CN108166414B - 一种安全程度高的行人路口通行系统 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种安全程度高的行人路口通行系统，包括第一摄像头、第二摄像头、目标检测装置、控制模块、电动顶升装置和护栏，所述第一摄像头用于获取路口机动车区域的监控视频并将监控视频发送给目标检测装置，所述目标检测装置对车辆进行识别，并将车辆识别结果发送至控制模块，所述第二摄像头用于获取路口人行道区域的监控视频并将监控视频发送给目标检测装置，所述目标检测装置对人员进行识别，并将人员识别结果发送至控制模块，所述控制模块根据车辆识别结果和人员识别结果向电动顶升装置发送控制信号，所述电动顶升装置用于接收所述控制信号，对护栏进行升降操作。本发明的有益效果为：保证了行人在路口的安全通行。
Description
技术领域
本发明涉及交通技术领域，具体涉及一种安全程度高的行人路口通行系统。
背景技术
随着经济的发展和社会的进步，车辆已经成为很多家庭必不可少的出行工具，这就带来了很多的交通问题，尤其是早晚上下班高峰时间段的路口，拥堵现象十分严重，对行人的安全造成了极大的威胁。
发明内容
针对上述问题，本发明旨在提供一种安全程度高的行人路口通行系统。
本发明的目的采用以下技术方案来实现：
提供了一种安全程度高的行人路口通行系统，包括第一摄像头、第二摄像头、目标检测装置、控制模块、电动顶升装置和护栏，所述第一摄像头用于获取路口机动车区域的监控视频并将监控视频发送给目标检测装置，所述目标检测装置对车辆进行识别，并将车辆识别结果发送至控制模块，所述第二摄像头用于获取路口人行道区域的监控视频并将监控视频发送给目标检测装置，所述目标检测装置对人员进行识别，并将人员识别结果发送至控制模块，所述控制模块根据车辆识别结果和人员识别结果向电动顶升装置发送控制信号，所述电动顶升装置用于接收所述控制信号，对护栏进行升降操作，若第一摄像头检测到无车辆且第二摄像头检测到有人员，则将护栏升起，否则，降下护栏。
本发明的有益效果为：通过对人员和车辆进行检测，保证了行人在路口的安全通行。
附图说明
利用附图对本发明作进一步说明，但附图中的实施例不构成对本发明的任何限制，对于本领域的普通技术人员，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据以下附图获得其它的附图。
图1是本发明的结构示意图；
附图标记：
第一摄像头1、第二摄像头2、目标检测装置3、控制模块4、电动顶升装置5、护栏6。
具体实施方式
结合以下实施例对本发明作进一步描述。
参见图1，本实施例的一种安全程度高的行人路口通行系统，包括第一摄像头1、第二摄像头2、目标检测装置3、控制模块4、电动顶升装置5和护栏6，所述第一摄像头1用于获取路口机动车区域的监控视频并将监控视频发送给目标检测装置3，所述目标检测装置3对车辆进行识别，并将车辆识别结果发送至控制模块4，所述第二摄像头2用于获取路口人行道区域的监控视频并将监控视频发送给目标检测装置3，所述目标检测装置3对人员进行识别，并将人员识别结果发送至控制模块4，所述控制模块4根据车辆识别结果和人员识别结果向电动顶升装置5发送控制信号，所述电动顶升装置5用于接收所述控制信号，对护栏6进行升降操作，若第一摄像头1检测到无车辆且第二摄像头2检测到有人员，则将护栏6升起，否则，降下护栏6。
本实施例通过对人员和车辆进行检测，保证了行人在路口的安全通行。
优选的，所述目标检测装置3包括第一处理单元、第二处理单元、第三处理单元和第四处理单元，所述第一处理单元用于根据监控视频初始的多个帧提取特征，初始化背景模型，所述第二处理单元用于根据初始化背景模型对前景进行检测并对背景模型进行更新，所述第三处理单元用于将检测到的前景作为感兴趣的运动目标输出，所述第四处理单元用于对目标检测准确性进行评价。
本优选实施例目标检测装置面对海量的监控数据，在固定场景建立一个背景模型来描述监控区域的背景，然后对前景进行检测，实现了运动目标的准确检测；对目标检测准确性进行评价，保证了目标检测水平，从而保证了行人路口通行的安全。
优选的，所述第一处理单元包括一次特征提取单元和二次初始化单元，所述一次特征提取单元用于根据监控视频初始的多个帧提取特征，所述二次初始化单元用于根据提取的特征初始化背景模型；
所述一次特征提取单元用于根据监控视频初始的多个帧提取特征，具体为：在每个像素点的邻域内，计算每个像素点的特征RUn,r(xc,yc)：RUn,r(xc,yc)＝1+LBPn,r(xc,yc)+2nMH(Rc,Gc|γ)+2n+1MH(Gc,Bc|γ)，在式子里，RUn,r(xc,yc)表示中心像素点(xc,yc)的特征值，(Rc,Gc,Bc)表示中心像素点(xc,yc)的红绿蓝三颜色分量，
函数MH(p,q|γ)表示当某个颜色分量大于另外一个颜色分量γ倍时对应的二进制模式位取1，其余情况取0，γ∈[1.1,1.3],LBPn,r(xc,yc)表示中心像素点(xc,yc)局部二值模式特征，r表示以中心像素点(xc,yc)中心为圆心的圆半径，n表示以中心像素点(xc,yc)为圆心、半径r的圆中邻域像素的个数；
本优选实施例一次特征提取单元在提取特征的过程中，LBP局部二值模式特征包含了图像局部的纹理信息，MH(Rc,Gc|γ)包含了中心像素点的颜色组成信息，RUn,r(xc,yc)在融入颜色特征的过程中，对颜色特征进行简化，仅增加两个比特位，不仅融入了部分颜色信息，而且保持了低的计算复杂度。
优选的，所述二次初始化单元用于根据提取的特征初始化背景模型，具体为：对于某个像素点d，由多个RU直方图及其权重构成背景模型Sd：
在式子里，sl表示RU直方图，rl表示直方图对应的权重，L表示直方图的数量；像素点d在当前帧的RU直方图为以d为中心，半径为R的圆形区域内特征值的统计直方图，背景模型中权重最大的前DT个直方图被认为是背景，剩余的直方图为前景：其中，DT＝min{l|r(1)+r(2)+…+r(l)+1＞FN}，FN∈[1,2]，在式子里，
是
的降序序列，FN表示检测参数，FN值越大，则对前景的敏感度降低，FN值越小，则对噪声的鲁棒性降低；
本优选实施例二次初始化单元中，背景模型对前景和背景的区分能力得到增强，大幅提高了模型的检测率；其次，检测参数的大小动态可调整，有利于处理不同的动态变化幅度；
优选的，所述第二处理单元包括一次前景判断单元和二次更新单元，所述一次前景判断单元用于根据背景模型获取图像的前景，所述二次更新单元用于对背景模型进行更新；
所述一次前景判断单元用于根据背景模型获取图像的前景，具体为：对于新的一帧图像，首先计算特征值，然后在像素点d为圆心、半径为R的范围内统计RU特征直方图z，然后将特征直方图z和背景模型中的L个直方图计算相似度，如果相似度大于设定阈值，则认为匹配；否则，不匹配，作为前景；所述二次更新单元用于对背景模型进行更新，具体为：如果z与背景中的全部L个直方图都未匹配，则用z替换模型中权重最小的直方图，并赋予一个初始权重，如果发生匹配则用z替换匹配程度最高的直方图。
本优选实施例第二处理单元通过直方图匹配，实现了前景有效检测，通过对模型进行更新，能够适应背景变化，提高前景检测准确率，有助于提高人员通行安全性。
优选的，所述第四处理单元用于对目标检测准确性进行评价，具体为：确定准确性评价因子：
在式子里，EU表示准确性评价因子，SY1表示目标检测漏检的次数占检测次数的比例，SY2表示目标检测虚检的次数占检测次数的比例；所述准确性评价因子越大，表示目标检测准确性越高。
本优选实施例第四处理单元通过确定准确性评价因子，将目标检测漏检的次数占检测次数的比例和目标检测虚检的次数占检测次数的比例作为评价依据，全面考虑了各种检测情形，实现了目标检测准确性的评价，从而保证了目标检测水平，从而保证了人员通行的安全性。
采用本发明安全程度高的行人路口通行系统，选取5个路口进行实验，分别为路口1、路口2、路口3、路口4、路口5，对人员通行安全性和人员通行效率进行统计，同现有路口通行系统相比，产生的有益效果如下表所示：
| 人员通行安全性提高 | 人员通行效率提高 | |
| 路口1 | 29％ | 27％ |
| 路口2 | 27％ | 26％ |
| 路口3 | 26％ | 26％ |
| 路口4 | 25％ | 24％ |
| 路口5 | 24％ | 22％ |
最后应当说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对本发明保护范围的限制，尽管参照较佳实施例对本发明作了详细地说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本发明技术方案的实质和范围。
Claims (2)
1.一种安全程度高的行人路口通行系统，其特征在于，包括第一摄像头、第二摄像头、目标检测装置、控制模块、电动顶升装置和护栏，所述第一摄像头用于获取路口机动车区域的监控视频并将监控视频发送给目标检测装置，所述目标检测装置对车辆进行识别，并将车辆识别结果发送至控制模块，所述第二摄像头用于获取路口人行道区域的监控视频并将监控视频发送给目标检测装置，所述目标检测装置对人员进行识别，并将人员识别结果发送至控制模块，所述控制模块根据车辆识别结果和人员识别结果向电动顶升装置发送控制信号，所述电动顶升装置用于接收所述控制信号，对护栏进行升降操作，若第一摄像头检测到无车辆且第二摄像头检测到有人员，则将护栏升起，否则，降下护栏，所述目标检测装置包括第一处理单元、第二处理单元、第三处理单元和第四处理单元，所述第一处理单元包括一次特征提取单元和二次初始化单元，所述一次特征提取单元用于根据监控视频初始的多个帧提取特征，具体为：在每个像素点的邻域内，计算每个像素点的特征RUn,r(xc,yc)：RUn,r(xc,yc)＝1+LBPn,r(xc,yc)+2nMH(Rc,Gc|γ)+2n+1MH(Gc,Bc|γ)，在式子里，RUn,r(xc,yc)表示中心像素点(xc,yc)的特征值，(Rc,Gc,Bc)表示中心像素点(xc,yc)的红绿蓝三颜色分量，
函数MH(p,q|γ)表示当某个颜色分量大于另外一个颜色分量γ倍时对应的二进制模式位取1，其余情况取0，γ∈[1.1,1.3],LBPn,r(xc,yc)表示中心像素点(xc,yc)局部二值模式特征，r表示以中心像素点(xc,yc)中心为圆心的圆半径，n表示以中心像素点(xc,yc)为圆心、半径r的圆中邻域像素的个数，所述二次初始化单元用于根据提取的特征初始化背景模型，具体为：对于某个像素点d，由多个RU直方图及其权重构成背景模型Sd：
在式子里，sl表示RU直方图，rl表示直方图对应的权重，L表示直方图的数量；像素点d在当前帧的RU直方图为以d为中心，半径为R的圆形区域内特征值的统计直方图，背景模型中权重最大的前DT个直方图被认为是背景，剩余的直方图为前景：其中，DT＝min{l|r(1)+r(2)+…+r(l)+1>FN}，FN∈[1,2]，在式子里，
是
的降序序列，FN表示检测参数，FN值越大，则对前景的敏感度降低，FN值越小，则对噪声的鲁棒性降低。
2.根据权利要求1所述的安全程度高的行人路口通行系统，其特征在于，所述第一处理单元用于根据监控视频初始的多个帧提取特征，初始化背景模型，所述第二处理单元用于根据初始化背景模型对前景进行检测并对背景模型进行更新，所述第三处理单元用于将检测到的前景作为感兴趣的运动目标输出，所述第四处理单元用于对目标检测准确性进行评价。
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