一種基于視頻跟蹤的車輛排隊(duì)長度計(jì)算方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及智能交通領(lǐng)域，尤其是一種車輛排隊(duì)長度的計(jì)算方法。
【背景技術(shù)】
[0002]隨著城市規(guī)模擴(kuò)大，機(jī)動(dòng)車輛快速增長，道路擁堵已經(jīng)成為嚴(yán)重“大城市病”。通過檢測實(shí)時(shí)道路交通信息，科學(xué)分析、管理城市交通道路能大幅緩解道路擁堵等難題。準(zhǔn)確采集、分析道路車輛排隊(duì)長度是對(duì)道路交通路況的科學(xué)分析和管理的有效手段。目前基于視頻的車輛排隊(duì)長度檢測方法主要有:基于投影法的車輛排隊(duì)長度檢測、基于邊緣分割的車輛排隊(duì)長度檢測。
[0003]基于投影法的車輛排隊(duì)長度檢測的方法，是將檢測區(qū)域的亮度在道路方向上投影，依據(jù)明(車輛)、暗(道路)類別的差別，計(jì)算分割閾值，提取排隊(duì)車輛長度。該方法容易受到自然場景影響，閾值不固定。自適應(yīng)閾值方法也難對(duì)車輛隊(duì)尾有效判斷。
[0004]基于邊緣分割的車輛排隊(duì)長度檢測的方法，是利用排隊(duì)車輛和道路背景之間的差異，尤其兩者交接處的顯著差異特性，提取目標(biāo)邊緣的一種方法。通過目標(biāo)邊緣從場景中分割出排隊(duì)車輛，計(jì)算排隊(duì)長度。該方法易受路旁建筑陰影影響很大且排隊(duì)車輛尾部難確定。
[0005]在實(shí)際的車輛排隊(duì)視頻分析中，上述方法不穩(wěn)定，且準(zhǔn)確率低。故，需要一種新的技術(shù)方案以解決上述技術(shù)問題。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0006]本發(fā)明的目的在于更加精確的獲得道路交通車輛排隊(duì)長度信息，在不同應(yīng)用場景，實(shí)時(shí)跟蹤檢測區(qū)域內(nèi)運(yùn)動(dòng)車輛，準(zhǔn)確計(jì)算車輛排隊(duì)長度，判斷道路交通狀況，來有效分析和管理道路交通。
[0007]為達(dá)到上述目的，本發(fā)明可采用如下技術(shù)方案:
[0008]—種基于視頻跟蹤的車輛排隊(duì)長度計(jì)算方法，包括以下步驟:
[0009](I)、設(shè)置視頻檢測區(qū)域，該視頻檢測區(qū)域包括位于視頻檢測區(qū)域一端的檢測線及另一端的停車線、自檢測線向停車線方向依次設(shè)置的車輛檢測區(qū)域、車輛跟蹤區(qū)域、停車排隊(duì)判斷區(qū)域;所述停車排隊(duì)判斷區(qū)域的末端設(shè)置為停車線;并通過固定視場的視頻檢測攝像機(jī)，對(duì)進(jìn)入視頻檢測區(qū)域的車輛進(jìn)行實(shí)時(shí)視頻采集并傳輸給圖像處理單元；
[0010](2)、對(duì)進(jìn)入視頻檢測區(qū)域的運(yùn)動(dòng)車輛進(jìn)行檢測、確定運(yùn)動(dòng)車輛的屬性;所述屬性包括車型、顏色、當(dāng)前位置；
[0011 ] (3)、實(shí)時(shí)跟蹤運(yùn)動(dòng)車輛，記錄運(yùn)動(dòng)車輛的運(yùn)動(dòng)軌跡；
[0012](4)、對(duì)進(jìn)入停車排隊(duì)檢測區(qū)域的車輛進(jìn)行判斷是否有停車排隊(duì)的發(fā)生；
[0013](5)、當(dāng)?shù)缆钒l(fā)生停車排隊(duì)時(shí)，分析跟蹤區(qū)域被跟蹤車輛的運(yùn)動(dòng)軌跡，確定排隊(duì)尾部，計(jì)算排隊(duì)車輛在圖像中的長度。
[0014]與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明利用視頻跟蹤結(jié)果，有效分析道路車輛運(yùn)動(dòng)或者停止?fàn)顟B(tài)，確定道路交通狀態(tài)，判斷是否發(fā)生排隊(duì)擁堵。根據(jù)車輛跟蹤軌跡，實(shí)時(shí)判斷停車線位置是否有同一輛車停止，若有停車排隊(duì)，分析道路被跟蹤車輛運(yùn)動(dòng)軌跡，確定排隊(duì)長度。從而可以獲得準(zhǔn)確的道路交通車輛排隊(duì)長度信息，為科學(xué)分析和管理道路交通提供依據(jù)。
【附圖說明】
[0015]圖1是本方法的總體流程圖；
[0016]圖2是基于視頻跟蹤的車輛排隊(duì)長度計(jì)算流程圖。
[0017]圖3是本方法在實(shí)際道路交通應(yīng)用中的布局示例圖。
【具體實(shí)施方式】
[0018]下面將結(jié)合附圖對(duì)本發(fā)明的實(shí)施方式進(jìn)行全面詳細(xì)闡述，所敘述的實(shí)施方式僅作為示例說明，不是對(duì)本發(fā)明的限制。本發(fā)明的具體實(shí)施需要一些常見的視頻處理模塊，如預(yù)處理、背景建模，這里不再作詳細(xì)說明。本發(fā)明適用于城市道路交通信息檢測系統(tǒng)中。得到的道路車輛排隊(duì)數(shù)據(jù)信息可以傳送到交通信號(hào)控制機(jī)進(jìn)行道路優(yōu)化控制，也可以傳送到交通信息采集中心系統(tǒng)，為科學(xué)分析、管理道路交通提供可續(xù)依據(jù)。
[0019]首先如圖3所示，需要設(shè)置視頻檢測區(qū)域，該視頻檢測區(qū)域包括位于視頻檢測區(qū)域一端的檢測線及另一端的停車線、自檢測線向停車線方向依次設(shè)置的車輛檢測區(qū)域、車輛跟蹤區(qū)域、停車排隊(duì)判斷區(qū)域;所述停車排隊(duì)判斷區(qū)域的末端設(shè)置為停車線。
[0020]在設(shè)置視頻檢測區(qū)域的基礎(chǔ)上，請(qǐng)?jiān)賲㈤唸D1所示，為按照本發(fā)明的基于視頻跟蹤的車輛排隊(duì)長度檢測方法的流程圖，包括:
[0021 ]視頻采集，在101中，通過固定視場的視頻檢測攝像機(jī)，對(duì)進(jìn)入視頻檢測區(qū)域的車輛進(jìn)行實(shí)時(shí)視頻采集并傳輸給圖像處理單元；
[0022]車輛檢測，在102中，對(duì)進(jìn)入視頻檢測區(qū)域的運(yùn)動(dòng)車輛進(jìn)行檢測、確定運(yùn)動(dòng)車輛的屬性;所述屬性包括車型、顏色、當(dāng)前位置;以為車輛跟蹤服務(wù)；
[0023]車輛跟蹤，在103中，實(shí)時(shí)跟蹤運(yùn)動(dòng)車輛，記錄運(yùn)動(dòng)車輛的運(yùn)動(dòng)軌跡；
[0024]排隊(duì)判斷，在104中，對(duì)進(jìn)入停車排隊(duì)檢測區(qū)域的車輛進(jìn)行判斷是否有停車排隊(duì)的發(fā)生；
[0025]統(tǒng)計(jì)排隊(duì)長度，在105中，當(dāng)?shù)缆钒l(fā)生停車排隊(duì)時(shí)，分析跟蹤區(qū)域被跟蹤車輛的運(yùn)動(dòng)軌跡，確定排隊(duì)尾部，計(jì)算排隊(duì)車輛在圖像中的長度
[0026]請(qǐng)?jiān)俳Y(jié)合圖2所示，按照本發(fā)明的基于視頻跟蹤的車輛排隊(duì)長度計(jì)算流程5個(gè)步驟。包括:
[0027]第一步，在201中，對(duì)停車排隊(duì)檢測區(qū)域內(nèi)的車輛分析，如果有同一輛車(車輛跟蹤結(jié)果)長時(shí)間(設(shè)置閾值)停止則道路發(fā)生停車排隊(duì)，否則沒有。
[0028]第二部，在202中，當(dāng)被跟蹤車輛前后之間位置坐標(biāo)小于一定閾值(根據(jù)實(shí)際設(shè)定)，并且該車長時(shí)間未大距離(設(shè)定閾值)移動(dòng)，確定該車已經(jīng)排隊(duì)。
[0029]第三步，在203中，從停車線開始，依次向后分析被跟蹤車輛，通過車輛當(dāng)前位置坐標(biāo)和移動(dòng)位移及時(shí)間的屬性，判斷該車是否已經(jīng)在排隊(duì)隊(duì)列中，直至滿足條件的最后一輛車，得到排隊(duì)隊(duì)尾坐標(biāo)。
[0030]第四步，在204中，用停車線坐標(biāo)和排隊(duì)隊(duì)尾坐標(biāo)計(jì)算圖像中排隊(duì)長度(像素為單位)，通過相機(jī)模型的映射關(guān)系，將該長度轉(zhuǎn)化為實(shí)際排隊(duì)長度(以米為單位)。
[0031]第五步，在205中，將得到道路停車排隊(duì)長度定時(shí)發(fā)送到交通信號(hào)機(jī)或控制中心，通過對(duì)排隊(duì)長度的科學(xué)分析，決策和管理道路交通，以達(dá)最優(yōu)狀態(tài)。
[0032]另外，本發(fā)明的具體實(shí)現(xiàn)方法和途徑很多，以上所述僅是本發(fā)明的優(yōu)選實(shí)施方式。應(yīng)當(dāng)指出，對(duì)于本技術(shù)領(lǐng)域的普通技術(shù)人員來說，在不脫離本發(fā)明原理的前提下，還可以做出若干改進(jìn)和潤飾，這些改進(jìn)和潤飾也應(yīng)視為本發(fā)明的保護(hù)范圍。本實(shí)施例中未明確的各組成部分均可用現(xiàn)有技術(shù)加以實(shí)現(xiàn)。
【主權(quán)項(xiàng)】
1.一種基于視頻跟蹤的車輛排隊(duì)長度計(jì)算方法，其特征在于，包括以下步驟: (1)、設(shè)置視頻檢測區(qū)域，該視頻檢測區(qū)域包括位于視頻檢測區(qū)域一端的檢測線及另一端的停車線、自檢測線向停車線方向依次設(shè)置的車輛檢測區(qū)域、車輛跟蹤區(qū)域、停車排隊(duì)判斷區(qū)域;所述停車排隊(duì)判斷區(qū)域的末端設(shè)置為停車線;并通過固定視場的視頻檢測攝像機(jī)，對(duì)進(jìn)入視頻檢測區(qū)域的車輛進(jìn)行實(shí)時(shí)視頻采集并傳輸給圖像處理單元； (2)、對(duì)進(jìn)入視頻檢測區(qū)域的運(yùn)動(dòng)車輛進(jìn)行檢測、確定運(yùn)動(dòng)車輛的屬性;所述屬性包括車型、顏色、當(dāng)前位置； (3)、實(shí)時(shí)跟蹤運(yùn)動(dòng)車輛，記錄運(yùn)動(dòng)車輛的運(yùn)動(dòng)軌跡； (4)、對(duì)進(jìn)入停車排隊(duì)檢測區(qū)域的車輛進(jìn)行判斷是否有停車排隊(duì)的發(fā)生； (5)、當(dāng)?shù)缆钒l(fā)生停車排隊(duì)時(shí)，分析跟蹤區(qū)域被跟蹤車輛的運(yùn)動(dòng)軌跡，確定排隊(duì)尾部，計(jì)算排隊(duì)車輛在圖像中的長度。2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于視頻跟蹤的車輛排隊(duì)長度計(jì)算方法，其特征在于:在步驟(4)中，設(shè)置在停車排隊(duì)判斷區(qū)域的停車時(shí)間閾值，對(duì)停車排隊(duì)判斷區(qū)域內(nèi)的車輛分析，如果有同一輛車超過停車時(shí)間閾值設(shè)置的停車時(shí)間，則判斷為則道路發(fā)生停車排隊(duì)。3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于視頻跟蹤的車輛排隊(duì)長度計(jì)算方法，其特征在于:在步驟(5)中，設(shè)置在停車排隊(duì)判斷區(qū)域的前后相鄰兩車輛之間的距離閾值，當(dāng)被跟蹤車輛前后之間位置坐標(biāo)之間距離小于一定該距離閾值，并且該車在上述停車時(shí)間閾值設(shè)定的時(shí)間內(nèi)未移動(dòng)超過所述距離閾值，判斷為該車已經(jīng)排隊(duì);并從停車線開始，依次判斷被跟蹤車輛是否已經(jīng)在排隊(duì)隊(duì)列中，直至滿足排隊(duì)條件的最后一輛車，得到排隊(duì)隊(duì)尾坐標(biāo);停車線坐標(biāo)和排隊(duì)隊(duì)尾坐標(biāo)之間的距離即為排隊(duì)長度。
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種基于視頻跟蹤的車輛排隊(duì)長度計(jì)算方法，利用視頻跟蹤結(jié)果，有效分析道路車輛運(yùn)動(dòng)或者停止?fàn)顟B(tài)，確定道路交通狀態(tài)，判斷是否發(fā)生排隊(duì)擁堵。根據(jù)車輛跟蹤軌跡，實(shí)時(shí)判斷停車線位置是否有同一輛車停止，若有停車排隊(duì)，分析道路被跟蹤車輛運(yùn)動(dòng)軌跡，確定排隊(duì)長度。從而可以獲得準(zhǔn)確的道路交通車輛排隊(duì)長度信息，為科學(xué)分析和管理道路交通提供依據(jù)。
【IPC分類】G08G1/01, G08G1/065
【公開號(hào)】CN105513342
【申請(qǐng)?zhí)枴緾N201510831555
【發(fā)明人】聶永明, 徐祥鵬, 成晟, 吳宣康, 毛克成, 薛慶林, 何華英, 張繼峰
【申請(qǐng)人】南京萊斯信息技術(shù)股份有限公司
【公開日】2016年4月20日
【申請(qǐng)日】2015年11月25日