CN107578632A - 交通密度检测系统、交通工具及方法 - Google Patents

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CN107578632A CN201610526283.2A CN201610526283A CN107578632A CN 107578632 A CN107578632 A CN 107578632A CN 201610526283 A CN201610526283 A CN 201610526283A CN 107578632 A CN107578632 A CN 107578632A
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Abstract

本发明涉及交通密度检测系统、交通工具及方法。一种交通密度检测系统，包括：图像采集装置，用于采集应用交通密度检测系统的交通工具周围区域物体的各个时刻的图像信息，并且能从该图像信息中提取疑似对象；距离采集装置，用于连续采集交通工具周围区域的疑似对象的距离信息；控制装置，用于收集交通工具周围区域的各个时刻的疑似对象和距离信息，控制装置能将收集到的信息融合并获取与道路状况相关的各个时刻的目标对象和目标对象的距离信息，其中，控制装置根据目标对象和目标对象的距离信息计算出实时路况，能将该实时路况及时传送至用户所使用的道路状况信息显示装置，并触发道路状况信息显示装置及时更正道路状况信息。

Description

交通密度检测系统、交通工具及方法
技术领域
本发明涉及交通工具数据采集领域，更具体地，本发明涉及交通密度检测系统、交通工具及方法。
背景技术
随着交通工具导航系统的普遍使用，导航系统内置的功能也在逐步增加，例如现有的导航系统上一般均设置有行驶线路的交通密度检测及预警功能。
现有的导航系统检测行驶路线交通密度的方法为：获取在线数据，然后对在线数据进行计算分析，最终得到行驶路线上的交通密度。但是，这种检测方法由于采用的是在线数据，而在线数据的更新需要一定的时间，因此，会导致获取的数据相对于行驶路线上的真实路况信息具有一定的延迟。此外，由于数据的采集有时不能考虑交通中的全部车辆，在线数据可能会与现实环境的交通密度不同。例如，一些数据供应商通过检测出租车或者特定的应用软件的用户的密度获得数据，从而使通过获取该在线数据计算出的交通密度具有一定的延迟，并且得到的结果不精准。
发明内容
本发明实施例的一个目的是提供一种交通密度检测系统及方法，能够在交通工具行驶路线的现实环境中实时采集路况信息以判断当前行驶路线的实时路况。本发明实施例的另一个目的是提供一种具有上述功能的交通工具。
一方面，本发明实施例提供一种交通密度检测系统，包括：图像采集装置，用于采集应用交通密度检测系统的交通工具周围区域物体的各个时刻的图像信息，并且能从该图像信息中提取疑似对象；距离采集装置，用于连续采集交通工具周围区域的疑似对象的距离信息；控制装置，用于收集交通工具周围区域的各个时刻的疑似对象和距离信息，控制装置将收集到的信息融合并获取与道路状况相关的各个时刻的目标对象和目标对象的距离信息，其中，所述控制装置根据目标对象和目标对象的距离信息计算出实时路况，能将该实时路况及时传送至用户所使用的道路状况信息显示装置，并触发道路状况信息显示装置及时更正道路状况信息。
所述图像采集装置包括至少一个摄像单元，摄像单元用于采集交通工具周围区域的图像信息。
所述图像采集装置进一步包括预先存储疑似对象的模型的图像处理单元，该图像处理单元能从所述图像信息中提取与物体相关的至少一个特征参数，并能与各自的所预存的疑似对象的模型比对，以确定该物体是否为疑似对象并且确定该物体的种类，其中，特征参数包括轮廓特征、颜色特征和纹理特征；疑似对象的模型包括轮廓模型、颜色模型和纹理模型。
所述控制装置内预先设置有分类信息，能够将疑似对象的种类与分类信息对比，以确定该疑似对象是否为目标对象。
所述距离传感器包括雷达和/或激光扫描仪。
所述距离信息包括各疑似对象与交通工具之间的距离和各个疑似对象之间的距离。
所述实时路况包括交通工具周围区域的目标对象密度和目标对象运动速度。
所述控制装置完成每一次实时路况的计算，既能触发导航装置重新计算交通工具行驶的最优路线。
所述控制装置能够将实时路况无线传输至在线数据库。
另一个方面，本发明实施例提供一种交通工具，包括上述的交通密度检测系统。
另一个方面，本发明实施例还提供一种交通密度检测方法，包括：采集交通工具周围区域的图像信息，并且根据该图像信息确定与道路状况相关的疑似对象；连续采集交通工具周围区域的疑似对象的距离信息；根据收集交通工具周围区域的各个时刻的疑似对象和距离信息，将收集到的信息融合并提取与道路状况相关的目标对象和所述目标对象的距离信息，其中，根据目标对象和所述目标对象的距离信息计算出实时路况，并且，根据计算出的所述实时路况，更正导航装置中与道路状况相关的路况信息。
本发明实施例所提供的交通密度检测系统、交通工具及方法，能够通过图像采集装置采集交通工具周围区域物体的各个时刻的图像信息并从该图像信息中提取疑似对象，并且通过距离采集装置连续采集交通工具周围区域的疑似对象的距离信息，从而保证采集的路况信息均是在行驶路线的现实环境中的实时信息，从而避免了路况信息的滞后，使控制装置计算出准确的实时路况，能将该实时路况及时传送至用户所使用的道路状况信息显示装置，并触发道路状况信息显示装置及时更正道路状况信息。
附图说明
下面将参考附图来描述本发明示例性实施例的特征、优点和技术效果。
图1是本发明一个较佳实施例提供的交通密度检测系统的构成框图。
图2是本发明另一个较佳实施例提供的交通密度检测系统的构成框图。
图3是本发明的一个较佳实施例提供的交通密度检测方法的流程图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明提供的交通密度检测系统、交通工具及方法作进一步详细描述。以下实施例的详细描述和附图用于示例性地说明本发明的原理，但不能用来限制本发明的范围，即本发明不限于所描述的优选实施例，本发明的范围由权利要求书限定。
本发明实施例提供的交通密度检测系统可安装或者集成在例如轿车、客车、货车或者代步行驶的所有交通工具上，能够在交通工具行驶路线的现实环境中实时采集路况信息以判断当前行驶路线的实时路况，并且及时地提醒驾驶员行驶道路上的实时路况。
请参阅图1，为本发明一个较佳实施例提供的交通密度检测系统的构成框图。交通密度检测系统100包括图像采集装置110、距离采集装置120和控制装置130。所述控制装置130可控制所述图像采集装置110采集采用交通密度检测系统100的交通工具周围区域的各个时刻的图像信息，并且从该图像信息中提取疑似对象。所述控制装置130控制所述距离采集装置120连续采集所述交通工具周围区域的疑似对象的距离信息，并将该采集到的疑似对象的距离信息实时传输至所述控制装置130。本领域技术人员能够理解，在这里指的疑似对象包括在交通工具周围区域内的全部动态和静态的物体，例如车辆、行人、宠物、树木或者路牌。
所述图像采集单元110包括至少一个摄像单元111及图像处理单元112，所述至少一个摄像单元111用于采集交通工具周围区域的图像信息并将图像信息传送至所述图像处理单元112，所述图像处理单元112用于确定采集到的图像信息中的疑似对象。
所述摄像单元111可为摄像装置和/或红外成像装置。所述摄像单元111可以安装于车辆等交通工具上。下面主要以车辆为例子举例说明。例如，所述摄像单元111可以安装于车辆中央后视镜上，并且用于采集车辆前方的图像信息。还例如，所述摄像单元111还可以安装于车辆两侧的后视镜上，并且用于采集车辆两侧的图像信息。所述摄像单元111还可以安装于车辆后端，用于采集车辆后方的图像信息。所述摄像单元111还同时安装于上述列举的所有位置上，在这种情况下，可以全方位的对车辆周围区域进行图像信息的采集。
所述图像处理单元112内预先存储疑似对象的模型，该图像处理单元112能够从接收到的图像信息中提取与物体相关的至少一个特征参数，并能将特征参数与对应的所预存的疑似对象的模型比对，以确定该物体是否为疑似对象并且确定该物体的种类。所述特征参数包括轮廓特征、颜色特征和纹理特征；所述疑似对象的模型包括轮廓模型、颜色模型和纹理模型。
作为一种例子，所述图像处理单元112接收来自所述摄像单元111的车辆周围区域的图像信息之后从图像信息中提取与物品相关的特征参数。在这种情况下，所述图像处理单元112中可预存有疑似对象的模型的轮廓模型、颜色模型和纹理模型。在一个实施例中，所述图像处理单元112还能将从图像信息中提取的轮廓特征、颜色特征和纹理特征分别与预先存储的轮廓模型、颜色模型和纹理模型进行比较并得到对应的比较值。当比较值大于预设的阈值时，所述图像处理单元112判断出车辆周围区域内可能存在物体，并辨别出该可能存在的物体的种类。在另一个实施例中，所述图像处理单元112还能将从图像信息中提取的轮廓特征、颜色特征和纹理特征整合成特征集合后，将特征集合与由预先存储的轮廓模型、颜色模型和纹理模型整合成的集成模型进行比较并得到比较值。当比较值大于预设的阈值时，所述图像处理单元112判断出车辆周围区域内可能存在物体，并辨别出该可能存在的物体的种类。其中，比较值可以设置为90％。
所述距离采集装置120用于采集车辆周围区域的疑似对象的距离信息，并且为所述控制单元130提供疑似对象的距离信息。其中，所述距离信息包括各疑似对象与车辆之间的距离和各个疑似对象之间的距离。
所述距离采集装置120包括雷达121和激光扫描仪122中的至少一个。可将所述雷达121和所述激光扫描仪122单独使用并且用于检测疑似对象与车辆之间的距离，也可以配合使用并且用于检测疑似对象与车辆之间的距离。
例如，所述雷达121设置于车辆的四角，使其测量车辆周围区域内的疑似对象的距离信息。由于所述雷达121采用电磁波信号进行检测，因此，可以直接检测到疑似对象是否为运动物体以及疑似对象相对于车辆的运动方向。所述激光扫描仪122设置于车辆的正前方，使其测量车辆前方的疑似对象的距离信息。由于所述激光扫描仪122的扫描角度较大，因此可以测量车辆前方更大角度范围内的疑似对象的距离信息。并且，所述激光扫描仪122对于物体的外形勾勒十分精准，因此可以使扫描的准确性提高。本实施例中，所述距离采集装置120还可以为其他类型的传感器，例如超声波传感器等。
本领域技术人员能够理解，所述摄像单元111、所述雷达121和所述激光扫描仪122的数量和安装位置不限于上述的数量和安装位置，只要是能够实现对于车辆周围区域的图像信息和对象的距离信息的采集即可。
所述控制装置130与所述图像采集装置110及所述距离采集装置120通信，并且能够将图像采集装置110收集的疑似对象的信息和所述距离采集装置120收集的疑似对象的距离信息融合并获取与道路状况相关的各个时刻的目标对象和所述目标对象的距离信息。然后所述控制装置130根据所述目标对象和所述目标对象的距离信息计算出实时路况，同时所述控制装置130也能控制所述图像采集装置110及所述距离采集装置120是否工作。其中，所述实时路况包括车辆周围区域的目标对象密度和目标对象运动速度。
具体地，所述控制装置130中还可预先存储有分类信息，其中分类信息包括交通工具分类信息和其他物体分类信息，并且将该预先存储的交通工具分类信息中的某一类设置为目标对象。所述控制装置130可以将该物体的种类与预先存储的分类信息进行对比，确定该物体是否属于目标对象。例如，预先存储的交通工具分类信息包括二轮机动车、三轮机动车、四轮机动车或者具有更多车轮的机动车、二轮非机动车或者三轮非机动车等，在预先存储的分类信息中，仅将四轮机动车或者具有更多车轮的机动车作为目标对象。其他物体类别信息包括树木、路牌、行人或者宠物。所述控制装置130在疑似对象的距离信息中提取目标对象对应的距离信息，并且得到目标对象和目标对象的距离信息，并根据所述目标对象和所述目标对象的距离信息计算出实时路况。
现以车辆为例具体说明本实施例所述交通密度检测系统100的一种工作模式，所述图像采集装置110连续采集不同时刻的车辆周围区域的图像信息，并且针对图像信息进行疑似对象的判断，相应地，所述距离采集装置120针对每个时刻的每个疑似对象的距离信息进行采集。所述控制装置130接收全部的疑似对象的信息和疑似对象的距离信息。所述控制装置130将疑似对象的信息和疑似对象的距离信息进行融合后，得到目标对象的信息和目标对象的距离信息。所述控制装置130根据全部目标对象的信息判断目前车辆周围区域的交通密度，具体地，根据目标对象的个数判断目前车辆周围区域的目标对象密度。所述控制装置130根据每个目标对象的各个时刻的全部距离信息计算分析得到该目标对象的运动速度，并且将全部的目标对象的各自的移动速度汇总，可以得到整体的交通流动速度信息。所述控制装置130可以根据该交通流动速度信息计算出目标对象的平均移动速度。
所述交通密度检测系统100还可以进一步包括道路状况信息显示装置，该道路状况信息显示装置用于显示与道路状况相关的路况信息。例如，该道路状况信息显示装置可为导航装置140。
所述控制装置130可以与导航装置140有线或者无线连接。其中，控制装置130可以通过CAN总线或者Flexray总线实现与导航装置140的有线通信连接。
所述控制装置130在计算出实时路况的同时，将该实时路况传输至所述导航装置140，触发所述导航装置140及时更正路况信息，使其显示于导航装置140上并用于提醒驾驶员。
故，每当所述控制装置130完成一次实时路况的计算时，即能够触发导航装置140更新车辆数据库中的路况信息，同时触发导航装置140重新计算车辆行驶的最优路线。
例如，所述导航装置140根据在线数据库的数据为驾驶员计算出一条从驾驶员的位置到目的地的最优路线，当遇到路口、多层公路等情况时，交通密度检测系统100检测到了车辆周围区域(即路口、多层公路等)的实时路况与导航装置140显示的不符，此时，所述控制装置130计算出的实时路况传输至导航装置140，并能触发所述导航装置140更正道路状况信息，并同时触发导航装置根据该更正的道路状况信息与在线数据结合计算出新的最优路线。
所述控制装置130还可以通过无线设备与在线数据库无线通信，将其计算出的实时路况发送至在线数据库，从而对在线数据库进行更新，为其他车辆使用在线数据库进行数据更新提供便利。
上文描述的交通密度检测系统100包括图像采集装置110、距离采集装置120、控制装置130和导航装置140，即导航装置140是交通密度检测系统100的组成部分。但是，本发明不限于此。本领域技术人员能够理解，根据本发明的交通密度检测系统可以利用外部导航装置来实现相应的功能。图2使示出根据本发明的另一个实施例的交通密度检测系统的示意图。如图2所示，交通密度检测系统100包括图像采集装置110、距离采集装置120和控制装置130。控制装置130可以与外部的导航装置200有线或者无线通信。交通密度检测系统100的其他构造和操作原理参照上文的实施例，在此不再赘述。
本发明实施例提供的交通密度检测系统100可应用于车辆。例如，车辆可以采用所述交通密度检测系统100来作为车辆驾驶的辅助系统使用。从而，该车辆可以实时自动检测的车辆周围区域的实时路况，从而对导航装置内与道路状况相关的路况信息进行更新，从而提高导航装置内的路况信息的准确性和及时性。
下面将参考附图描述本发明实施例提供的交通密度检测系统100的用于交通工具的交通密度的检测方法。便于理解及描述，下面也将以现交通出现率最多的车辆为例来描述说明交通密度的检测方法。
请参阅图3，是本发明一个较佳实施例提供的交通密度检测方法的流程图。
本发明一较佳实施例提供的交通密度检测方法包括以下步骤：
步骤S310，采集车辆周围区域的图像信息，并且根据该图像信息提取与道路状况相关的疑似对象；
步骤S320，采集车辆周围区域的疑似对象的距离信息；
步骤S330，将疑似对象和疑似对象的距离信息融合并获取与道路状况相关的各个时刻的目标对象和所述目标对象的距离信息，并且根据目标对象和目标对象的距离信息计算出实时路况；
步骤S340，更正导航装置中与道路状况相关的路况信息。
所述步骤S310中，从图像信息中提取一个或者多个物体相关的特征参数，特征参数能与所预存的疑似对象的模型比对，以确定该物体是否为疑似对象并且确定该物体的种类。所述特征参数包括轮廓特征、颜色特征和纹理特征；所述疑似对象的模型包括轮廓模型、颜色模型和纹理模型。
例如，在一个实施例中，从图像信息中提取的轮廓特征、颜色特征和纹理特征分别可以与预先存储的轮廓模型、颜色模型和纹理模型进行比较并分别得到比较值，当比较值大于预设的阈值时，判断出车辆周围区域内可能存在物体，并辨别出该可能存在的物体的种类。在另一个实施例中，从图像信息中提取的轮廓特征、颜色特征和纹理特征可以整合成特征集合，特征集合可以与由预先存储的轮廓模型、颜色模型和纹理模型整合成的集成模型进行比较并分别得到比较值，当比较值大于预设的阈值时，判断出车辆周围区域内可能存在物体，并辨别出该可能存在的物体的种类。其中，比较值可以设置为90％。
所述步骤S330中，接收各个时刻的全部的疑似对象的信息和疑似对象和距离信息，并且能够将疑似对象的信息和疑似对象和距离信息融合并获取与道路状况相关的各个时刻的目标对象和所述目标对象的距离信息，然后根据全部的目标对象的信息判断目前车辆周围区域的交通密度，具体地，根据目标对象的个数判断目前车辆周围区域的目标对象密度，即得到交通密度信息。根据每个目标对象的各个时刻的全部距离信息计算分析得到该目标对象的运动速度，并且将全部的目标对象的各自的移动速度汇总，可以得到整体的交通流动速度信息。并可以根据该交通流动速度信息计算出目标对象的平均移动速度。
所述步骤S340中，能够根据实时路况对车辆周围区域的道路分段并标记为不同颜色，以作为路况信息。例如，将车辆周围区域的道路中的交通密度相对较少、平均移动速度相对较快的一段标记为绿色，将车辆周围区域的道路中的交通密度相对较多、平均移动速度相对较慢的一段标记为黄色，将车辆周围区域的道路中的交通密度很大、平均移动速度很小的一段标记为红色。需要说明的是，本领域技术人员能够了解，对于道路的分段条件不仅仅限于上述的三种，对于道路分段后对应可标记的颜色也不仅仅限于上述的三种。
根据本发明的某些实施例，每当完成一次实时路况的计算时，能够触发更新车辆数据库中的路况信息并显示给驾驶员，同时触发重新计算车辆行驶的最优路线。
例如，当根据在线数据库的数据已经为驾驶员计算出了一条从驾驶员的位置到目的地的最优路线，在遇到路口、多层公路等情况时，检测到了车辆周围区域(即路口、多层公路等)的实时路况与根据在线数据计算得到道路状况信息的不符，此时，可以根据检测到的数据计算出的实时路况更正道路状况信息，并同时触发导航装置根据该更正的道路状况信息与在线数据结合计算出新的最优路线。
根据本发明的某些实施例，还可以通过无线设备与在线数据库无线通信，将其计算出的实时路况发送至在线数据库，从而对在线数据库进行更新，为其他车辆使用在线数据库进行数据更新提供便利。
本发明所描述和说明的实施例对于本发明所保护的内容是说明性的而非限制性的，因此应当理解为，上述实施例仅示出和描述了本发明的优选方案，在权利要求书所限定的范围内的所有修改例和等同配置均属于本发明所保护的内容。

Claims (11)

1.一种交通密度检测系统，包括：
图像采集装置，用于采集应用所述交通密度检测系统的交通工具周围区域物体的各个时刻的图像信息，并且能从该图像信息中提取疑似对象；
距离采集装置，用于连续采集所述交通工具周围区域的所述疑似对象的距离信息；
控制装置，用于收集所述交通工具周围区域的各个时刻的疑似对象和距离信息，所述控制装置能将收集到的信息融合并获取与道路状况相关的各个时刻的目标对象和所述目标对象的距离信息，其中，所述控制装置根据所述目标对象和所述目标对象的距离信息计算出实时路况，能将该实时路况及时传送至用户所使用的道路状况信息显示装置，并触发道路状况信息显示装置及时更正道路状况信息。
2.根据权利要求1所述的交通密度检测系统，其中，所述图像采集装置包括至少一个摄像单元，所述摄像单元用于采集所述交通工具周围区域的图像信息。
3.根据权利要求1所述的交通密度检测系统，其中，所述图像采集装置进一步包括预先存储疑似对象的模型的图像处理单元，该图像处理单元能从所述图像信息中提取与物体相关的至少一个特征参数，并能与各自的所预存的疑似对象的模型比对，以确定该物体是否为疑似对象并且确定该物体的种类，其中，
所述特征参数包括轮廓特征、颜色特征和纹理特征；所述疑似对象的模型包括轮廓模型、颜色模型和纹理模型。
4.根据权利要求3所述的交通密度检测系统，其中，所述控制装置内预先设置有分类信息，能够将所述疑似对象的种类与分类信息对比，以确定该疑似对象是否为目标对象。
5.根据权利要求1所述的交通密度检测系统，其中，所述距离传感器包括雷达和/或激光扫描仪。
6.根据权利要求1所述的交通密度检测系统，其中，所述距离信息包括各疑似对象与所述交通工具之间的距离和各个疑似对象之间的距离。
7.根据权利要求1所述的交通密度检测系统，其中，所述实时路况包括所述交通工具周围区域的目标对象密度和目标对象运动速度。
8.根据权利要求1所述的交通密度检测系统，其中，所述控制装置每完成一次实时路况的计算，既能触发所述导航装置重新计算所述交通工具行驶的最优路线。
9.根据权利要求1所述的交通密度检测系统，其中，所述控制装置能够将所述实时路况无线传输至在线数据库。
10.一种交通工具，包括：权利要求1至9项任意一项所述的交通密度检测系统。
11.一种交通密度检测方法，包括：
采集交通工具周围区域的图像信息，并且根据该图像信息确定与道路状况相关的疑似对象；
连续采集所述交通工具周围区域的所述疑似对象的距离信息；
根据收集所述交通工具周围区域的各个时刻的疑似对象和距离信息，将收集到的信息融合并提取与道路状况相关的目标对象和所述目标对象的距离信息，其中，根据所述目标对象和所述目标对象的距离信息计算出实时路况，并且，
根据计算出的所述实时路况，更正导航装置中与所述道路状况相关的路况信息。
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