[發(fā)明專利]基于多視點的智能視頻交通監(jiān)控系統(tǒng)及方法

無效

• 申請?zhí)枺?/td>: 200610081448.6
• 申請日: 2006-05-19
• 公開（公告）號: CN101075376A
• 公開（公告）日: 2007-11-21
• 發(fā)明（設計）人: 胡振程;內村圭一;劉富強;歐陽駿;胡金麟
• 申請（專利權）人: 北京微視新紀元科技有限公司
• 主分類號: G08G1/01
• 分類號: G08G1/01;H04N7/18
• 代理公司: 北京三聚陽光知識產權代理有限公司
• 代理人: 張杰

技術領域

本發(fā)明涉及一種智能交通監(jiān)控方法及系統(tǒng)，尤其涉及一種基于多視點的智能視頻交通監(jiān)控系統(tǒng)及方法。

背景技術

隨著社會的進步，汽車已經逐步成為日常生活的必要手段。但由于汽車臺數(shù)的大量增加而帶來的社會問題如汽車尾氣排放的環(huán)境污染、交通阻塞、交通事故等，已經成為全世界各國面臨的首要問題。有關道路交通的各種基本數(shù)據，如單位時間車輛通過臺數(shù)，車輛平均通過速度，車輛平均間隔，道路占有率等，目前主要通過如超聲波、雷達、壓感線圈的“點傳感器”和由攝像頭為主的視頻傳感器來獲取。“點傳感器”主要測量道路一點的局部信息，成本低，性能穩(wěn)定，已廣泛應用于檢測車輛有無的管理應用系統(tǒng)，比如路口的交通信號管理系統(tǒng)。但由于“點傳感器”只能得到交通的局部信息，無法對瞬時出現(xiàn)的廣域交通現(xiàn)象進行判斷，包括車輛個體信息，行走軌跡等。近年基于圖像處理技術的視頻道路自動監(jiān)控系統(tǒng)逐漸成為交通監(jiān)控的主要手段。基于數(shù)字圖像處理技術的視頻監(jiān)控系統(tǒng)一般要先對采集到的原始圖像進行預處理，然后通過各種算法對圖像內的車輛進行定位和分割，最后完成識別和跟蹤等任務。

但是現(xiàn)有技術中多采用單臺攝像頭獲得二維信息，無法正確地推斷車輛的三維尺寸和車輛種類；而且由于攝像頭所處的角度和高度的不同，各個視點對可能觀測的道路范圍有所區(qū)別，從而導致對目標車輛的遮擋和測量精度的不足，也無法對車輛遮擋現(xiàn)象進行補正；還有，其視頻網絡的信息不能共享，導致每一臺視頻系統(tǒng)無法對將要到來的車輛信息進行預測。

綜上，現(xiàn)代的交通管理急需一種能夠克服上述缺陷的新技術。

發(fā)明內容

本發(fā)明的目的是提供一種基于多視點的智能視頻交通監(jiān)控系統(tǒng)及方法。能夠對整體交通網絡進行實時監(jiān)測預測、對車輛遮擋現(xiàn)象進行補正、測量精度高、正確地推斷車輛的三維尺寸和車輛種類，以實現(xiàn)智能化交通監(jiān)控。

為了實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供了以下技術方案：

一種基于多視點的智能視頻交通監(jiān)控系統(tǒng)，用于對道路車輛交通進行控制，其中，該系統(tǒng)包括以下三層結構：

視頻組，是最低層的結構，用于對同一道路交通區(qū)域進行監(jiān)控，每個視頻組包括：視頻信息取得單元，圖像處理單元，以及信息網絡傳輸單元；視頻信息取得單元從該道路交通區(qū)域取得關于車輛的視頻信息后，傳輸給圖像處理單元進行處理，處理后的數(shù)據傳輸至信息網絡傳輸單元；信息網絡傳輸單元負責向外傳輸視頻數(shù)據信息；每個視頻組通過各自的信息網絡傳輸單元進行數(shù)據的相互傳送；

視頻群，是中間層結構，每個視頻群由至少2個視頻組構成，用于對所述至少2個視頻組所監(jiān)控的車輛個體信息進行動態(tài)交接，每個視頻群內的視頻組之間通過各自的信息網絡傳輸單元進行信息的共享和交接；

視頻網，是最高層的信息交換平臺，包括視頻網交通信息管理單元，向所述視頻組的信息網絡傳輸單元提取視頻數(shù)據信息、并發(fā)出控制指令。

其中所述視頻信息取得單元至少包括兩臺攝像頭，安裝于同一道路交通區(qū)域。

其中視頻組的圖像處理單元包括圖像預處理單元、背景差分處理單元、背景更新單元、陰影處理和逆向投影變換處理單元、概率統(tǒng)合圖計算及車輛區(qū)域提取單元、以及二維圖像模板提取單元。

其中一臺所述攝像頭所得到的一禎圖像傳輸至所述圖像預處理單元進行去噪和色彩平衡處理，得到的原始圖像被分別送入所述背景更新單元和所述背景差分處理單元中；所述背景更新單元對背景進行實時更新，所述背景差分處理單元通過當前圖像同更新后的背景圖像進行差分，抽出高于指定閾值的區(qū)域，得到車輛候補區(qū)域；所述陰影處理和逆向投影變換處理單元對所述車輛候補區(qū)域去除路面陰影部分，得到完整的車輛候補區(qū)域，對所述完整的車輛候補區(qū)域進行逆向投影并生成一幅概率圖，對于一個視頻組內的每臺攝像頭所分別得到的概率圖進行加權平均得出概率統(tǒng)合圖；所述概率統(tǒng)合圖計算及車輛區(qū)域提取單元對所述概率統(tǒng)合圖進行二值化處理得到車輛實際接觸地面區(qū)域，并從中提取車輛的尺寸和位置信息；所述二維圖像模板提取單元將這些數(shù)據正向投影變換到各個攝像頭的視頻圖像中獲得不同視點的車輛二維圖像信息；對下一禎圖像，在概率統(tǒng)合圖和視頻圖像中分別進行跟蹤并進行統(tǒng)合，得到連續(xù)的被監(jiān)控對象車輛個體的位置信息和顏色信息。

本發(fā)明還提供了一種基于多視點的智能視頻交通監(jiān)控方法，用于對道路車輛交通進行控制，其中，該方法將全局道路交通區(qū)域分為以下三層結構進行監(jiān)控：