專利名稱：基于視頻圖像處理的交通信號燈狀態(tài)判定方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及一種基于視頻圖像處理的交通信號燈狀態(tài)判定方法，用于 判斷信號燈當(dāng)前狀態(tài)，其狀態(tài)包括紅燈禁行、綠燈通行、黃燈過度和發(fā) 生了故障。
背景技術(shù)：
在路口闖紅燈自動監(jiān)測系統(tǒng)中， 一個關(guān)鍵的要素就是判斷當(dāng)前信號燈 是否為紅燈。目前的做法是從信號機里用一根線把信號燈信號引出來，經(jīng) 過相應(yīng)的1/0板后，再送到路口闖紅燈自動監(jiān)測系統(tǒng)中，檢測到當(dāng)前信號 是紅燈后，再判斷有無車輛闖紅燈。這樣的做法有三個不足第一，工程 實施麻煩，成本提高；第二，這種做法，造成信號機系統(tǒng)和路口闖紅燈自 動監(jiān)測系統(tǒng)的強耦合，出現(xiàn)故障時，維修不便。第三，當(dāng)信號機出現(xiàn)故障 時，可能造成信號機給闖紅燈自動監(jiān)測系統(tǒng)的信號與駕駛員肉眼看到的信 號不一致，導(dǎo)致錯誤抓拍。
通過視頻圖像處理的方法直接判斷信號機當(dāng)前狀態(tài)，帶來三個好處: 第一，由于利用了路口闖紅燈自動監(jiān)測系統(tǒng)現(xiàn)有的視頻設(shè)備，不用額外添 加設(shè)備，降低了成本，也減少了工程實施的工作量；第二，由于把信號機 系統(tǒng)和闖紅燈自動監(jiān)測系統(tǒng)獨立開來，減低了故障維修的難度；第三，由
于視頻圖像與駕駛員看到的一致，避免了錯誤抓拍的發(fā)生。
采用視頻圖像處理的方法來判斷信號機當(dāng)前的狀態(tài)，難度在于視頻
錄像設(shè)備工作于室外，將會遭遇各種各樣的情況，如光照變化、刮風(fēng)下雨、 晝夜輪換、四季更替，甚至天上一朵云飄過，偶爾一束強光打過等，這些 都將對視頻圖像產(chǎn)生較大影響。這就要求相應(yīng)的交通信號燈狀態(tài)判別模型 能夠自適應(yīng)，具有足夠的魯棒性，在各種環(huán)境中都能正常工作。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明要解決的技術(shù)問題是提供一種基于視頻圖像處理的交通信號 燈狀態(tài)判定方法，它抗干擾能力強，可避免誤拍，而且成本低，維護(hù)方便。
為解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明基于視頻圖像處理的交通信號燈狀態(tài)判 定方法是采用如下技術(shù)方案實現(xiàn)的-
通過視頻設(shè)備實時地采集視頻圖像，其中，在所述視頻圖像上手動設(shè)
置信號燈燈組中各個燈在圖像上的位置；每采集一幀圖像，根據(jù)之前設(shè)置 的各個燈的位置信息，從該圖像中提取各個燈的圖像像素值；然后判斷各 個燈的亮滅狀態(tài)；再根據(jù)各個燈的亮滅狀態(tài)，判斷信號燈當(dāng)前狀態(tài)是綠燈 通行、紅燈禁行、黃燈過渡還是發(fā)生了故障。
一個燈亮滅狀態(tài)的判斷過程是:當(dāng)給出該幀圖像中該燈的圖像像素值 后，首先計算該幀圖像中該燈的顏色特征向量SV，根據(jù)所述的顏色特征 向量SV更新該燈的燈亮中心和燈滅中心，接著計算該幀圖像中顏色特征 向量SV和燈亮中心、燈滅中心的顏色距離dl、 d2，然后計算顏色距離dl 和d2的比值Y，根據(jù)該比值Y的范圍，判斷該燈當(dāng)前狀態(tài)。
本發(fā)明的有益效果是第一，由于利用了路口闖紅燈自動監(jiān)測系統(tǒng)現(xiàn) 有的視頻設(shè)備，不用額外添加設(shè)備，降低了成本，也減少了工程實施的工 作量；第二，由于把信號機系統(tǒng)和闖紅燈自動監(jiān)測系統(tǒng)獨立開來，降低了 故障維修的難度；第三，由于視頻圖像與駕駛員看到的一致，避免了錯誤 抓拍事情的發(fā)生。
本發(fā)明基于視頻圖像處理的交通信號燈狀態(tài)判定方法具有很強的魯 棒性，能夠抵抗各種干擾，在各種環(huán)境中能夠正常工作。


下面結(jié)合附圖與具體實施方式
對本發(fā)明作進(jìn)一步詳細(xì)的說明 圖1是本發(fā)明基于視頻圖像處理的交通信號燈狀態(tài)判定方法控制流 程圖(一)；
圖2是本發(fā)明基于視頻圖像處理的交通信號燈狀態(tài)判定方法控制流 程圖(二)。
具體實施例方式
一個信號燈燈組包括幾個燈，如常見的信號燈燈組包括紅燈、黃燈、 綠燈三個燈，通過一定的控制邏輯，控制這三個燈的亮滅狀態(tài)，綠燈亮通 行，紅燈亮禁行，黃燈亮過渡。
信號燈燈組狀態(tài)判別的控制流程如圖1所示,通過視頻設(shè)備實時地采 集視頻圖像，在視頻圖像上手動設(shè)置信號燈燈組中各個燈在圖像上的位 置。每采集一幀圖像，根據(jù)之前設(shè)置的各個燈的位置信息，從該圖像中提 取各個燈的圖像像素值，然后判斷各個燈的亮滅狀態(tài)，進(jìn)而根據(jù)各個燈的 亮滅狀態(tài)，判斷信號燈當(dāng)前狀態(tài)是綠燈通行、紅燈禁行、黃燈過渡還是發(fā) 生了故障。
整個流程判斷的核心和難點在于如何判斷各個燈的狀態(tài)。參見圖2 所示，判斷一個燈亮滅狀態(tài)的控制流程是，當(dāng)給出該幀圖像中該燈的圖像像素值后，首先計算該幀圖像中該燈的顏色特征向量sv，根據(jù)顏色特征 向量sv更新該燈的燈亮中心和燈滅中心，接著計算該幀圖像中顏色特征 向量SV和燈亮中心、燈滅中心的顏色距離dl、 d2，然后計算顏色距離dl 和d2的比值y，根據(jù)比值y的范圍，判斷該燈當(dāng)前狀態(tài)。 其中各個量的定義、計算方法和相關(guān)的判斷準(zhǔn)則如下
1、顏色特征向量sv
定義顏色特征向量SV對于每一幀視頻錄像，選取信號燈區(qū)域A，
其中
共N個象素點。其中^,g,^,，分別為像素點； ,的RGB分量，表示 為C《A)，定義該幀圖像中顏色特征向量SV-
數(shù)，其大小可以進(jìn)行調(diào)節(jié)，調(diào)節(jié)原則為邊緣位置的像素點加權(quán)系數(shù)小，中 心的像素點加權(quán)系數(shù)大，這樣能夠提高判斷結(jié)果的準(zhǔn)確性。
顏色特征向量SV表征了該幀指定燈的平均RGB值。
2、燈亮中心和燈滅中心
對每一幀圖像，計算燈組各個燈的顏色特征向量SV。抽取一段時間 的錄像數(shù)據(jù)，從數(shù)據(jù)聚類的觀點來考察，可以把這些顏色特征向量SV聚 成兩類， 一類代表燈亮， 一類代表燈滅。每一類有個聚類中心，分別稱為
J = {W = 1，2，.."7V}
0.5，如果Pi位于燈邊緣位置 l，如果；？i位于燈中間位置
"為加權(quán)燈亮中心和燈滅中心。
以紅燈燈亮中心為例〔燈滅中心的計算只需把公式(2)里條件判斷部 分的" >"改成"<"，"<"改成即可。其它燈的計算與此完全相
同〕，設(shè)^G^(9"為紅燈的燈亮中心，當(dāng)前幀紅燈的顏色特征向量為SV， 計算公式如下-
(2)
其中，SV.r代表顏色向量SV的R分量，BGi 6^。Z代表顏色向量
BGi (9w。w的R分量；聚類參數(shù)"和P為o禾tn之間的更新權(quán)重系數(shù)。"
為跟蹤系數(shù)，"越小，跟蹤能力越強，越能及時反映外界變化。但"越小，
越容易引入干擾，中心震蕩越厲害。e為抗干擾系數(shù)，P越大，抗干擾能
力越強，但是e越大，當(dāng)燈滅中心低于實際值時，其糾偏能力越弱。應(yīng)該
根據(jù)信號燈控制的周期和綠信比調(diào)節(jié)這兩個參數(shù)。 一般可設(shè)為"=0.95， "=0.9998。 SV為顏色特征向量，SGi O"，為更新后的燈亮中心或燈
滅中心，5GAGw。w為更新前的燈亮中心或燈滅中心。
3、顏色距離d的計算
定義兩個顏色向量Sl和S2的距離d:
"=2>,.卜1(/)-邵)| (3)
,=1
其中0<^,<1, t表征了各顏色分量的差異在總的顏色
/=1
距離所占的比重，可調(diào)。
對于紅燈， 一般可設(shè)為("^) = (3/7,2/7,2/7) 對于綠燈， 一般可設(shè)為("^3) = (2/7,3/7,2/7)
對于黃燈， 一般可設(shè)為("^3) = (3/7,3/7,1/7)
根據(jù)上式，從而計算出該幀圖像中顏色特征向量SV和燈亮中心、燈滅 中心的顏色距離dl、 d2。 4、亮滅狀態(tài)判定準(zhǔn)則
計算顏色距離dl、 d2的比值Y，根據(jù)判定準(zhǔn)則，判斷該燈的狀態(tài)
判定準(zhǔn)則l:如果Y 〈 ^，則判定燈滅。 判定準(zhǔn)則2:如果Y 〉《2，則判定燈亮。
判定準(zhǔn)則3:如果Y在么和么之間，判定狀態(tài)未知，在燈組分析時
進(jìn)一步判定。在燈組分析時，如果發(fā)現(xiàn)紅黃綠三個燈的判別結(jié)果都是狀態(tài) 未知，則可判斷信號燈出現(xiàn)故障，需要維修?；蛘甙l(fā)現(xiàn)燈的亮滅狀態(tài)與該 信號燈的控制邏輯不符合，如紅燈綠燈同時亮等，也可判斷信號燈出現(xiàn)故障。
其中么和么為兩常量閥值，且^〈^，《'和^可調(diào)， 一般可設(shè)
本發(fā)明建立了基于視頻圖像處理的交通信號燈狀態(tài)判別模型。通過路 口聞紅燈自動監(jiān)測系統(tǒng)現(xiàn)有的視頻設(shè)備實時采集視頻圖像，利用該模型， 對視頻圖像進(jìn)行實時的分析處理，判斷當(dāng)前信號機的狀態(tài)是紅燈禁行、綠 燈通行、黃燈過度還是發(fā)生了故障。
權(quán)利要求
1、一種基于視頻圖像處理的交通信號燈狀態(tài)判定方法，通過視頻設(shè)備實時地采集視頻圖像，其特征在于在所述視頻圖像上手動設(shè)置信號燈燈組中各個燈在圖像上的位置；每采集一幀圖像，根據(jù)之前設(shè)置的各個燈的位置信息，從該圖像中提取各個燈的圖像像素值；然后判斷各個燈的亮滅狀態(tài)；再根據(jù)各個燈的亮滅狀態(tài)，判斷信號燈當(dāng)前狀態(tài)是綠燈通行、紅燈禁行、黃燈過渡還是發(fā)生了故障。
2、 如權(quán)利要求1所述的基于視頻圖像處理的交通信號燈狀態(tài)判定方 法，其特征在于 一個燈亮滅狀態(tài)的判斷過程是當(dāng)給出該幀圖像中該燈 的圖像像素值后，首先計算該幀圖像中該燈的顏色特征向量SV，根據(jù)所 述的顏色特征向量SV更新該燈的燈亮中心和燈滅中心，接著計算該幀圖 像中顏色特征向量SV和燈亮中心、燈滅中心的顏色距離dl、 d2，然后計 算顏色距離dl和d2的比值y，根據(jù)該比值y的范圍，判斷該燈當(dāng)前狀 態(tài)。
3、 如權(quán)利要求2所述的基于視頻圖像處理的交通信號燈狀態(tài)判定方法，其特征在于所述顏色特征向量SV按如下公式計算對于每一幀視頻圖像，選取信號燈區(qū)域A，其中共N個象素點。其中r,，g,，Z),，分別為像素點； ,的RGB分量，表示為C,;(r,，g,，Z),)，取顏色特征向量sv為各信號燈區(qū)域內(nèi)各個像素點像素值的加權(quán)平均，如下式所示<formula>formula see original document page 3</formula>其中，0. 5,如果Pi位于燈邊緣位置1, 如果；^位于燈中間位置^為加權(quán)系數(shù)，其大小可以進(jìn)行調(diào)節(jié)，調(diào)節(jié)原則為邊緣位置的像素 點加權(quán)系數(shù)小，中心的像素點加權(quán)系數(shù)大。
4、如權(quán)利要求2所述的基于視頻圖像處理的交通信號燈狀態(tài)判定方 法，其特征在于所述燈亮中心按如下公式計算-<formula>formula see original document page 3</formula>所述燈滅中心按如下公式計算<formula>formula see original document page 3</formula>其中，SORO"^為更新后的燈亮中心，S(^(9w^為更新前的燈 亮中心。5Gi (9/r為更新后的燈滅中心，5(3^(9# 為更新前的燈滅中心。SV.r代表該顏色特征向量SV的R分量，BGi^9w。,Z代表該顏色向量5GA(9/^的R分量，5C^Q^/代表該顏色向量5C^6iL的R分量；"為跟蹤系數(shù)，e為抗干擾系數(shù)，"和e的值在O和l之間，SV 為顏色特征向量。
5、如權(quán)利要求4所述的基于視頻圖像處理的交通信號燈狀態(tài)判定方 法，其特征在于所述跟蹤系數(shù)"=0.95 ，抗干擾系數(shù)/ = 0.9998。
6、 如權(quán)利要求2所述的基于視頻圖像處理的交通信號燈狀態(tài)判定方 法，其特征在于所述顏色距離按如下公式計算<formula>formula see original document page 4</formula>其中0< 1, ^>,=1 ， ^表征了各顏色分量的差異在總的顏色距離所占的比重，可調(diào)；對于紅燈， 一般可設(shè)為(",J3) = (3/7,2/7,2/7) 對于綠燈， 一般可設(shè)為("^^) = (2/7,3/7,2/7) 對于黃燈， 一般可設(shè)為("^3) = (3/7,3/7,1/7)
7、 如權(quán)利要求2所述的基于視頻圖像處理的交通信號燈狀態(tài)判定方 法，其特征在于所述燈的當(dāng)前狀態(tài)判斷準(zhǔn)則是如果Y < ^，則判定燈滅；如果 Y 〉么，則判定燈亮；如果Y在《,和么之間，判定狀態(tài)未知；其中《^ 和么為兩常量閥值，且^ 〈么。
8、 如權(quán)利要求1所述的基于視頻圖像處理的交通信號燈狀態(tài)判定方 法，其特征在于所述的故障狀態(tài)包括在燈組分析時，如果發(fā)現(xiàn)紅黃綠三個燈的判別 結(jié)果都是狀態(tài)未知，則可判斷信號燈出現(xiàn)故障；或者發(fā)現(xiàn)燈的亮滅狀態(tài)與 該信號燈的控制邏輯不符合，也可判斷信號燈出現(xiàn)故障。
全文摘要
本發(fā)明公開了一種基于視頻圖像處理的交通信號燈狀態(tài)判定方法，通過視頻設(shè)備實時地采集視頻圖像，其中在所述視頻圖像上手動設(shè)置信號燈燈組中各個燈在圖像上的位置；每采集一幀圖像，根據(jù)之前設(shè)置的各個燈的位置信息，從該圖像中提取各個燈的圖像像素值；然后判斷各個燈的亮滅狀態(tài)；再根據(jù)各個燈的亮滅狀態(tài)，判斷信號燈當(dāng)前狀態(tài)是綠燈通行、紅燈禁行、黃燈過渡還是發(fā)生了故障。本發(fā)明抗干擾能力強，可避免誤拍，而且成本低，維護(hù)方便。
文檔編號H04N9/64GK101097657SQ20061002811
公開日2008年1月2日 申請日期2006年6月26日 優(yōu)先權(quán)日2006年6月26日
發(fā)明者強 周 申請人:上海寶信軟件股份有限公司