CN106952291B - 基于3维结构张量各向异性流驱动的场景流车流量统计与测速方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供的是一种基于3维结构张量各向异性流驱动的场景流车流量统计与测速方法。利用多目立体相机获取图像序列；构建场景流能量泛函；构建基于HSV空间的色彩梯度恒常假设,多视角约束的数据项；设计基于3维扩散张量各向异性流驱动的场景流平滑项；极小化能量函数，得到对应的欧拉‑拉格朗日方程；将得到的场景流分量组合成一组幅度图，利用基于变分全局熵自适应水平集图像分割方法，对图像进行分割处理，得到运动目标轮廓；根据前后帧计算得到的闭合曲线及场景流，判断前后帧中分割得到的目标是否为同一个，并进行目标数量统计；根据移动目标的形心和计算出的场景流，计算对应的实际速度。本发明的方法主要用于智能交通管理。
Description
技术领域
本发明涉及的是一种基于场景流的车流量统计与测速方法。
背景技术
随着我国经济发展人们的生活水平不断提高，我国的家用汽车每年以2000万的数量增长，随着路上车辆不断增多，城市道路及高速公路的扩建，交通状况变得越来越复杂，车辆在给我们的出行带来便利的同时也带来了一定的交通问题。智能交通管理是目前世界上正在研究和广泛关注的课题，相对人力监管的有限性，智能交通系统的应用对交通运输业带来了很大的效益，对道路车辆管理起到了越来越大的作用。而视频车辆检测技术具有安装方便，成本低的特点。
目前存在的车辆检测技术应用最多的是基于单目摄像机的，而使用的检测车辆的方法为帧间差分法，背景建模法，光流法等。帧间差分法对环境噪声较为敏感，对阈值选择有很强的依赖性，还可能产生目标空洞，背景差需要实时更新背景图像，易受光照变化的影响，光流法不需要事先知道场景的任何信息，被证明是较好的检测方法，但是它是一种2维空间的速度场。根据机器视觉原理，由双目或多目摄像机的空间关系，可以得到物体的空间位置和3维结构信息。而场景流充分利用了多目相机获取的图像序列之间的立体对应关系，能通过计算得到运动目标的速度信息和结构信息。
发明内容
本发明的目的在于提供一种使用多目相机的基于3维结构张量各向异性流驱动的场景流车流量统计与测速方法。
本发明的目的是这样实现的：
步骤一：利用多目立体相机获取图像序列，利用相机参数将像素坐标转换成实际的物理坐标；
步骤二：根据多目摄像机获取的立体图像序列之间的对应关系，将HSV空间中色彩梯度约束方法与基于3维扩散张量各向异性流驱动平滑相结合，构建场景流能量泛函，E(u,v,w)＝∫Ω(EHSV+αEsmooth)dx，其中u,v,w分别为场景流在水平、竖直和深度方向的速度分量，EHSV为数据项,Esmooth为平滑项，参数α为平衡因子；
步骤三：构建基于HSV空间的色彩梯度恒常假设,多视角约束的数据项；
步骤四：将场景流用(u,v,w)的形式表示，设计基于3维扩散张量各向异性流驱动的场景流平滑项；
步骤五：极小化能量函数，得到对应的欧拉-拉格朗日方程，利用金子塔分层细化的方案迭代计算场景流，采样因子选择0.9，在每一层中，使用超松弛迭代方案迭代计算；
步骤六：将得到的场景流分量u、v、w组合成一组幅度图
利用基于变分全局熵自适应水平集图像分割方法，对图像进行分割处理，得到运动目标轮廓；
步骤七：根据前后帧计算得到的闭合曲线及场景流，判断前后帧中分割得到的目标是否为同一个，并进行目标数量统计；
步骤八：根据步骤七得到的移动目标的形心
和计算出的场景流，计算对应的实际速度
本发明还可以包括：
1、步骤三具体包括：
步骤3.1数据项满足HSV空间中彩色梯度恒常假设，将t时刻和t+1时刻的RGB图像转换为HSV格式的彩色图像；
将t时刻多视角图像序列的彩色梯度用Iθ0、Iθ1…IθN表示，t+1时刻图像序列的梯度用I'θ0、I'θ1…I'θN表示，基于HSV空间色彩梯度恒常假设的数据项由如下的形式。
Edata＝∫Ω(Ef+Es1+Es2)dx
其中：Ef为t时刻和t+1时刻的能量约束，Es1和Es2分别为t时刻和t+1时刻不同视角之间的能量约束；
步骤3.2利用多目相机拍摄到的图像序列，在数据项中采用多视角约束，令
Δi＝I'θi(pi,t)-Iθ0(p0,t) (5)
Δi和
指的是在t和t+1时刻相机在不同角度拍摄同一位置的点，图像的彩色梯度保持一致，Δt i指的是在同一角度下，物体经过t到t+1时刻的微小位移彩色梯度保持一致，根据等式Edata＝∫Ω(Ef+Es1+Es2)dx，数据项该写作：
2、步骤四具体包括：
将像素表示的2维图像坐标u-v扩展为3维坐标系u-v-z，设计3维结构张量J
其中，
为对变量求3维方向的梯度，结构张量J为一个3X3的矩阵，含有3个相互正交的矢量v1、v2、v3，它们对应的特征值为μ1、μ2、μ3；设计基于3维结构张量各向异性，场景流驱动的平滑项：
ψ为鲁棒惩罚函数，经最速下降法得到扩散项：
由于每一项
对应特征值ψ'(μ1)、ψ'(μ2)、ψ'(μ3)不同，所以为3维各向异性扩散。
3、步骤六具体包括：
步骤6.1将得到的场景流分量u、v、w组合成一组3维向量W＝(u,v,w)，将场景流3维向量W看做目标图像，建立基于变分全局熵自适应水平集能量泛函模型：
其中，H为流场W的2维熵：
步骤6.2计算场景流图像W的熵值，根据等式
步骤6.3对能量泛函模型极小化，得到基于变分全局熵自适应水平集能量泛函对应的欧拉-拉格朗日方程：
本发明使用多目相机，设计基于3维结构张量各向异性流驱动的场景流车流量统计与测速方法，解决了现有车辆测速和计数技术中的不足。本发明的方法主要用于智能交通管理。
附图说明
图1为本发明的流程图。
图2为多目摄像机采集到图像序列的立体对应关系。
具体实施方式
下面结合附图举例对本发明作进一步描述。
结合图1，基于多目立体视觉的道路车流量统计与测速方法，包括以下步骤：
S1.利用多目立体相机获取图像序列，利用相机参数将像素坐标转换成实际的物理坐标。
其中[Mi]1,2是变换矩阵M的前两行，M是[Mi]3的第3行，pi(x,y,z)为图中像的像素点，P(X,Y,Z)是实际得物理坐标。
根据多目摄像机获取的立体图像序列之间的对应关系，将HSV空间中色彩梯度约束方法与自适应全变分平滑相结合，构建场景流能量泛函：
E(u,v,w)＝∫Ω(EHSV+αEsmooth)dx (2)
等式(1)中EHSV为数据项,Esmooth为平滑项，参数α为平衡因子。
S2.构建基于HSV空间的色彩梯度恒常假设的数据项。具体步骤如下：
S3.1将多目立体相机系统进行标定，得到参数矩阵。用多目立体相机获取立体图像序列，将t时刻和t+1时刻的RGB图像变换为与人类感知接近的HSV色度图。在RGB彩色空间中，取最大的像素记为Cmax，取最小的像素记为Cmin。
Cmax＝max(R,G,B) (3)
Cmin＝min(R,G,B) (4)
HSV空间中H、S、V有以下形式：
V＝Cmax (7)
将梯度扩展成向量的形式：令h、s、v分别为HSV空间沿着H、S、V轴的单位向量，并将它们投影到x，y轴组成新的向量a、b。
HSV空间中，单位像素的角度θ(x,y)和此角度下的梯度值Fθ(x,y)在x-y坐标系下定义为：
此处由于tan(θ+π)＝tanθ，规定θ(x,y)只在[0,π)内计算。等式(11)中gxx、gxy、gyy为向量a、b的点积。
彩色梯度相对于灰色梯度包含更多的颜色信息，根据附图1所示的立体图像序列之间的对应关系，将t时刻多视角图像序列的梯度用Iθ0、Iθ1…IθN表示，t+1时刻图像序列的梯度用I'θ0、I'θ1…I'θN表示，基于HSV空间色彩梯度恒常假设的数据项有如下的形式。
Edata＝∫Ω(Ef+Es1+Es2)dx (15)
S3.2利用多目相机拍摄到的图像序列，在数据项中利用多视角约束。令
Δi＝I'θi(Pi,t)-Iθ0(P0,t) (16)
Δt i＝Iθi(P'i,t+1)-Iθi(Pi,t) (18)
Δi和
指的是在t和t+1时刻相机在不同拍摄同一位置的点，图像的彩色梯度保持一致Δt i指的是在同一角度下，物体经过t到t+1时刻的微小位移彩色梯度保持一致。根据等式(15)，数据项应该写作：
S3.将场景流用(u,v,w)的形式表示，设计3维扩散张量场景流平滑项。在3维坐标系u-v-z中，设计3维结构张量J
其中：
为对变量求3维方向的梯度，例如
有如下的形式：
因此结构张量J为一个3X3的矩阵，含有3个相互正交的矢量v1、v2、v3，它们对应的特征值为μ1、μ2、μ3，这3个特征值能反应场景流在v1、v2、v3方向上的变化。
通过以上定义，设计基于3维结构张量各向异性，场景流驱动的平滑项。
经最速下降法得到扩散项：
由于每一项
对应特征值为ψ'(μ1)、ψ'(μ2)、ψ'(μ3)的不同，所以为各向异性扩散。
S4.极小化变分能量函数，利用多分辨率由粗及精的方案求解得到场景流。根据以上步骤分析，最终的能量泛函有以下的形式：
对等式(28)进行变分极小化，即求能量泛函(28)对u、v、w的导数，并令结果等于0。能量泛函(27)对u求偏导得到如下的欧拉-拉格朗日等式。
能量泛函(28)对v和w求偏导也有相同的形式。引入将金字塔分层细化的方案解决场景流中的大位移问题，采样因子选择0.9。在图像金字塔的每一层采用超松弛迭代方案迭代计算。
S5.将得到的场景流分量u、v、w组合成一组流场幅度图
利用基于变分全局熵自适应水平集图像分割方法，对图像W进行分割处理，得到运动目标的运动轮廓。具体步骤如下：
S6.1在原始的场景流图像
中，定义一个任意的封闭曲线。将场景流幅度图
看做目标图像，建立基于变分全局熵自适应水平集能量泛函模型：
其中，H为流场W的2维熵：
pi为流场中W第i个点出现的概率值。H不仅表征了流场的统计信息，还能反应某流场位置与邻域中流场分布的整体特性。当目标运动流场分布有序时，H值较小，当运动流场分布杂乱时，H值较大。
表示流场的梯度和，β为归一化系数。G(ψ)为惩罚项，具有以下的形式：
等式(31)用来惩罚函数水平集函数ψ(x)，避免不断的重复计算ψ(x)。
Ecv为Chan-Vese模型，有如下的形式：
Ecv(C,c1,c2)＝μ·Length(C) (33)
+λ1∫in|W-c1|2H(ψ(x,y))dx
+λ2∫out|W-c2|2(1-H(ψ(x,y))dx
其中Length(C)是闭合轮廓线的长度，定义如下：
δ(s)为Dirace函数：
H(s)函数为Heaviside函数：
μ、λ1、λ2是大于0的常数，表示各能量项的权重系数。等式(30)中最后一项要求曲线的长度最短，用来保证曲线的光滑性，前两项则是为了使输入在曲线C内、外部各点的灰度值与其所对应区域的平均灰度值的差值最小。
EGAC为测地线主动轮廓模型Geodesic Actice Contour(GAC)，有如下的形式：
g为边缘检测函数，可以是任意单调递减的非负函数，s是曲线的欧几里得弧长参数。
S6.2计算场景流图像W的熵值，根据等式(28)构建基于变分全局熵自适应水平集图像分割能量泛函E。根据
数值大小，自适应的调整CV模型和GAC模型对整个能量泛函的贡献度，其中
数值较大时，GAC模型起主要的作用，当
较小时，CV模型起主要的作用。
S6.3对能量泛函模型极小化，得到基于变分全局熵自适应水平集能量泛函对应的欧拉-拉格朗日等式：
采用任意的迭代方案进行迭代计算，直到两次迭代轮廓线基本不变，得到分割后的目标和背景，每一个闭合曲线为一个移动目标。
S6.根据前后帧计算得到的闭合曲线及场景流，判断前后帧中分割得到的目标是否为同一个，并进行目标数量统计。
对于摄像机t时刻的左测图像Il，求上一步骤得到的闭合曲线形心，记为
根据求得的场景流，对
进行位移变换得到
对于摄像机t+1时刻的左测图像
求上一步骤得到的闭合曲线形心，记为
设定阈值κ，求
和
的距离，若此距离小于阈值κ，则认为
是
移动后的目标形心，若此距离大于阈值，则认为t时刻目标停止运动，从t+1时刻开始，有新目标开始运动。对于t+N和t+N-1时刻的图像，也按照此方法判断。
在摄像机左图像中设定一条场景分割线，若有目标形心穿过，则令计数变量加1。
S7.根据步骤S6得到的移动目标的形心
和计算出的场景流，计算对应的实际速度
Claims (4)
1.一种基于3维结构张量各向异性流驱动的场景流车流量统计与测速方法，其特征是：
步骤一：利用多目立体相机获取图像序列，利用相机参数将像素坐标转换成实际的物理坐标；
步骤二：根据多目摄像机获取的立体图像序列之间的对应关系，将HSV空间中色彩梯度约束方法与基于3维扩散张量各向异性流驱动平滑相结合，构建场景流能量泛函，E(u,v,w)＝∫Ω(EHSV+αEsmooth)dx，其中u,v,w分别为场景流在水平、竖直和深度方向的速度分量，EHSV为数据项,Esmooth为平滑项，参数α为平衡因子；
步骤三：构建基于HSV空间的色彩梯度恒常假设,多视角约束的数据项；
步骤四：将场景流用(u,v,w)的形式表示，设计基于3维扩散张量各向异性流驱动的场景流平滑项；
步骤五：极小化能量函数，得到对应的欧拉-拉格朗日方程，利用金子塔分层细化的方案迭代计算场景流，采样因子选择0.9，在每一层中，使用超松弛迭代方案迭代计算；
步骤六：将得到的场景流分量u、v、w组合成一组幅度图
利用基于变分全局熵自适应水平集图像分割方法，对图像进行分割处理，得到运动目标轮廓；
步骤七：根据前后帧计算得到的闭合曲线及场景流，判断前后帧中分割得到的目标是否为同一个，并进行目标数量统计；
步骤八：根据步骤七得到的移动目标的形心
和计算出的场景流，t表示时刻，l表示左侧图像，计算对应的实际速度
2.根据权利要求1所述的基于3维结构张量各向异性流驱动的场景流车流量统计与测速方法，其特征是步骤三具体包括：
步骤3.1数据项满足HSV空间中彩色梯度恒常假设，将t时刻和t+1时刻的RGB图像转换为HSV格式的彩色图像；
将t时刻多视角图像序列的彩色梯度用Iθ0、Iθ1…IθN表示，t+1时刻图像序列的梯度用I'θ0、I'θ1…I'θN表示，基于HSV空间色彩梯度恒常假设的数据项由如下的形式；
Edata＝∫Ω(Ef+Es1+Es2)dx
其中：Ef为t时刻和t+1时刻的能量约束，Es1和Es2分别为t时刻和t+1时刻不同视角之间的能量约束；
步骤3.2利用多目相机拍摄到的图像序列，在数据项中采用多视角约束，令
Δi＝I'θi(pi,t)-Iθ0(p0,t) (5)
Δt i＝Iθi(p′i,t+1)-Iθi(pi,t) (7)
Δi和
指的是在t和t+1时刻相机在不同角度拍摄同一位置的点，图像的彩色梯度保持一致，Δt i指的是在同一角度下，物体经过t到t+1时刻的微小位移彩色梯度保持一致，p′i、p′0分别表示t+1时刻相机在不同角度拍摄同一位置的像素点，根据等式Edata＝∫Ω(Ef+Es1+Es2)dx，数据项写作：
3.根据权利要求2所述的基于3维结构张量各向异性流驱动的场景流车流量统计与测速方法，其特征是步骤四具体包括：
将像素表示的2维图像坐标u-v扩展为3维坐标系u-v-w，设计3维结构张量J
其中，
为对变量求3维方向的梯度，结构张量J为一个3X3的矩阵，含有3个相互正交的矢量v1、v2、v3，它们对应的特征值为μ1、μ2、μ3；设计基于3维结构张量各向异性，场景流驱动的平滑项：
ψ为鲁棒惩罚函数，经最速下降法得到扩散项：
由于每一项
对应特征值ψ'(μ1)、ψ'(μ2)、ψ'(μ3)不同，所以为3 维各向异性扩散。
4.根据权利要求3所述的基于3维结构张量各向异性流驱动的场景流车流量统计与测速方法，其特征是步骤六具体包括：
步骤6.1将得到的场景流分量u、v、w组合成一组3维向量W＝(u,v,w)，将场景流3维向量W看做目标图像，建立基于变分全局熵自适应水平集能量泛函模型：
其中，β为归一化系数，H为流场W的2维熵：
步骤6.2计算场景流图像W的熵值，根据等式
构建基于变分全局熵自适应水平集图像分割能量泛函E，根据
数值大小，自适应调整CV模型和GAC模型对整个能量泛函的贡献度，其中
数值大时，GAC模型起主要的作用，当
小时，CV模型起主要的作用，Ecv表示Chan-Vese模型， EGAC表示测地线主动轮廓模型、G(ψ)为惩罚项；
步骤6.3对能量泛函模型极小化，得到基于变分全局熵自适应水平集能量泛函对应的欧拉-拉格朗日方程：
其中，μ为大于0的常数、表示能量项的权重系数。
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| CN106485675A (zh) * | 2016-09-27 | 2017-03-08 | 哈尔滨工程大学 | 一种基于3d局部刚性和深度图引导各向异性平滑的场景流估计方法 |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| Motion detection based on RGB-D data and scene flow clustering;Xuezhi Xiang et al.;《2016 12th World Congress on Intelligent Control and Automation》;20160929;第814-817页 * |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN106952291A (zh) | 2017-07-14 |
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