在不脱离本发明设计精神的前提下，本领域普通技术人员对本发明的技术方案作出的各种变形和改进，均应落入本发明权利要求书确定的保护范围内。
Claims (2)
1.一种交通路况视频监控方法，其特征在于，包括以下步骤：
（1）获取视频监控图像，通过视频采集系统对轨道交通站厅内图像进行实时采集，同时并对摄采集的视频图像进行编码；
（2）将编码后的视频图像经过以太网交换机直接上传视频管理系统对图像信号进行记录，然后再传入视频监控系统，进行解码回放；
（3）对于第一周期时间中的视频监控图像，基于混合高斯模型建立视频监控图像的时空域背景模型；
（4）计算当前图像与时空域背景模型的相似性，基于相似性提取前景信息,提取前景信息中各连通区域的特征信息；
（5）利用连通域的距离和面积信息进行车辆识别，若有车，保存车辆特征信息，并去除车辆信息的背景信息更新背景模型；若无车，以当前图像更新背景模型，并输出畅通，并对输出的拥堵信号次数计数，判断第二周期时间是否结束，若结束则计算输出拥堵的次数，如果输出拥堵次数大于预定值，则提示监控路段处于拥堵状态。
2.根据权利要求1所述的交通路况视频监控方法，其特征在于：所述步骤（5）后还包括以下步骤：在第一周期时间内，基于已有目标特征和当前图像的目标特征的匹配结果建立特征辨识矩阵判断目标的运动状态，若辨识发现出现新目标，则建立新目标信息并预测目标形心进行跟踪，若发现目标处于理想跟踪状态，则继续预测目标形心进行跟踪，若目标消失，则删除目标信息。
Priority Applications (1)
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|---|---|---|---|
| CN201511003914.4A CN105632171A (zh) | 2015-12-29 | 2015-12-29 | 一种交通路况视频监控方法 |
Applications Claiming Priority (1)
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| CN201511003914.4A CN105632171A (zh) | 2015-12-29 | 2015-12-29 | 一种交通路况视频监控方法 |
Publications (1)
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| CN105632171A true CN105632171A (zh) | 2016-06-01 |
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Family Applications (1)
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| CN201511003914.4A Pending CN105632171A (zh) | 2015-12-29 | 2015-12-29 | 一种交通路况视频监控方法 |
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2015
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