專利名稱：基于計算機(jī)視覺的人行橫道智能交通燈監(jiān)管系統(tǒng)及方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及一種計算機(jī)視覺技術(shù)領(lǐng)域的智能系統(tǒng)，具體是一種基于計算機(jī)視覺的人行橫道智能交通燈監(jiān)管系統(tǒng)及方法。
背景技術(shù)：
隨著城市化的進(jìn)展和社會經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，交通運輸問題日益嚴(yán)重，道路車輛擁擠，交通事故頻發(fā)，交通環(huán)境惡化。當(dāng)今的道路系統(tǒng)并沒有被充分地利用起來，在某些時候仍存在著沒有行人通過但卻有大量車輛在等待通過，或者是沒有車輛通過卻有大量行人在等待通過，這兩種情況。交通系統(tǒng)就像是一個鎖鏈，而人行橫道等處的路口都是組成該鎖鏈的一環(huán)，任何一環(huán)出現(xiàn)問題都會影響到整條鎖鏈的功能。所以，要想使道路系統(tǒng)被充分的利用起來、實現(xiàn)交通系統(tǒng)的智能化，就必須先實現(xiàn)每個路口管理的智能化。目前，交通信號燈的控制常采用傳統(tǒng)的電子元件定時循環(huán)顯示技術(shù)或人工控制顯示技術(shù)(需要行人按下特殊的按鈕)，已經(jīng)不適合當(dāng)前交通快速發(fā)展的要求。為了實現(xiàn)對交通信號燈的智能控制，需要對等待通過十字路口的行人與車輛的信息進(jìn)行比較準(zhǔn)確的采集、分析和處理。而計算機(jī)視覺技術(shù)正成為當(dāng)今智能交通系統(tǒng)的前沿技術(shù)。基于計算機(jī)視覺的智能交通信號燈的核心部分是計算策略和算法的實現(xiàn)，目前，對人行橫道處的靜止行人的數(shù)量統(tǒng)計常用的方法有基于運動特性的方法；基于形狀信息的方法；基于行人模型；結(jié)構(gòu)元素的方法；立體視覺的方法；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法；基于計算機(jī)視覺的方法(背景差和相鄰幀差法)等。而對人行橫道處處路口的車輛的數(shù)量統(tǒng)計常用的方法有感應(yīng)線圈方法(環(huán)型線圈檢測器、地磁檢測器、電磁檢測器)；利用反射回波的原理檢測車輛(微波檢測器、超聲波檢測器)；紅外線探測法(通過反射頻率的變化進(jìn)行對所需數(shù)據(jù)的檢測);磁映像技術(shù)；壓力傳感器法(在距交通樓口一定距離處埋設(shè)壓力傳感器);基于運行噪聲的檢測方法；基于計算機(jī)視覺的檢測方法(背景差法)等。各種方法都有一定的局限性，并沒有系統(tǒng)有效的方法。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的在于提供一種基于計算機(jī)視覺的人行橫道智能交通燈監(jiān)管系統(tǒng)及方法，實現(xiàn)對人行橫道處的交通信號燈的智能控制。本發(fā)明的技術(shù)方案為基于計算機(jī)視覺的人行橫道智能交通燈監(jiān)管系統(tǒng)，包括兩架CXD攝像機(jī)和計算機(jī)圖像處理系統(tǒng)；所述計算機(jī)圖像處理系統(tǒng)通過接口與攝像機(jī)相連；所述兩架CXD攝像機(jī)安裝于人行橫道的兩端；所述兩架CCD攝像機(jī)的視場角包含對面的等待行人區(qū)域和斜對面的車輛區(qū)域。前述的基于計算機(jī)視覺的人行橫道智能交通燈監(jiān)管系統(tǒng)的監(jiān)管方法，包括以下步驟I)檢測人行橫道處的行人數(shù)量；
2)檢測人形橫道處的車輛數(shù)量；3)根據(jù)獲取的行人和車輛的數(shù)量信息對交通信號燈的顯示時間進(jìn)行自動設(shè)定和切換。前述步驟I)人行橫道處的行人數(shù)量的檢測包括以下步驟:1-1)對視頻圖像中的圖像進(jìn)行行人等待區(qū)域的分割和光線自適應(yīng)強度預(yù)處理；1-2)采用高斯混合背景模型的方法得到等人行橫道處人區(qū)域的前景圖，去噪后進(jìn)行豎直積分投影，得到等人行橫道處人區(qū)域的豎直積分投影圖；1-3)劃定閾值線，大于閾值的線點為人頭潛在區(qū)域，否則為非人頭潛在區(qū)域；1-4)劃定人頭潛在區(qū)域的閾值去除干擾點；1-5)對有效豎直區(qū)域的寬度和高度進(jìn)行統(tǒng)計，確定一個人所占的寬度和高度；1-6)將每塊有效豎直區(qū)域的寬度和高度與獲取的此次檢測中一個人所占的寬度和高度進(jìn)行比較，確定該區(qū)域所含人數(shù)；1-7)將統(tǒng)計出的每塊有效豎直區(qū)域內(nèi)的行人的數(shù)量都加起來，作為本次檢測所獲取的最終的人行橫道處的行人的數(shù)量。前述步驟1-2)中，豎直積分投影V為，
權(quán)利要求
1.基于計算機(jī)視覺的人行橫道智能交通燈監(jiān)管系統(tǒng)，其特征在于:包括兩架C⑶攝像機(jī)和計算機(jī)圖像處理系統(tǒng)；所述計算機(jī)圖像處理系統(tǒng)通過接口與攝像機(jī)相連；所述兩架CCD攝像機(jī)安裝于人行橫道的兩端；所述兩架CCD攝像機(jī)的視場角包含對面的等待行人區(qū)域和斜對面的車輛區(qū)域。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于計算機(jī)視覺的人行橫道智能交通燈監(jiān)管系統(tǒng)的監(jiān)管方法，其特征在于:包括以下步驟 1)檢測人行橫道處的行人數(shù)量； 2)檢測人形橫道處的車輛數(shù)量； 3)根據(jù)獲取的行人和車輛的數(shù)量信息對交通信號燈的顯示時間進(jìn)行自動設(shè)定和切換。
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的監(jiān)管方法，其特征在于:所述步驟I)人行橫道處的行人數(shù)量的檢測包括以下步驟: 1-1)對視頻圖像中的圖像進(jìn)行行人等待區(qū)域的分割和光線自適應(yīng)強度預(yù)處理； 1-2)采用高斯混合背景模型的方法得到等人行橫道處人區(qū)域的前景圖，去噪后進(jìn)行豎直積分投影，得到等人行橫道處人區(qū)域的豎直積分投影圖； 1-3)劃定閾值線，大于閾值的線點為人頭潛在區(qū)域，否則為非人頭潛在區(qū)域； 1-4)劃定人頭潛在區(qū)域的閾值去除干擾點； 1-5)對有效豎直區(qū)域的寬度和高度進(jìn)行統(tǒng)計，確定一個人所占的寬度和高度； 1-6)將每塊有效豎直區(qū)域的寬度和高度與獲取的此次檢測中一個人所占的寬度和高度進(jìn)行比較，確定該區(qū) 域所含人數(shù)； 1-7)將統(tǒng)計出的每塊有效豎直區(qū)域內(nèi)的行人的數(shù)量都加起來，作為本次檢測所獲取的最終的人行橫道處的行人的數(shù)量。
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的監(jiān)管方法，其特征在于:所述步驟1-2)中，豎直積分投影V為，
5.根據(jù)權(quán)利要求3所述的監(jiān)管方法，其特征在于:所述步驟1-3)中劃定閾值線是根據(jù)豎直方向的積分投影的分布情況自適應(yīng)的找到一個合理的閾值
6.根據(jù)權(quán)利要求3所述的監(jiān)管方法，其特征在于:所述步驟1-4)中的閾值為20像素。
7.根據(jù)權(quán)利要求2所述的監(jiān)管方法，其特征在于:所述步驟2)中人形橫道處的車輛數(shù)量的檢測包括以下步驟: 2-1)對視頻圖像中的圖像進(jìn)行車輛等待區(qū)域的分割； 2-2)對人形橫道處車輛區(qū)域再進(jìn)行劃線分區(qū)處理，得到位于上方的大車車頂區(qū)域、位于下方的小車及大車車底區(qū)域；2-3)通過對人行橫道處大車車頂區(qū)域圖像的處理，得到人行橫道處大車數(shù)量，步驟為，2-3-1)將當(dāng)前幀與基于碼本的背景模型比較，得到人行橫道處大車車頂區(qū)域前景；2-3-2)對得到的前景進(jìn)行連通域去噪處理，包括利用形態(tài)學(xué)開操作去除噪聲，利用閉操作重建邊緣并找到大輪廓； 2-3-3)對得到的圖像中的大輪廓進(jìn)行統(tǒng)計，得到大車數(shù)量； 2-4)對人行橫道處小車及大車車底區(qū)域圖像進(jìn)行處理，步驟為， 2-4-1)將當(dāng)前幀與由快速背景更新法得到的背景做差，并對差分后的圖像進(jìn)行二值化，得到人行橫道處小車及大車車底區(qū)域前景； 2-4-2)對得到的前景進(jìn)行連通域去噪處理，包括利用形態(tài)學(xué)開操作去除小噪聲，利用閉操作重建邊緣并找到大輪廓； 2-4-3)把大車車底當(dāng)做小車處理，對整個車道從遠(yuǎn)到近畫掃描線，使每輛小型車輛覆蓋相同條數(shù)的掃描線； 2-4-4)計算每條掃描線上位于步驟2-4-2)所得到的大輪廓內(nèi)的像素點數(shù)，其與該條掃描線上總像素點數(shù)的比值為R，如果比值R大于閾值T，則該掃描線覆蓋了車輛，統(tǒng)計R大于閾值T的掃描線的條數(shù)； 2-5)根據(jù)得到的大車數(shù)量、統(tǒng)計的覆蓋車輛的掃描線的條數(shù)，以及大車與小車車身長度的關(guān)系計算人行橫道處車輛數(shù)目， 設(shè)當(dāng)前檢測區(qū)域一個行車方向有并行的η排車道，一輛小型車輛覆蓋X條掃描線，一輛大型車輛車身長度等于y輛小型車輛車身長度，統(tǒng)計得到覆蓋車輛的掃描線條數(shù)N，大型車輛數(shù)量M,則總車輛數(shù)目為
8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的監(jiān)管方法，其特征在于:所述步驟2-4-4)中的閾值T為40%。
9.根據(jù)權(quán)利要求7所述的監(jiān)管方法，其特征在于:所述步驟2-4-1)中快速背景更新法的初始階段，采用混合高斯背景模型提取第一幅背景，在第一幅背景的基礎(chǔ)上更新出新背景。
10.根據(jù)權(quán)利要求2所述的監(jiān)管方法，其特征在于:所述步驟3)中對交通信號燈的顯示時間進(jìn)行自動設(shè)定和切換是指基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建系統(tǒng)，輸入行人和車輛數(shù)目，則系統(tǒng)輸出交通燈顯示時間，包括以下步驟: 3-1)使用可靠樣本點訓(xùn)練輸入為行人和車輛數(shù)目而輸出為交通燈顯示時間的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)； 3-2)將獲取的人行橫道處的行人和車輛數(shù)量信息輸入訓(xùn)練完畢的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，得到交通信號燈顯示時間，并在出現(xiàn)極限情況時做極限處理。
11.根據(jù)權(quán)利要求10所述的監(jiān)管方法，其特征在于:所述步驟3-2)中極限處理是指，根據(jù)具體情況設(shè)定綠燈的最小顯示時間，所述最小顯示時間大于O秒；設(shè)定紅燈的顯示時間小于100秒。
12.根據(jù)權(quán)利要求10所述的監(jiān)管方法，其特征在于:所述BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)選擇正切S型傳遞函數(shù)和線性傳遞函數(shù)。
全文摘要
本發(fā)明涉及一種基于計算機(jī)視覺的人行橫道智能交通燈監(jiān)管系統(tǒng)及方法。該系統(tǒng)攝像機(jī)擺位采用同時采集車輛和行人信息的方法，使得該系統(tǒng)所需的攝像機(jī)總數(shù)僅為兩架，該系統(tǒng)以CCD攝像機(jī)獲取的人行橫道處的視頻作為處理對象，自動檢測等待過橫道的行人和車輛的數(shù)量，同時根據(jù)檢測到的行人和車輛的數(shù)量信息，通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法對交通信號燈的顯示時間進(jìn)行自動設(shè)定和切換，使行人和車輛以較優(yōu)方式通過橫道處的路口，達(dá)到人行橫道處的交通系統(tǒng)的智能化管理。
文檔編號G08G1/08GK103077617SQ201210567979
公開日2013年5月1日 申請日期2012年12月24日 優(yōu)先權(quán)日2012年12月24日
發(fā)明者徐貴力, 趙妍, 陳曦, 劉婷, 朱磊, 林亮, 朱亮 申請人:南京航空航天大學(xué)