CN1909012A - 一种用于交通信息实时采集的视频图像处理方法及系统 - Google Patents

一种用于交通信息实时采集的视频图像处理方法及系统 Download PDF

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Abstract

本发明提供一种新的利用视频图像的检测技术，并以此检测技术为基础，进行前后帧图像中的车辆匹配，从而实现交通信息采集。以背景差法进行图像的预处理后，采用动态投影法进行车辆检测，在此基础上提取车辆特征信息，进行前后帧图像的车辆匹配，实现交通信息的采集。所述的车辆检测的流程是：首先与背景图像进行差值处理，然后进行水平投影，消除噪声的干扰，进行图像识别，提取车辆的特征信息；所述的车辆匹配过程是利用动态投影法处理后获得的车辆信息，与上帧图像信息进行匹配，具有降低计算量、提高检测结果可靠度的优点。

Description

一种用于交通信息实时采集的视频图像处理方法及系统
技术领域
本发明属于智能交通技术领域，涉及交通信息采集技术。
背景技术
采集交通信息的技术有多种，与其他检测技术相比，视频检测技术在覆盖范围、检测参数、可维护性和安装简易性等方面具有明显优势，其前瞻性好，能代表交通信息检测器的发展趋势。
目前利用视频图像采集交通信息的原理大致可以分两类：虚拟线圈法和跟踪法。市场上大部分产品属于虚拟线圈法这一类，其基本原理就是根据图像上道路某固定断面位置象素灰度是否发生变化的情况来判断有无车辆经过，从而统计交通流量，计算速度。该类检测器的优点是原理简单，数据处理时间短，在满足实时要求的前提下完成流量、速度的检测。但是由于该类检测器仅仅得到抽样时刻有无车辆通过采样线位置这一唯一的信息，而丢失了包括车辆长度、宽度和运动轨迹等特征，所以前后帧图像的车辆匹配精度性较低，在发生超车和变道的情况下，车辆匹配错误导致速度检测失败。
跟踪法的原理是通过识别出交通场景图像中符合车辆特征的象素，统计车辆数量，并依据提取出的特征来匹配前后帧车辆，从而计算速度。理论上，跟踪法比虚拟线圈法更为严谨，所以更能代表发展的趋势。该方法的难度在于：特征的提取和特征的跟踪。首先特征必须有代表性，图像中的车辆都具备该特征且各不相同；其次同一车辆在不同帧图像中特征应该具有相关性，能够有较好的对应关系。目前文献所报道的跟踪法缺点在于车辆检测计算量过大，结果不准确。
由于利用获取视频图像获取交通信息的复杂性，视频采集技术仍处于不断完善中。
发明内容
针对现有跟踪法车辆检测技术计算量大、结果不可靠的问题，本发明提供一种新的车辆检测技术，并以此检测技术为基础，进行前后帧图像中的车辆匹配，从而实现信息采集。
本发明的处理流程如图3所示，在设置具体参数(包括亮度、对比度、各类阈值)之后，获取一帧视频图像，采用动态投影法检测车辆，进而得到该帧图像上每辆车的长度、宽度和形状等信息，通过与上帧图像的车辆信息匹配，实现采集交通流信息的功能。
车辆检测即如何分辨图像上的象素是否属性车辆还是背景，并且需要识别不同的车辆象素是否属于同一车辆。本技术采用了动态投影法检测车辆，该方法的流程是：首先与背景图像进行差值处理，然后进行水平投影，消除噪声的干扰，进行图像识别，提取车辆的特征信息。
车辆匹配过程利用动态投影法处理后获得的车辆信息(包括车辆长度、宽度和形状特征等)，与上帧图像信息进行匹配。
包括如下步骤：
(1)设置检测过程中的阈值和图像采集参数；
(2)通过控制装置设定检测区域，可多车道同时并行运算；
(3)应用背景差法将检测区域二值化，象素与背景灰度差大于某一阈值则认为是目标象素，将其灰度值赋为某值某色，得到二值图；
(4)将该二值图在水平方向投影，得到投影图；
(5)对图2进行标号处理，把该色象素连续的行标为同一编号；
(6)计算每一编号该某色象素的数量、相邻标号的间距，当目标象素数量低于所设定阈值，或者相邻标号的间距低于设定阈值，则认为是噪声干扰进行排除，调整标号；
(7)以最后的标号作为本帧图像的总车辆数；
(8)提取每个标号象素块的特征，包括长度、宽度和形状特征等，作为车辆特征；
(9)与上帧图像的车辆特性进行匹配；如本帧图像某一车辆未能匹配成功，则总流量增加1；如匹配成功，则计算车辆移动距离，计算车辆速度，并推算其他交通参数；
(10)读取下帧图像，转到步骤(3)。
一种用于交通信息实时采集的视频图像处理的系统，其具有实现以上任一所述方法的结构。可以是：用于采集信号的摄象头与录象机或图象记录仪相连，再通过图象采集卡、数/模转换装置与计算机连接，该计算机内设置有交通信息采集软件；该录象机或图象记录仪可同时与图象监控器相连。
附图说明
图1是本发明的二值图。
图2是本发明的投影图。
图3是系统处理流程示意图。
图4是本发明的设置参数界面。
图5是本发明的检测区域设置界面示意图。
图6是本发明的长度标定界面(用于计算距离)。
图7是本发明的检测运行界面。
图8是本发明硬件连接示意图。
具体实施方式
投影法和背景差法是在图像处理工程中经常应用的单幅图像识别的一种技术手段，投影法把图像象素(通常为0-1值图像)进行水平方向或者垂直方向投影，背景差法将包含目标的图像与不包含目标的图像的象素值进行相减。本发明是采用新的车辆检测思路——动态投影法。该方法综合使用投影法与背景差法，对多幅图像进行连续动态处理，通过对投影处理后的图像进行识别来检测单幅图像的车辆，并根据车辆投影图的特征完成前后帧图像上车辆的匹配，从而实现信息采集。
其基本原理如图1和图2所示(图中白色代表目标象素)，具体步骤如下：
1.设置检测过程中的阈值和图像采集参数(亮度和对比度)；
2.通过控制装置(例如鼠标)设定检测区域，可多车道同时并行运算；
3.应用背景差法将检测区域二值化(象素与背景灰度差大于某一阈值则认为是目标象素，将其灰度值赋为255，即白色)，得到图1；
4.将图1在水平方向投影，得到图2；
5.对图2进行标号处理，把白色象素连续的行标为同一编号；
6.计算每一编号白色象素的数量、相邻标号的间距，当目标象素数量低于所设定阈值，或者相邻标号的间距低于设定阈值，则认为是噪声干扰进行排除，调整标号；
7.以最后的标号作为本帧图像的总车辆数；
8.提取每个标号象素块的特征，包括长度、宽度和形状特征等，作为车辆特征；
9.与上帧图像的车辆特性进行匹配。如本帧图像某一车辆未能匹配成功，则总流量增加1；如匹配成功，则计算车辆移动距离，计算车辆速度，并推算其他交通参数；
10.读取下帧图像，转到步骤3；
图4-7是具体实施例的界面示意图；图8是本发明一种实施例的硬件连接示意图：用于采集信号的摄象头1与录象机或图象记录仪2相连，再通过图象采集卡3、数/模转换装置4与计算机5连接，该计算机5内设置有交通信息采集软件6；该录象机或图象记录仪2可同时与图象监控器7相连。

Claims (6)

1、一种用于交通信息实时采集的视频图像处理方法，其特征在于：以背景差法进行图像的预处理后，采用动态投影法进行车辆检测，在此基础上提取车辆特征信息，进行前后帧图像的车辆匹配，实现交通信息的采集。
2、根据权利要求1所述的用于交通信息实时采集的视频图像处理方法，其特征在于：所述的车辆检测的流程是：首先与背景图像进行差值处理，然后进行水平投影，消除噪声的干扰，进行图像识别，提取车辆的特征信息；
该车辆匹配过程是利用动态投影法处理后获得的车辆信息，与上帧图像信息进行匹配。
3、根据权利要求1或2所述的用于交通信息实时采集的视频图像处理方法，其特征在于包括如下步骤：(1)设置检测过程中的阈值和图像采集参数；
(2)通过控制装置设定检测区域，可多车道同时并行运算；
(3)应用背景差法将检测区域二值化，象素与背景灰度差大于某一阈值则认为是目标象素，将其灰度值赋为某值某色，得到二值图；
(4)将该二值图在水平方向投影，得到投影图；
(5)对该投影图进行标号处理，把该色象素连续的行标为同一编号；
(6)计算每一编号该某色象素的数量、相邻标号的间距，当目标象素数量低于所设定阈值，或者相邻标号的间距低于设定阈值，则认为是噪声干扰进行排除，调整标号；
(7)以最后的标号作为本帧图像的总车辆数；
(8)提取每个标号象素块的特征，包括长度、宽度和形状特征等，作为车辆特征；
(9)与上帧图像的车辆特性进行匹配；如本帧图像某一车辆未能匹配成功，则总流量增加1；如匹配成功，则计算车辆移动距离，计算车辆速度，并推算其他交通参数；
(10)读取下帧图像，转到步骤(3)。
4、根据权利要求3所述的用于交通信息实时采集的视频图像处理方法，其特征在于步骤(3)，将其灰度值赋为255，即白色。
5、一种用于交通信息实时采集的视频图像处理的系统，其特征在于：其具有实现权利要求1-4中任一所述方法的结构。
6、根据权利要求5所述的用于交通信息实时采集的视频图像处理的系统，其特征在于用于采集信号的摄象头与录象机或图象记录仪相连，再通过图象采集卡、数/模转换装置与计算机连接，该计算机内设置有交通信息采集软件；该录象机或图象记录仪可同时与图象监控器相连。
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