CN106851132A - 交通事故智能检测系统 - Google Patents

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CN106851132A CN201710051760.9A CN201710051760A CN106851132A CN 106851132 A CN106851132 A CN 106851132A CN 201710051760 A CN201710051760 A CN 201710051760A CN 106851132 A CN106851132 A CN 106851132A
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李军
唐锲
杨潘
方鹏
李莉
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Abstract

本发明公开了交通事故智能检测系统，包括：依次连接的视频采集模块、视频信号转换器、目标检测模块、信号预处理模块、主控制模块和报警模块；视频采集模块被配置成对十字路口的道路交通情况进行视频采集；视频信号转换器被配置成将视频采集模块采集的视频信号模拟信号转换成数字信号；目标检测模块被配置成将待研究的目标从建模背景中检测和标记出来；信号预处理模块被配置成对数字视频信号进行处理、跟踪和检测；主控制模块被配置成对分析目标信号并且进行事故判断，报警模块被配置成将报警信号无线传输至交警部门。该交通事故智能检测系统克服现有技术中人工监测的不可控因素，准确率和稳定性无法得到保障的问题。

Description

交通事故智能检测系统
技术领域
本发明涉及交通事故检测技术领域，具体地，涉及交通事故智能检测系统。
背景技术
随着经济的发展，车辆也越来越多，城市交通环境日益恶化，更导致了城市道路交通事故频发。城市交通事故不但会造成交通拥堵、财产损失，更为严重的是会危及市民的生命安全，造成无法挽回的损失。为了增强对城市交通的管理能力，降低城市道路交通事故造成的人民生命财产的损失，各大中心城市都陆续建立起覆盖全市交通道路的城市交通道路视频监控网络，通过监控网络进行实时的城市交通监控，对发生的交通事故进行及时的处置。城市交通监控网络的建立在一定程度上减少了交通事故所造成的损失，但是由于各大城市交通监控中心采用的是传统的人工监测的手段，大大的制约了城市交通监控网络的发展，由于人工监测的不可控因素，准确率和稳定性无法得到保障，而且也浪费了人力。
因此，提供一种可以智能地对交通事故进行准确而有效地检测，从而极大地节省人力，还能防止一些交通事故纠纷的交通事故智能检测系统是本发明亟需解决的问题。
发明内容
针对上述技术问题，本发明的目的是克服现有技术中由于各大城市交通监控中心采用的是传统的人工监测的手段，大大的制约了城市交通监控网络的发展，由于人工监测的不可控因素，准确率和稳定性无法得到保障，而且也浪费了人力的问题，从而提供一种可以智能地对交通事故进行准确而有效地检测，从而极大地节省人力，还能防止一些交通事故纠纷的交通事故智能检测系统。
为了实现上述目的，本发明提供了一种交通事故智能检测系统，所述交通事故智能检测系统包括：依次连接的视频采集模块、视频信号转换器、目标检测模块、信号预处理模块、主控制模块和报警模块；其中，所述视频采集模块被配置成对十字路口的道路交通情况进行视频采集；所述视频信号转换器被配置成将所述视频采集模块采集的视频信号模拟信号转换成数字信号；所述目标检测模块被配置成将待研究的目标从建模背景中检测和标记出来；所述信号预处理模块被配置成对数字视频信号进行处理、跟踪和检测；所述主控制模块被配置成对分析目标信号并且进行事故判断，所述报警模块被配置成将报警信号无线传输至交警部门。
优选地，所述信号预处理模块包括：依次连接的目标后续处理模块、目标跟踪模块和目标状态检测模块，所述目标后续处理模块还与所述目标检测模块相耦接，所述目标状态检测模块与所述主控制模块相耦接；其中，所述目标后续处理模块被配置成对来自所述目标检测模块的数据进行去杂质处理；所述目标跟踪模块被配置成对检测出来的目标的运动特征和形状特征来预测目标下一帧图像的特性；所述目标状态检测模块被配置成对目标的速度和重心进行检测。
优选地，所述主控制模块包括相互连接的数据处理模块和事故判断模块，所述数据处理模块与所述信号预处理模块相连，所述事故判断模块与所述报警模块相连；所述数据处理模块被配置成对目标的图像信息数据进行分析处理，所述事故判断模块被配置成对来自所述数据处理模块的数据进行事故判断。
优选地，所述目标检测模块使用背景差分算法来对目标进行检测。
优选地，所述目标后续处理模块对数据进行去杂质处理的算法使用腐蚀膨胀算法。
优选地，所述目标后续处理模块对数据进行去杂质处理的算法还包括像素偏移算法。
优选地，所述报警模块上还连接有存储模块和信号收发模块，所述存储模块与所述主控制模块相连。
根据上述技术方案，本发明提供的交通事故智能检测系统通过所述视频采集模块对道路上的图像信息进行采集，所述视频信号转换器将采集后的视频信息转换成数字信号并输入至所述目标检测模块中进行车辆目标识别，所述信号预处理模块被配置成对数字视频信号进行处理、跟踪和检测，最后所述主控制模块则对是否发生交通事故进行判断，如果判定发生交通事故，则启动所述报警模块，从而向交警部门发出报警指示。本发明的交通事故智能检测系统克服现有技术中由于各大城市交通监控中心采用的是传统的人工监测的手段，大大的制约了城市交通监控网络的发展，由于人工监测的不可控因素，准确率和稳定性无法得到保障，而且也浪费了人力的问题。
本发明的其他特征和优点将在随后的具体实施方式部分予以详细说明。
附图说明
附图是用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与下面的具体实施方式一起用于解释本发明，但并不构成对本发明的限制。在附图中：
图1是本发明在一种优选的实施方式下提供的交通事故智能检测系统的结构示意图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明的具体实施方式进行详细说明。应当理解的是，此处所描述的具体实施方式仅用于说明和解释本发明，并不用于限制本发明。
如图1所述，本发明提供了一种交通事故智能检测系统，所述交通事故智能检测系统包括：依次连接的视频采集模块、视频信号转换器、目标检测模块、信号预处理模块、主控制模块和报警模块；其中，所述视频采集模块被配置成对十字路口的道路交通情况进行视频采集；所述视频信号转换器被配置成将所述视频采集模块采集的视频信号模拟信号转换成数字信号；所述目标检测模块被配置成将待研究的目标从建模背景中检测和标记出来；所述信号预处理模块被配置成对数字视频信号进行处理、跟踪和检测；所述主控制模块被配置成对分析目标信号并且进行事故判断，所述报警模块被配置成将报警信号无线传输至交警部门。
根据上述技术方案，本发明提供的交通事故智能检测系统通过所述视频采集模块对道路上的图像信息进行采集，所述视频信号转换器将采集后的视频信息转换成数字信号并输入至所述目标检测模块中进行车辆目标识别，所述信号预处理模块被配置成对数字视频信号进行处理、跟踪和检测，最后所述主控制模块则对是否发生交通事故进行判断，如果判定发生交通事故，则启动所述报警模块，从而向交警部门发出报警指示。本发明的交通事故智能检测系统克服现有技术中由于各大城市交通监控中心采用的是传统的人工监测的手段，大大的制约了城市交通监控网络的发展，由于人工监测的不可控因素，准确率和稳定性无法得到保障，而且也浪费了人力的问题。
在本发明的一种优选的实施方式中，所述信号预处理模块包括：依次连接的目标后续处理模块、目标跟踪模块和目标状态检测模块，所述目标后续处理模块还与所述目标检测模块相耦接，所述目标状态检测模块与所述主控制模块相耦接；其中，所述目标后续处理模块被配置成对来自所述目标检测模块的数据进行去杂质处理；所述目标跟踪模块被配置成对检测出来的目标的运动特征和形状特征来预测目标下一帧图像的特性；所述目标状态检测模块被配置成对目标的速度和重心进行检测。
在本发明的一种优选的实施方式中，所述主控制模块包括相互连接的数据处理模块和事故判断模块，所述数据处理模块与所述信号预处理模块相连，所述事故判断模块与所述报警模块相连；所述数据处理模块被配置成对目标的图像信息数据进行分析处理，所述事故判断模块被配置成对来自所述数据处理模块的数据进行事故判断。
本发明中，所述目标检测模块使用的算法通常为：背景差分法、帧间差分法和光流法，其中，光流法因为准确性差、计算方法复杂耗时，因此较少使用，而背景差分法检测准确、计算简单快捷，因此在本发明的一种优选的实施方式中，所述目标检测模块使用背景差分算法来对目标进行检测。
在本发明中，由于使用背景差分法进行目标检测时，检测结果噪音点较多，为了取得良好的目标检测效果，在本发明的一种优选的实施方式中，所述目标后续处理模块对数据进行去杂质处理的算法使用腐蚀膨胀算法，其中，腐蚀是为了消除物体边界点的毛刺和杂点，膨胀是为了充实目标，利用边界点向外扩张，以弥补腐蚀对目标大小和形状造成的损失，从而取得良好的目标检测效果。
在本发明的一种优选的实施方式中，所述目标后续处理模块对数据进行去杂质处理的算法还包括像素偏移算法。像素偏移是指摄像头内的电子热噪音以及外界环境中的微振动等原因引起的像素的灰度值在以本像素为中心的领域内发生偏移现象，而本发明中使用素偏移算法可以有效地将数据中的杂质处理掉。
在本发明的一种优选的实施方式中，所述报警模块上还连接有存储模块和信号收发模块，所述存储模块与所述主控制模块相连，所述存储模块用于对主控制模块中的信息进行存储，所述信号收发模块用于将报警信息发送至交管部门的总服务器上，从而有效地通知交管部门派遣人员解决问题。
以上结合附图详细描述了本发明的优选实施方式，但是，本发明并不限于上述实施方式中的具体细节，在本发明的技术构思范围内，可以对本发明的技术方案进行多种简单变型，这些简单变型均属于本发明的保护范围。
另外需要说明的是，在上述具体实施方式中所描述的各个具体技术特征，在不矛盾的情况下，可以通过任何合适的方式进行组合，为了避免不必要的重复，本发明对各种可能的组合方式不再另行说明。
此外，本发明的各种不同的实施方式之间也可以进行任意组合，只要其不违背本发明的思想，其同样应当视为本发明所公开的内容。

Claims (7)

1.一种交通事故智能检测系统，其特征在于，所述交通事故智能检测系统包括：依次连接的视频采集模块、视频信号转换器、目标检测模块、信号预处理模块、主控制模块和报警模块；其中，
所述视频采集模块被配置成对十字路口的道路交通情况进行视频采集；所述视频信号转换器被配置成将所述视频采集模块采集的视频信号模拟信号转换成数字信号；所述目标检测模块被配置成将待研究的目标从建模背景中检测和标记出来；所述信号预处理模块被配置成对数字视频信号进行处理、跟踪和检测；所述主控制模块被配置成对分析目标信号并且进行事故判断，所述报警模块被配置成将报警信号无线传输至交警部门。
2.根据权利要求1所述的交通事故智能检测系统，其特征在于，所述信号预处理模块包括：依次连接的目标后续处理模块、目标跟踪模块和目标状态检测模块，所述目标后续处理模块还与所述目标检测模块相耦接，所述目标状态检测模块与所述主控制模块相耦接；其中，
所述目标后续处理模块被配置成对来自所述目标检测模块的数据进行去杂质处理；所述目标跟踪模块被配置成对检测出来的目标的运动特征和形状特征来预测目标下一帧图像的特性；所述目标状态检测模块被配置成对目标的速度和重心进行检测。
3.根据权利要求1所述的交通事故智能检测系统，其特征在于，所述主控制模块包括相互连接的数据处理模块和事故判断模块，所述数据处理模块与所述信号预处理模块相连，所述事故判断模块与所述报警模块相连；
所述数据处理模块被配置成对目标的图像信息数据进行分析处理，所述事故判断模块被配置成对来自所述数据处理模块的数据进行事故判断。
4.根据权利要求1所述的交通事故智能检测系统，其特征在于，所述目标检测模块使用背景差分算法来对目标进行检测。
5.根据权利要求2所述的交通事故智能检测系统，其特征在于，所述目标后续处理模块对数据进行去杂质处理的算法使用腐蚀膨胀算法。
6.根据权利要求5所述的交通事故智能检测系统，其特征在于，所述目标后续处理模块对数据进行去杂质处理的算法还包括像素偏移算法。
7.根据权利要求1所述的交通事故智能检测系统，其特征在于，所述报警模块还连接有存储模块和信号收发模块，所述存储模块与所述主控制模块相连。
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