WO2004021303A1 - Verfahren und anordnung zur ermittlung von verkehrszustandsgrössen - Google Patents

Verfahren und anordnung zur ermittlung von verkehrszustandsgrössen Download PDF

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WO2004021303A1
WO2004021303A1 PCT/DE2003/002780 DE0302780W WO2004021303A1 WO 2004021303 A1 WO2004021303 A1 WO 2004021303A1 DE 0302780 W DE0302780 W DE 0302780W WO 2004021303 A1 WO2004021303 A1 WO 2004021303A1
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WO
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gray value
traffic
value function
determined
gray
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PCT/DE2003/002780
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English (en)
French (fr)
Inventor
Horst Strobel
Klaus-Peter Doege
Original Assignee
Technische Universität Dresden
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
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Classifications

    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/01—Detecting movement of traffic to be counted or controlled

Definitions

  • the invention relates to a method and arrangement for determining traffic state variables, such as traffic flow speed and traffic density, from gray values of a video image determined with a video camera, in which the video camera records video images of a lane with vehicles.
  • Known methods for image evaluation use various methods of object recognition, e.g. Edge detection, pattern recognition and the recognition of number plates to generate statements about traffic condition sizes.
  • An arrangement for monitoring traffic areas is described in 196 40 938 AI, in which two video cameras are installed at a fixed distance from one another and are aligned with the same, overlapping observation field. With this arrangement, a more robust traffic measurement is possible, which is not impaired by reflections or shadows on the traffic area.
  • the invention is therefore based on the object of specifying a method with which traffic condition variables can be reliably determined, which operates in a self-calibrating manner and with which automatic fault detection and information about its causes is possible.
  • V - takes place, where M is the scale in pixels per meter.
  • the method according to the invention uses the video image of a video camera installed above a lane, into which a measuring range which is defined in a suitable manner is processed.
  • Individual gray values g are generated from the measuring range consisting of sections. This can be the gray value of a pixel, for example. These individual gray values have a fixed distance s from a measurement origin, which is preferably in the middle at the bottom of the screen.
  • the gray value function G is generated from these two quantities.
  • the gray value function is equalized, since the positioning of the video camera is not perpendicular to the lane, but at a corresponding angle, and thus the gray value function is distorted by spatial perception.
  • the length of a vehicle at the bottom of the screen corresponds to a different number of pixels than the length of the same vehicle at the top of the screen. Accordingly, an equalization of the gray value function G that is dependent on the viewing angle of the video camera on the measuring range is carried out and the equalized gray value function G E is generated. Two of these equalized gray value functions are necessary for calculating the mean spatial traffic flow velocity V, of which is known at what time interval x they were generated.
  • the shift y (in image pixels) of the gray value functions relative to one another is determined by means of cross correlation, so that V can be calculated using the scale M (in pixels per meter).
  • a normalized gray value function G EN is generated by centering the gray value function G E around its arithmetic mean value, that the gray value function G EN eliminates values by zeroing that are smaller than a reference value and that the determination of the Traffic density occurs over the number of zero crossings of the eliminated gray value function. It has been shown that a vehicle can be determined by two to three zero crossings.
  • the measuring range is preferably in the middle of the lane.
  • the arrangement of the measuring range in the middle of the lane increases the probability that every vehicle moves within the measuring range and can therefore be detected by the method, even if it can be assumed that not every one Vehicle is guided exactly in the middle of the lane.
  • the measuring area consists of punctiform partial areas forming a measuring line and the gray values correspond to the pixels lying on the measuring line.
  • the measuring area is a measuring line consisting of several pixel-shaped partial areas, which can be a straight line. If the lane is not straight, for example in a curve, the measurement line can be adapted to the lane course in order to ensure that the measurement line runs in the middle of the lane.
  • the measuring area consists of a plurality of sheet-like partial areas lying one behind the other in the longitudinal direction and the gray values correspond to the gray values averaged over the respective partial areas.
  • a sub-area can consist of several pixels lying side by side and / or one above the other. These partial areas forming a surface are arranged in the longitudinal direction of the lane. In this case, depending on the course of the lane, the arrangement will also preferably take place in the middle of the lane.
  • measuring ranges can be defined within a video image, the course of which is not restricted.
  • sections- the video image of an intersection can contain an almost horizontal and a vertical measuring range.
  • the reference value is one third of the maximum value of the gray value function G EN .
  • the reference value is periodically adjusted.
  • the maximum value of the gray value function is a measure of the current gray value of the vehicles. Any gray scale value that is less than, for example, a third of the maximum value contains no information about vehicles and is eliminated by zeroing.
  • the method is adapted to changing conditions (lighting conditions) by periodically determining the reference value.
  • One embodiment of the invention provides that the number of vehicles is determined to determine the traffic density by dividing the number of zero crossings of the gray value function by 2.5.
  • an error signal is output when vehicles are detected in the lane if the traffic flow speed drops below a limit.
  • the method provides an output interference signal which is an input signal for an automatic traffic control device or for a manual one Monitoring can be an optically / acoustically operating signal module, after its occurrence the permissible maximum speed in the lane is reduced.
  • the object is achieved with an arrangement for determining traffic state variables of the type described at the outset in that the video camera is part of a local network in which an evaluation unit and a transmission unit are arranged as further network subscribers, the network subscribers using line-bound network lines are connected to one another, and the transmission unit is connected to an evaluation or display unit located outside the local network.
  • An arrangement for implementing the invention comprises a video camera for recording the traffic area, an evaluation unit arranged in the immediate vicinity of the video camera and a transmission unit.
  • the transmission unit transmits information to an evaluation and / or display unit.
  • the transmission is wired or by radio.
  • the evaluation and / or display unit is connected to a number of such modules. This unit can then be used, for example, to control the display of traffic areas in which a fault has been detected.
  • the arrangement of the evaluation unit directly on the video camera enables the traffic situation to be recorded in small time units of, for example, one second.
  • the processing unit processes the video data in accordance with the method without temporarily storing the images.
  • Traffic status data, malfunction reports, a "level of service” or video images are then available for processing, which are sent by the transmitting unit to the evaluations and / or display unit at intervals of one minute.
  • the "level of service” for example, states “ liquid traffic ", slow traffic or” traffic jam "classified.
  • connection between the transmission unit and the evaluation and / or display unit is wireless.
  • connection between the transmission unit and the evaluation and / or display unit is line-based.
  • the local network is combined in one structural unit.
  • the evaluation and transmission unit are combined in one assembly.
  • 1 shows a traffic area with vehicles and a measuring area formed by a straight measuring line
  • Fig. 2 shows a traffic area with vehicles and one through several measuring areas formed, shifted to the perpendicular
  • 3a shows a plan view of a lane
  • 6a shows a gray value function at time t
  • Fig. ⁇ b shows a gray value function at time t + x
  • Fig. 9 shows an arrangement for implementing the method according to the invention.
  • One or more measuring ranges are defined within this video image, each of which consists of partial ranges. These partial areas are individual pixels forming a measuring line 3, wherein a measuring surface 4 can also be considered as a partial area.
  • the lowest point of this imaginary measuring line 3 on the monitor 2 is the measuring origin 5, to which each pixel lying on the measuring line has a certain distance s, which also corresponds to a certain path in the lane.
  • the gray value function 7 is equalized, since the positioning of the video camera was not perpendicular to the lane 1 but at an angle of 45 degrees, and thus the gray value function 7 is distorted by the spatial perception. That is, the length of a vehicle 6 at the bottom of the screen corresponds to a different number of pixels than the length of the same vehicle 6 at the top of the screen. As a result, an equalization of the gray value function which is dependent on the viewing angle of the video camera 10 on the measuring range becomes
  • a fault signal is generated. This can be processed by a traffic management system and reduce the displays for the permissible maximum speed in the lane or lanes 1 concerned, or by outputting an acoustic and / or optical signal, in the case of manual traffic monitoring in a control center, the present camera image 2 is evaluated and appropriate actions initiated.
  • the method according to the invention enables the reproduction to be controlled. If a traffic slump occurs in an area, the associated video image is automatically displayed.
  • the equalized gray scale function G E 11 is centered around its arithmetic mean 8.
  • This standardized (mean value-free) gray value function G EN 12 contains information about vehicles 6 and faults, which are characterized by a significantly lower amplitude. Since the determination of the traffic density via the number of zero The gray value function G EN 12 must pass through
  • the current maximum value 21 of the gray value function is determined, which is a measure of the current gray value of the vehicles.
  • a reference value 20 which is one third of the maximum 21, is determined. All values of the gray value function G EN 12 that fall below this reference value 20 are eliminated by zeroing.
  • This process produces a gray value signal 19 that essentially only contains portions in the signal that were caused by vehicles 6.
  • the maximum 21 and thus the reference value 20 is determined periodically and thus adapts to changing conditions (lighting conditions).
  • the number of vehicles 6 can be determined by dividing the number of zero crossings of the gray value function 19 by 2.5.

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Abstract

Der Erfindung, die ein Verfahren und eine Anordnung zur Ermittlung von Verkehrszustandsgrößen, wie Verkehrsstromgeschwindigkeit und Verkehrsdichte, aus Grauwerten eines mit einer Videokamera ermittelten Videobildes, bei dem die Videokamera Videobilder einer Fahrspur mit Fahrzeugen aufnimmt, betrifft, liegt die Aufgabe zugrunde, ein Verfahren und eine Anordnung anzugeben, mit dem Verkehrszustandsgrößen zuverlässig ermittelt werden, welches selbstkalibrierend arbeitet und mit dem eine automatische Störfallerkennung und Information über deren Ursachen möglich ist. Gemäß der Erfindung wird die Aufgabe verfahrensgemäß dadurch gelöst, dass in einem Videobild ein Messbereich im Verlauf der abgebildeten Fahrspur festgelegt wird, dass aus Teilbereichen des Messbereichs einzelne Grauwerte ermittelt werden, dass eine Grauwertfunktion erstellt wird, dass eine Transformation der Grauwertfunktion in eine entzerrte Grauwertfunktion, entsprechend dem Kamerawinkel, durchgeführt wird, dass eine erste und eine zeitlich verschobene zweite Grauwertfunktion ermittelt wird, dass die Verschiebung beider zueinander mittels Kreuzkorrelation ermittelt wird und dass die Berechnung der mittleren räumlichen Verkehrsstromgeschwindigkeit mit einem bekannten Maßstab in Pixel pro Meter erfolgt.

Description

VERFAHREN UND ANORDNUNG ZUR ERMITTLUNG VON VERKEHRSZUSTANDSGRÖSS N
Die Erfindung betrifft ein Verfahren und Anordnung zur Ermittlung von Verkehrszustandsgroßen, wie Verkehrsstromgeschwindigkeit und Verkehrsdichte, aus Grauwerten eines mit einer Videokamera ermittelten Videobildes, bei dem die Videokamera Videobilder einer Fahrspur mit Fahrzeugen aufnimmt.
Zur Lösung des Problems der automatischen VerkehrszustandeIdentifikation, welches bei der Bearbeitung von Verkehrsmanagement- aufgaben aufritt, ist es notwendig, den Verkehr zu überwachen, Verkehrseinbrüche zu Detektieren und die Ursachen hierfür zu Erkennen.
Gegenwärtig sind vor allem Systeme im Einsatz, die ihre Informationen mit Induktionsschleifen generieren. Diese liefern aber nur querschnittsbezogene Messgrößen. Weiterhin sind Systeme be- kannt, die unter Nutzung des Dopplereffekts eine Bestimmung der Fahrzeuggeschwindigkeit ermöglichen.
Es ist außerdem üblich, zur Verkehrsbeobachtung Videokameras einzusetzen, um beispielsweise Bilder vom aktuellen Verkehrsge- schehen auf einem Monitor darzustellen.
Bekannte Verfahren zur Bildauswertung nutzen verschiedene Methoden der Ob ekterkennung, z.B. Kantendetektion, Mustererkennung und das Wiedererkennen von Nummernschildern um Aussagen über Verkehrszustandsgroßen zu generieren.
Die bekannten Lösungen, soweit es sich nicht um Bildverarbeitung handelt, besitzen in der Regel den Nachteil keine raumbezogenen Größen zu liefern. Außerdem lassen sie keinen Rück- schluss auf die Ursache von Störungen des Verkehrsgeschehens zu. Im Falle der Induktionsschleifen ist außerdem ein Eingriff in die Infrastruktur durch Einbau der Schleifen in die Fahrbahn erforderlich.
Aus der DE 41 28 312 AI ist ein Verfahren zum Erkennen von Fahrzeugbewegungen und Verkehrsdichten in Verkehrsüberwachungs- anlagen bekannt, bei dem eine für die Verkehrsbeobachtung eingesetzte Videokamera zusätzlich zur Zählung und zur Verkehrsdatenerfassung benutzt werden kann. Das Verfahren beruht auf Grauwertänderungen in aufeinanderfolgenden Videobildern mit dem Nachteil, dass nicht verkehrsrelevante Grauwertänderungen in Bildern vorkommen, wie Spiegelungen auf regennasser Fahrbahn und diese die Ergebnisse des Verfahrens beeinflussen.
Aus der 196 40 938 AI ist eine Anordnung zur Überwachung von Verkehrsflächen beschrieben, bei der zwei Videokameras in einem festen Abstand voneinander installiert und auf das gleiche, sich überlappende Beobachtungsfeld ausgerichtet sind. Mit dieser Anordnung ist eine robustere Verkehrsmessung möglich, die nicht durch Spiegelungen oder Schatten auf der Verkehrsfläche beeinträchtigt wird.
Der Erfindung liegt somit die Aufgabe zugrunde, ein Verfahren anzugeben, mit dem Verkehrszustandsgroßen zuverlässig ermittelt werden, welches selbstkalibrierend arbeitet und mit dem eine automatische Störfallerkennung und Information über deren Ursachen möglich ist.
Gemäß der Erfindung wird die Aufgabe mit einem Verfahren zur Ermittlung von Verkehrszustandsgroßen der eingangs beschriebe- nen Art dadurch gelöst, dass in einem Videobild ein Messbereich im Verlauf der abgebildeten Fahrspur festgelegt wird, dass aus Teilbereichen des Messbereichs einzelne Grauwerte ermittelt werden, dass eine Grauwertfunktion G = f(g, s) erstellt wird, wobei g die Einzelgrauwerte und s der Abstand des jeweiligen Einzelgrauwerts von einem Messursprung ist, dass eine Transformation der Grauwertfunktion G in eine entzerrte Grauwertfunk- tion GE , entsprechend dem Kamerawinkel, durchgeführt wird, dass eine erste Grauwertfunktion GE1 zu einem Zeitpunkt t und eine, um einen zeitlichen Abstand x voneinander entfernte, zweite Grauwertfunktion GE2 zu einem Zeitpunkt t+x ermittelt wird, dass eine Verschiebung y aus einer Berechnung des Maximums einer Kreuzkorrelationsfunktion der ersten und zweiten Grauwertfunktionen und einer Ermittlung des Abszissenabstandes des Maximums vom Koordinatenursprung, der das Maß für die Verschiebung y darstellt, ermittelt wird, dass die Berechnung der mittleren räumlichen VerkehrsStromgeschwindigkeit V mit y*
V = - erfolgt, wobei M der Maßstab in Pixel pro Meter ist. x
Das erfindungsgemäße Verfahren nutzt das Videobild einer über einer Fahrspur installierten Videokamera, in das ein, in geeig- neter Weise festgelegter Messbereich pro iziert wird. Aus dem aus Teilbreichen bestehenden Messbereich werden Einzelgrauwerte g erzeugt. Das kann beispielsweise der Grauwert eines Pixels sein. Diese Einzelgrauwerte haben einen festen Abstand s zu einem Messursprung, der vorzugsweise am unteren Bildschirmrand in der Mitte liegt. Aus diesen beiden Größen wird die Grauwertfunktion G erzeugt. In einem nachfolgenden Schritt erfolgt eine Entzerrung der Grauwertfunktion, da die Positionierung der Videokamera nicht lotsenkrecht über der Fahrspur sondern in einem entsprechenden Winkel erfolgt und damit eine Verzerrung der Grauwertfunktion durch die räumliche Wahrnehmung erfolgt. Das heißt, der Länge eines Fahrzeuges am unteren Bildschirmrand entspricht einer anderen Anzahl von Pixel als der Länge des gleichen Fahrzeuges am oberen Bildschirmrand. Demzufolge wird eine, vom Blickwinkel der Videokamera auf den Messbereich ab- hängige Entzerrung der Grauwertfunktion G durchgeführt und die entzerrte Grauwertfunktion GE erzeugt. Zu einer Berechnung der mittleren räumlichen VerkehrsStromgeschwindigkeit V sind zwei dieser entzerrten Grauwertfunktionen notwendig, von denen be- kannt ist, in welchem zeitlichen Abstand x sie voneinander erzeugt wurden. Die Verschiebung y (in Bildpixel) der Grauwertfunktionen zueinander wird mittels Kreutzkorrelation ermittelt, so dass V unter Zuhilfenahme des Maßstabes M (in Pixel pro Meter) berechnet werden kann.
In einer Ausgestaltung der Erfindung ist vorgesehen, dass eine normierte Grauwertfunktion GEN durch Zentrieren der Grauwertfunktion GE um ihren arithmetischen Mittelwert erzeugt wird, dass von der Grauwertfunktion GEN Werte durch Nullsetzen eliminiert werden, die kleiner als ein Bezugswert sind und dass die Ermittlung der Verkehrsdichte über die Anzahl der Nulldurchgänge der eliminierten Grauwertfunktion erfolgt. Dabei hat sich gezeigt, dass ein Fahrzeug durch zwei bis drei Nulldurchgänge determiniert werden kann.
Zur Erzeugung einer Grauwertfunktion GEN mit einem arithmetischen Mittelwert von Null, wird dieser ermittelt und nachfolgend eine Verschiebung der entzerrten Grauwertfunktion GE durchgeführt. Diese Verschiebung ist eine Voraussetzung für die Ermittlung der Verkehrsdichte, die über die Anzahl der Nulldurchgänge der Grauwertfunktion erfolgt. Eine weitere Voraussetzung wird durch die Beseitigung von Störanteilen aus der Grauwertfunktion erfüllt. Dazu werden alle Signalanteile, wel- ehe einen, an den momentanen Maximalwert angepassten Bezugswert unterschreiten, durch Nullsetzen ausgeblendet.
In einer weiteren Ausgestaltung der Erfindung ist vorgesehen, dass der Messbereich vorzugsweise in der Fahrspurmitte liegt.
Die Anordnung des Messbereiches in der Fahrspurmitte, erhöht die Wahrscheinlichkeit, dass sich jedes Fahrzeug innerhalb des Messbereichs bewegt und damit durch das Verfahren erfasst werden kann, auch wenn davon auszugehen ist, dass nicht jedes Fahrzeug genau in der Fahrspurmitte geführt wird.
In einer Ausgestaltungsform der Erfindung ist vorgesehen, dass der Messbereich aus punktförmigen, eine Messlinie bildenden, Teilbereichen besteht und die Grauwerte den auf der Messlinie liegenden Pixel entsprechen.
In diesem Fall ist der Messbereich eine aus mehreren pixelför- migen Teilbereichen bestehende Messlinie, die eine Gerade sein kann. Bei einem ungeradlinigen Verlauf der Fahrspur, beispielsweise in einer Kurve, kann eine Anpassung der Messlinie an den Fahrspurverlauf erfolgen, um zu gewährleisten, dass die Messlinie in der Fahrspurmitte verläuft.
In einer Ausführung der Erfindung ist vorgesehen, dass der Messbereich aus mehreren in Längserstreckung hintereinander liegenden flächenförmigen Teilbereichen besteht und die Grauwerte den über die jeweiligen Teilbereiche gemittelten Grauwerten entsprechen.
Ein Teilbereich kann aus mehreren nebeneinander und/oder übereinander liegenden Pixel bestehen. Diese, eine Fläche bildenden Teilbereiche, werden in Längserstreckung der Fahrspur angeordnet. Dabei wird die Anordnung, abhängig vom Verlauf der Fahr- spur, auch in diesem Fall vorzugsweise in der Fahrspurmitte erfolgen.
In einer günstigen Ausführung der Erfindung ist vorgesehen, dass mehrere Fahrspuren eines Videobildes gleichzeitig ausge- wertet werden und dass für jeden Messbereich je eine Grauwertfunktion G erzeugt wird.
Die Verfolgung und Auswertung der Verkehrszustandsgroßen ist
'nicht auf einen Messbereich bzw. eine Fahrspur begrenzt. Inner- halb eines Videobildes können mehrere Messbereiche festgelegt werden, wobei deren Verlauf nicht eingeschränkt ist. Beispiels- weise kann das Videobild einer Kreuzung einen nahezu horizontal verlaufenden und einen vertikal verlaufenden Messbereich enthalten.
In einer weiteren Ausführung der Erfindung ist vorgesehen, dass der Bezugswert ein Drittel des Maximalwertes der Grauwertfunk- tion GEN ist.
In einer besonderen Ausgestaltung der Erfindung ist vorgesehen, dass der Bezugswert periodisch angepasst wird.
Der Maximalwert der Grauwertfunktion ist ein Maß für den momentanen Grauwert der Fahrzeuge. Jeder Grauwert der kleiner als beispielsweise ein Drittel des Maximalwertes ist, enthält keine Informationen über Fahrzeuge und wird durch Nullsetzen eliminiert. Durch eine periodische Ermittlung des Bezugswertes erfolgt die Anpassung des Verfahrens an sich ändernde Bedingungen (Beleuchtungsverhältnisse) .
In einer Ausgestaltung der Erfindung ist vorgesehen, dass zur Ermittlung der Verkehrsdichte die Anzahl der Fahrzeuge bestimmt wird, indem die Zahl der Nulldurchgänge der Grauwertfunktion durch 2,5 dividiert wird.
Durch Messungen wurde ermittelt, dass ein Fahrzeug durch eine Schwingung mit zwei bis drei Nulldurchgängen in der Grauwertfunktion abgebildet wird. Damit ist die Anzahl der Nulldurchgänge ein Maß für die Anzahl der Fahrzeuge im Messbereich. Die Anzahl selbst erhält man durch Division der Anzahl der Null- durchgänge durch 2,5. Die Verwendung des Quotienten 2,5 berücksichtigt, dass ein Fahrzeug durch zwei bis drei Nulldurchgänge repräsentiert wird.
In einer besonderen Ausgestaltungsform der Erfindung ist vorge- sehen, dass bei einer Detektion von Fahrzeugen auf der Fahrspur ein Fehlersignal ausgegeben wird, wenn die Verkehrsstromge- schwindigkeit unter einen Grenzwert absinkt.
Sinkt die durch das erfinderische Verfahren bestimmte Verkehrsstromgeschwindigkeit, beispielsweise auf einer Autobahn, unter einen bestimmten Grenzwert ab, der in diesem Beispiel mit 40 km/h angenommen wird, stellt das Verfahren ein Ausgangsstörsignal bereit, welches ein Eingangssignal für eine automatische Verkehrsleiteinrichtung oder bei einer manuellen Überwachung eine optisch/akustisch arbeitende Signalbaugruppe sein kann, nach dessen Auftreten die zulässige Höchstgeschwindigkeit auf der Fahrspur herabgesetzt wird.
Gemäß der Erfindung wird die Aufgabe mit einer Anordnung zur Ermittlung von Verkehrszustandsgroßen der eingangs beschriebe- nen Art dadurch gelöst, dass die Videokamera Bestandteil eines lokalen Netzes ist, in dem eine Auswerteeinheit und eine Sendeeinheit als weitere Netzteilnehmer angeordnet sind, wobei die Netzteilnehmer über 1eitungsgebundene Netzleitungen miteinander verbunden sind, und die Sendeeinheit mit einer außerhalb des lokalen Netzes liegenden Auswerte oder Anzeigeeinheit verbunden ist .
Eine Anordnung zur Umsetzung des Erfindung umfasst eine Videokamera zur Erfassung des Verkehrsbereichs, eine unmittelbar in der Nähe der Videokamera angeordnete Auswerte- und eine Sendeeinheit . Die Sendeeinheit überträgt Information an eine Auswerte und/oder Anzeigeeinheit. Die Übertragung erfolgt leitungsgebunden oder per Funk. Die Auswerte und/oder Anzeigeeinheit ist mit einer Anzahl von derartigen Baugruppen verbunden. Durch diese Einheit kann dann beispielsweise die Einblendung von Verkehrsbereichen gesteuert werden in denen eine Störung erkannt wurde. Die Anordnung der Auswerteeinheit direkt an der Videokamera ermöglicht die Erfassung des Verkehrsgeschehens in kleinen Zeiteinheiten von beispielsweise einer Sekunde. Durch die Aus- erteeinheit erfolgt die verfahrensgemäße Verarbeitung der Videodaten ohne eine Zwischenspeicherung der Bilder. Im Ergebnis der Verarbeitung stehen dann Verkehrszustandsdaten, Störungsmeldungen, ein „Level of Service" oder Videobilder zur Verfügung, die durch die Sendeeinheit in Abständen von einer Minute an die Auswerte und/oder Anzeigeeinheit gesendet werden. Durch den „Level of Service" werden beispielsweise die Zustände "flüssiger Verkehr", zähflüssiger Verkehr oder „Stau" klassifiziert .
In einer besonderen Ausgestaltung der Erfindung ist vorgesehen, dass die Verbindung zwischen Sendeeinheit und Auswerte- und/oder Anzeigeeinheit drahtlos erfolgt.
In einer Ausgestaltungsform der Erfindung ist vorgesehen, dass die Verbindung zwischen Sendeeinheit und Auswerte- und/oder An- zeigeeinheit 1eitungsgebunden erfolgt.
In einer weiteren Ausgestaltungsform der Erfindung ist vorgesehen, dass das lokale Netz in einer Baueinheit vereinigt ist.
In einer günstigen Ausführung der Erfindung ist vorgesehen , dass die Auswerte und Sendeeinheit in einer Baugruppe vereinigt sind.
Diese Formen der engen räumlichen Anordnung der Baugruppen er- möglicht eine Verarbeitung der Daten im Echtzeitbetrieb auch bei mehreren gleichzeitig zu überwachenden Fahrbahnen in einem Videobild.
Die Erfindung soll nachfolgend anhand eines Ausführungsbeispie- les näher erläutert werden. In den zugehörigen Zeichnungen zeigt
Fig. 1 eine Verkehrsfläche mit Fahrzeugen und einem durch eine gerade Messlinie gebildeten Messbereich,
Fig. 2 eine Verkehrsfläche mit Fahrzeugen und einem durch mehrere Flächen gebildeten, zur Lotsenkrechten verschobenen Messbereich,
Fig. 3a eine Draufsicht auf eine Fahrspur,
Fig. 3b eine zugehörige Grauwertfunktion entlang der Messlinie,
Fig. 4a eine Grauwertfunktion mit ihrem arithmetischen Mit- telwert,
Fig. 4b eine zentrierte Grauwertfunktion,
Fig. 5 eine Darstellung des Kamerastandpunktes mit verzerr- ter und entzerrter Grauwertfunktion,
Fig. 6a eine Grauwertfunktion zum Zeitpunkt t,
Fig. βb eine Grauwertfunktion zum Zeitpunkt t+x
Fig. 7 ein Ergebnis einer Kreuzkorrelation zweier Grauwertfunktionen,
Fig. 8a eine mittelwertfreie, entzerrte Grauwertfunktion mit einem Bezugswert,
Fig. 8b eine Grauwertfunktion mit eliminierten Signalanteilen und
Fig. 9 eine Anordnung zur Umsetzung des erfindungsgemäßen Verfahrens .
Eine über einer Fahrspur 1 installierte Videokamera, die auf die Mitte der Fahrspur 1, auf welcher sich Fahrzeuge 6 befin- den, ausgerichtet und zu dieser in einem Winkel von beispielsweise 45 Grad geneigt ist, nimmt Bilder des Verkehrsgeschehens auf. Diese liegen in digitaler Form vor oder können durch eine nachgeschaltete Baugruppe erzeugt und auf einem Kontrollmonitor 2 wiedergegeben werden. Innerhalb dieses Videobildes wird ein oder mehrere Messbereiche festgelegt, der jeweils aus Teilbe- reichen besteht. Diese Teilbereiche sind einzelne, eine Messlinie 3 bildende Pixel, wobei auch eine Messfläche 4 als Teilbereich betrachtet werden kann. Der unterste Punkt dieser gedachten Messlinie 3 auf dem Monitor 2 ist der Messursprung 5, zu dem jedes auf der Messlinie liegende Pixel einen bestimmten Ab- stand s hat, der auch einem bestimmten Weg auf der Fahrspur entspricht. Die Grauwertfunktion G = f(g,s) 7 wird durch die Messung der auf der Messlinie 3 liegenden Einzelgrauwerte g , im vorliegenden Beispiel der Pixel, erzeugt. In einem nachfolgenden Schritt erfolgt eine Entzerrung der Grauwertfunktion 7, da die Positionierung der Videokamera nicht lotsenkrecht über der Fahrspur 1 sondern in einem Winkel von 45 Grad erfolgte und damit eine Verzerrung der Grauwertfunktion 7 durch die räumliche Wahrnehmung erfolgt. Das heißt, der Länge eines Fahrzeuges 6 am unteren Bildschirmrand entspricht eine andere Anzahl von Pixel als der Länge des gleichen Fahrzeuges 6 am oberen Bildschirmrand. Demzufolge wird eine, vom Blickwinkel der Videokamera 10 auf den Messbereich abhängige, Entzerrung der Grauwertfunktion
G 7 durchgeführt und die entzerrte Grauwertfunktion GE 11 erzeugt. Zur Berechnung der mittleren räumlichen Verkehrsstrom- geschwindigkeit V werden zwei in einem bekannten zeitlichen Abstand x erzeugte Grauwertfunktionen GE1 14 und GE2 15 benötigt. Die Verschiebung beider Grauwertfunktionen zueinander stellt einen in der Zeit x zurückgelegten Weg der detektierten Fahrzeuge 6 in der Fahrspur 1 dar. Dieser wird bestimmt, indem eine Kreutzkorrelationsfunktion 18 aus beiden Grauwertfunktionen 14 und 15 ermittelt wird, von der die Verschiebung des Maximus 17 vom Koordinatenursprung der Abszisse die Verschiebung der Grauwertfunktionen y 16 in Pixel liefert. Mit dem bekannten Maßstab M in Pixel pro Meter, der das Verhältnis des Ab- Standes zweier benachbarter Pixel auf der Messlinie 3 zu einem zugehörigen Weg auf der abgebildeten Fahrspur 1 darstellt, wird y* nach V =- die Verkehrsstromgeschwindigkeit ermittelt. x
Wird nach der Ermittlung der Geschwindigkeit festgestellt, dass sie unter einem Grenzwert liegt, welcher bei 40 km/h auf einer Autobahn angenommen wird, erfolgt die Erzeugung eines Störungssignals. Dieses kann durch ein Verkehrs1eitSystem verarbeitet werden und die Anzeigen für die zulässige Höchstgeschwindigkeit auf der oder den betroffenen Fahrspuren 1 herabsetzen, oder durch die Ausgabe eines akustischen und/oder optischen Signals wird, bei der manuellen Verkehrsüberwachung in einer Zentrale, das vorliegende Kamerabild 2 ausgewertet und entsprechende Aktionen eingeleitet.
Bei einer zentralen Verkehrsüberwachung können nicht alle Bilder der zum System gehörenden Videokameras auf Monitoren wiedergegeben werden. In diesem Fall ermöglicht das erfindungsgemäße Verfahren die Wiedergabe zu steuern. Tritt in einem Bereich ein Verkehrseinbruch auf, so wird das zugehörige Video- bild automatisch zur Anzeige gebracht.
Störungen bei der Ermittlung der Verkehrszustandsgroßen, wie beispielsweise Schatten oder Reflexionen durch Nässe, die Fahrzeuge vortäuschen können, stören das erfindungsgemäße Verfahren nicht, da erst bei einer Mindestgeschwindigkeit von beispielsweise 10 km/h davon ausgegangen wird, dass sich Fahrzeuge 6 auf der Fahrspur 1 befinden.
Für eine Bestimmung der Verkehrsdichte wird die entzerrte Grau- ertfunktion GE 11 um ihren arithmetischen Mittelwert 8 zentriert. Diese normierte (mittelwertfreie) Grauwertfunktion GEN 12 enthält Informationen über Fahrzeuge 6 und Störungen, welche durch eine wesentlich geringere Amplitude gekennzeichnet sind. Da die Ermittlung der Verkehrsdichte über die Anzahl der Null- durchgänge der Grauwertfunktion GEN 12 erfolgt, müssen diese
Störanteile eliminiert werden. Dazu wird der momentane Maximalwert 21 der Grauwertfunktion bestimmt, der ein Maß für den momentanen Grauwert der Fahrzeuge ist. Vom Maximum ausgehend, wird ein Bezugswert 20, der bei einem Drittel des Maximums 21 liegt, bestimmt. Alle Werte der Grauwertfunktion GEN 12, die diesen Bezugswert 20 unterschreiten, werden durch Nullsetzen eliminiert. Durch diesen Vorgang entsteht ein Grauwertsignal 19, dass im wesentlichen nur noch Anteile im Signal enthält, die durch Fahrzeuge 6 verursacht wurden. Der Maximum 21 und damit der Bezugswert 20 wird periodisch ermittelt und passt sich somit an wechselnde Bedingungen (Beleuchtungsverhältnisse) an.
Bei durchgeführten Untersuchungen wurde ermittelt, dass ein Fahrzeug 6 durch eine Schwingung mit zwei bis drei Nulldurchgängen abgebildet wird. Mit dieser Kenntnis kann die Anzahl der Fahrzeuge 6 bestimmt werden, indem die Anzahl der Nulldurchgänge der Grauwertfunktion 19 durch 2,5 dividiert wird.
Verfahren und Anordnung zur Ermittlung von Verkehrszustandsgroßen
Bezugszeichenliste
1 Fahrspur
2 Kontrollmonitor
3 Messlinie 4 Messfläche
5 Messursprung
6 Fahrzeuge
7 Grauwertfunktion G
8 arithmetischer Mittelwert 9 zentrierte Grauwertfunktion
10 Blickwinkel der Kamera
11 entzerrte Grauwertfunktion GE
12 normierte und entzerrte Grauwertfunktion GEN
13 Kamerabild 14 Grauwertfunktion GE1 zum Zeitpunkt t (in s)
15 Grauwertfunktion GE2 zum Zeitpunkt t + x (in s )
16 y Verschiebung der Grauwertfunktion GB1 zum Zeitpunkt t (in s ) gegenüber der Grauwertfunktion GE2 zum Zeitpunkt t+ x (in s ) in Bildpixel 17 Maximalwert der Kreuzkorellationsfunktion zwischen den um y Bildpixel verschobenen Grauwertfunktionen
18 Kreuzkorellationsfunktion zwischen den um y Bildpixel verschobenen Grauwertfunktionen GEl und GE2
19 Grauwertfunktion mit eliminierten nicht relevanten Signalanteilen
20 Bezugswert zum Eliminieren nichtrelevanter Signalanteile
21 Maximalwert der Grauwertfunktion GEN
22 Videokamera Lokales Netz Auswerteeinheit Sendeeinheit Leitungsgebundene Netzleitungen Auswerte und/oder Anzeigeeinheit

Claims

Verfahren und Anordnung zur Ermittlung von VerkehrszustandsgroßenPatentansprüche
1. Verfahren zur Ermittlung von Verkehrszustandsgroßen, wie Verkehrsstromgeschwindigkeit und Verkehrsdichte, aus Grauwerten eines mit einer Videokamera ermittelten Video- bildes, bei dem die Videokamera Videobilder einer Fahrspur mit Fahrzeugen aufnimmt, dadurch gekennzeichnet, dass in einem Videobild ein Messbereich im Verlauf der abgebildeten Fahrspur (1) festgelegt wird, dass aus Teilbereichen des Messbereichs einzelne Grauwerte ermittelt werden, dass eine Grauwertfunktion G - f(g,s) (7) erstellt wird, wobei ^ die Einzelgrauwerte und s der Abstand des jeweiligen Einzelgrauwerts von einem Messursprung (5) ist, dass eine Transformation der Grauwertfunktion G (7) in eine entzerrte Grauwertfunktion GE (11) , entsprechend dem Kamerawinkel, durchgeführt wird, dass eine erste Grauwertfunktion GE1 (14) zu einem Zeitpunkt t und eine, um einen zeitlichen Abstand x voneinander entfernte, zweite Grauwertfunktion GE2 (15) zu einem Zeitpunkt t+ x ermittelt wird, dass eine Verschiebung ^ aus einer Be- rechnung des Maximums einer Kreuzkorrelationsfunktion (17) der ersten und zweiten Grauwertfunktionen (14, 15) und einer Ermittlung des Abszissenabstandes des Maximums (17) vom Koordinatenursprung, der das Maß für die Verschiebung y (16) darstellt, ermittelt wird, dass die Be- rechnung der mittleren räumlichen Verkehrsstromgeschwin- y * M digkeit V mit V = erfolgt, wobei M der Maßstab in x
Pixel pro Meter ist. Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass eine normierte Grauwertfunktion GEN (12) durch Zentrieren der Grauwertfunktion GE (11) um ihren arithmetischen
Mittelwert (8) erzeugt wird, dass von der Grauwertfunkti- on GEN (12) Werte durch Nullsetzen eliminiert werden, die kleiner als ein Bezugswert (20) sind und dass die Ermittlung der Verkehrsdichte über die Anzahl der Nulldurchgänge der eliminierten Grauwertfunktion (19) erfolgt.
Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass der Messbereich vorzugsweise in der Fahrspurmitte liegt.
Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass der Messbereich aus punktförmigen, eine Messlinie (3) bildenden, Teilbereichen besteht und die Einzelgrauwerte den auf der Messlinie (3) liegenden Pixel entsprechen.
Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass der Messbereich aus mehreren in LängserStreckung hinter- einander liegenden flächenförmigen Teilbereichen (4) besteht und die Einzelgrauwerte den über die jeweiligen Teilbereiche (4) gemittelten Grauwerten entsprechen.
Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass mehrere Fahrspuren (1) eines Videobildes (13) gleichzei-
'tig ausgewertet werden und dass für jeden Messbereich (3 oder 4) je eine Grauwertfunktion & (7) erzeugt wird.
Verfahren nach Anspruch 2, dadurch gekennzeichnet, dass der Bezugswert (20) ein Drittel des Maximalwertes der
Grauwertfunktion EN (21) ist.
Verfahren nach Anspruch 2, dadurch gekennzeichnet, dass der Bezugswert (20) periodisch angepasst wird. Verfahren nach Anspruch 2, dadurch gekennzeichnet, dass zur Ermittlung der Verkehrsdichte die Anzahl der Fahrzeuge (6) bestimmt wird, indem die Zahl der Nulldurchgänge der Grauwertfunktion (19) durch 2,5 dividiert wird.
Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass bei einer Detektion von Fahrzeugen (6) auf der Fahrspur
(1) ein Fehlersignal ausgegeben wird, wenn die Verkehrs- Stromgeschwindigkeit V unter einen Grenzwert absinkt.
Anordnung zur Ermittlung von Verkehrszustandsgroßen mit einer Videokamera und einer mit der Videokamera verbundenen Sendeeinheit, dadurch gekennzeichnet, dass die Video- kamera (22) Bestandteil eines lokalen Netzes (23) ist, in dem eine Auswerteeinheit (24) und eine Sendeeinheit (25) als weitere Netzteilnehmer angeordnet sind, wobei die Netzteilnehmer über leitungsgebundene Netzleitungen (26) miteinander verbunden sind, und die Sendeeinheit (25) mit einer außerhalb des lokalen Netzes (23) liegenden Auswerte und/oder Anzeigeeinheit (27) verbunden ist.
Anordnung nach Anspruch 11, dadurch gekennzeichnet, dass die Verbindung zwischen Sendeeinheit (25) und Auswerte- und/oder Anzeigeeinheit (27) drahtlos erfolgt.
Anordnung nach Anspruch 11, dadurch gekennzeichnet, dass die Verbindung zwischen Sendeeinheit (25) und Auswerte- und/oder Anzeigeeinheit (27) 1eitungsgebunden erfolgt.
Anordnung nach Anspruch 11, dadurch gekennzeichnet, dass das lokale Netz (23) in einer Baueinheit vereinigt ist.
Anordnung nach Anspruch 11, dadurch gekennzeichnet, dass die Auswerte (24) und Sendeeinheit (25) in einer Baugrup- pe vereinigt sind.
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