視覺交通信號(hào)的處理與識(shí)別方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及圖像處理和模式識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域，具體是一種基于視覺的交通車輛檢測(cè)識(shí)別系統(tǒng)和方法。
【背景技術(shù)】
[0002]近年來，隨著城鎮(zhèn)化的快速發(fā)展和社會(huì)的不斷進(jìn)步，汽車數(shù)量與日倶增，隨之而來的交通問題也日益嚴(yán)峻，交通阻塞。如何實(shí)現(xiàn)交通場(chǎng)景的實(shí)時(shí)監(jiān)控、調(diào)度和控制，建立行之有效的智能交通系統(tǒng)早已成為國內(nèi)外關(guān)注的焦點(diǎn)和當(dāng)前亟待解決的問題。在此背景之下，基于視覺的車輛檢測(cè)識(shí)別技術(shù)作為新興的車輛檢測(cè)方法，日益受到人們的關(guān)注?；谟?jì)算機(jī)視覺和數(shù)字圖像處理的可視化智能處理技術(shù)對(duì)交通事故的處理提供了一種更為實(shí)時(shí)、準(zhǔn)確和高效的方法，并對(duì)交通事故的救援、事故的責(zé)任認(rèn)定等善后處理提供技術(shù)支持。
[0003]現(xiàn)有技術(shù)中，例如，中國專利文獻(xiàn)CN102332167A公開了一種智能交通監(jiān)控中車輛和行人的目標(biāo)檢測(cè)方法，對(duì)視覺幀序列進(jìn)行背景模型的初始化，獨(dú)立建立飽和度分量和亮度分量的混合高斯背景分量模型并取分量均值；將視覺幀序列中的當(dāng)前幀跟背景幀相差分，對(duì)前景幀進(jìn)行二值化處理后再去除陰影和噪聲并進(jìn)行形態(tài)學(xué)濾波；用更新因子更新得到的混合高斯背景模型的分量的權(quán)值、均值和方差；將要進(jìn)行匹配的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)像素點(diǎn)值與更新后的混合高斯背景模型中的每一個(gè)分布的Jeffrey值進(jìn)行比較，利用Jeffrey值判斷運(yùn)動(dòng)目標(biāo)像素點(diǎn)是否屬于前景點(diǎn)。中國專利文獻(xiàn)CN102222346A公開了一種車輛檢測(cè)和跟蹤方法，首先對(duì)視覺中的每一幀圖像建立高斯背景模型；利用幀差法對(duì)相鄰兩幀做差分處理，得到粗略的運(yùn)動(dòng)區(qū)域和靜止區(qū)域；對(duì)獲得的靜止區(qū)域進(jìn)行背景更新，運(yùn)動(dòng)區(qū)域不更新；對(duì)當(dāng)前幀圖像和獲得的更新后的背景圖像做差分，得到精確的運(yùn)動(dòng)區(qū)域；利用每個(gè)像素點(diǎn)匹配方法對(duì)獲得的相鄰兩幀運(yùn)動(dòng)區(qū)域圖像找出重疊區(qū)域，并比較重疊區(qū)域與給定閾值大??；如果重疊區(qū)域大于給定閾值，則判斷是否發(fā)生目標(biāo)重合；如果是，則計(jì)算相鄰兩幀中的第一幀運(yùn)動(dòng)區(qū)域的長(zhǎng)寬比，通過這個(gè)比例檢測(cè)和跟蹤該運(yùn)動(dòng)車輛；如果不是，則判斷為同一車輛；如果重疊區(qū)域小于給定閾值，則求出多個(gè)目標(biāo)框的最小外接矩形來正確對(duì)車輛檢測(cè)和跟蹤。
[0004]但是，上述現(xiàn)有技術(shù)無法對(duì)交通信號(hào)(本發(fā)明中，交通信號(hào)包括但不限于路名牌、禁止左轉(zhuǎn)、禁止右轉(zhuǎn)、單行線、行人通道、慢性、連續(xù)急轉(zhuǎn)彎等交通標(biāo)識(shí)的紅綠燈等)與車輛信息同時(shí)進(jìn)行有效的識(shí)別和處理。例如，車輛的尾燈會(huì)干擾對(duì)交通信號(hào)燈的識(shí)別。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0005]本發(fā)明為了解決現(xiàn)有技術(shù)中，車輛本身無法有對(duì)交通信號(hào)與車輛信息同時(shí)進(jìn)行有效識(shí)別的問題，提供了一種視覺交通信號(hào)的處理與識(shí)別方法。其中，首次采用了點(diǎn)距的方式進(jìn)行識(shí)別和處理。該方法用于供分析車輛判斷路況中的交通信號(hào)，包括如下步驟:
[0006](1)建立交通信號(hào)模型數(shù)據(jù)庫；
[0007](2)在第一時(shí)刻采集實(shí)時(shí)路況中的交通信號(hào)圖像信息；
[0008](3)進(jìn)行交通信號(hào)和車型識(shí)別；
[0009](4)將步驟(3)的識(shí)別結(jié)果發(fā)送給輸出系統(tǒng)。
[0010]進(jìn)一步地，所述交通信號(hào)和車型識(shí)別包括如下步驟:
[0011](31)在待識(shí)別的交通信號(hào)圖像信息中，提取各個(gè)超過亮度閥值的圖像區(qū)域；
[0012](32)對(duì)各圖像區(qū)域中的顏色進(jìn)行識(shí)別；
[0013](33)判斷各個(gè)圖像區(qū)域中識(shí)別出來的顏色是否為單色以及是否為藍(lán)色與白色的混合；
[0014](34)若為單色，則將圖像信息進(jìn)行放大，判斷是否為交通紅綠燈，如果不是，則判斷為車輛上具有的信號(hào)燈；
[0015](35)若為藍(lán)色與白色的混合，則與交通信號(hào)模型數(shù)據(jù)庫進(jìn)行匹配。
[0016]進(jìn)一步地，所述交通信號(hào)和車型識(shí)別還包括:
[0017]在步驟(31)和步驟(32)之間，對(duì)各個(gè)圖像區(qū)域的形狀進(jìn)行判斷，若形狀符合預(yù)定形狀，則進(jìn)行步驟(32)的識(shí)別。
[0018]進(jìn)一步地，所述步驟(34)進(jìn)一步包括:
[0019](341)從被放大的圖像信息中獲得中心與圖像的中心重合的方形區(qū)域，且該方形區(qū)域的邊框的選取方式為:對(duì)被放大的圖像信息的亮度信息進(jìn)行灰度化處理，將被放大的圖像信息轉(zhuǎn)換成灰度矩陣，該灰度矩陣中灰度值大小表示圖像信息中的亮度值，且該矩陣中包括亮點(diǎn)和暗點(diǎn)，其中每個(gè)亮點(diǎn)的灰度值為100，每個(gè)暗點(diǎn)的灰度值為0 ;
[0020](342)找出圖像的中心點(diǎn)，以該中心點(diǎn)為方心向外部擴(kuò)展方形；
[0021](343)查找距離該所述方向的邊最近的暗點(diǎn)，并且逐個(gè)地將方形邊的各個(gè)點(diǎn)移動(dòng)到這樣的暗點(diǎn)，以重新定義步驟(342)形成的方形；
[0022](344)計(jì)算被重新定義的方形內(nèi)的所有亮點(diǎn)的數(shù)量N，且設(shè)X = N/2 ;
[0023](345)計(jì)算步驟(343)中確定的方形中的每?jī)蓚€(gè)亮點(diǎn)之間距離DX，并計(jì)算該方形中的所有亮點(diǎn)之間的距離的平均值A(chǔ):A =(各行中起止亮點(diǎn)之間的長(zhǎng)度+各列中起止亮點(diǎn)之間的長(zhǎng)度)/N ；
[0024](346)比較DX與A的差值是否在預(yù)定范圍之內(nèi)，若在預(yù)定范圍之內(nèi)，則認(rèn)為該被放大的圖像信息是交通信號(hào)，否則認(rèn)為該被放大的圖像信息是車輛本身的燈發(fā)光形成的圖像?目息。
[0025]進(jìn)一步地，所述輸出系統(tǒng)包括GPS導(dǎo)航儀、顯示屏、智能手機(jī)中的一種或多種。
[0026]進(jìn)一步地，該方法還包括:
[0027]在第二時(shí)刻采集實(shí)時(shí)路況中的交通信號(hào)圖像信息并進(jìn)行交通信號(hào)和車型識(shí)別，然后將該識(shí)別結(jié)果發(fā)送給輸出系統(tǒng)，其中第二時(shí)刻在第一時(shí)刻之后且在此兩個(gè)時(shí)刻之間所述分析車輛進(jìn)行直線運(yùn)動(dòng)。
[0028]進(jìn)一步地，所述方法還包括:對(duì)于在所采集到的實(shí)時(shí)路況中的交通信號(hào)圖像信息中，如果判斷在延所述直線前進(jìn)的透視方向上，發(fā)送到輸出系統(tǒng)中的某交通信號(hào)所代表的對(duì)象在該第一時(shí)刻所采集的實(shí)時(shí)路況中的交通信號(hào)圖像信息中的相對(duì)位置，以及發(fā)送到輸出系統(tǒng)中的該同一交通信號(hào)所代表的對(duì)象在該第二時(shí)刻所采集的實(shí)時(shí)路況中的交通信號(hào)圖像信息中的相對(duì)位置在預(yù)定閥值范圍內(nèi)時(shí)，則對(duì)該對(duì)象在第一時(shí)刻發(fā)送到輸出系統(tǒng)的信息與第二時(shí)刻發(fā)送到輸出系統(tǒng)的信息進(jìn)行比較，判斷二者是否相同。
[0029]本發(fā)明具有如下的有益效果:能夠輔助智能駕駛系統(tǒng)自動(dòng)識(shí)別路況中的交通信號(hào)，并能夠作為輔助信息供司機(jī)查詢由于疏忽而遺漏的交通指示信息。
【附圖說明】
[0030]圖1示出了根據(jù)本發(fā)明的優(yōu)選實(shí)施例的流程圖。
【具體實(shí)施方式】
[0031]根據(jù)本發(fā)明的優(yōu)選實(shí)施例的視覺交通信號(hào)的處理與識(shí)別方法如圖1所示。該方法用于供分析車輛判斷路況中的交通信號(hào)。該分析車輛優(yōu)選地具有輸出信息的輸出設(shè)備或輸出系統(tǒng)，包括但不限于:GPS導(dǎo)航儀、顯示屏，也可以在其中包括其他車載智能設(shè)備，例如智能手機(jī)。本實(shí)施例中這些設(shè)備的目的是為了使信息能夠被顯示給車內(nèi)的乘員，例如司機(jī)或副駕駛員。此外，輸出給這些輸出設(shè)備或輸出系統(tǒng)的信息還可以被通過語音的方式給車內(nèi)的乘員加以提示。
[0032]本視覺交通信號(hào)的處理與識(shí)別方法包括如下步驟:
[0033](1)建立交通信號(hào)模型數(shù)據(jù)庫。該數(shù)據(jù)庫中以BLOB型存儲(chǔ)了各個(gè)交通信號(hào)的圖像文件的十六進(jìn)制編碼。
[0034](2)在第一時(shí)刻采集實(shí)時(shí)路況中的交通信號(hào)圖像信息。該被采集的交通信號(hào)圖像信息是圖片的形式被采集的，例如通過數(shù)碼攝像機(jī)。采集到的圖像信息被轉(zhuǎn)換成圖像文件，該圖像文件中包括了每個(gè)象素