[發明專利]一種基于伸縮窗的實時動態交通擁堵檢測方法

無效

• 申請號: 200910238112.X
• 申請日: 2009-11-13
• 公開（公告）號: CN101714296A
• 公開（公告）日: 2010-05-26
• 發明（設計）人: 李振龍;劉喆
• 申請（專利權）人: 北京工業大學
• 主分類號: G08G1/01
• 分類號: G08G1/01;G06T7/00
• 代理公司: 北京思海天達知識產權代理有限公司 11203
• 代理人: 劉萍

技術領域

本發明是一種利用視頻圖像基于伸縮窗技術的城市道路交通擁堵的實時動態檢測方法，屬于智能交通行業的交通信息檢測領域。

背景技術

隨著社會和經濟的快速發展，城市交通量日趨增多，交通擁堵越來越嚴重。交通擁堵降低了車輛的運行速度，影響了人們的正常出行，降低了社會經濟運行效率。同時，交通擁堵加重了環境污染，影響了城市環境。所以，緩解交通擁堵是城市面臨的重大問題之一。一般情況下，交通擁堵可通過修建更多、更寬的道路和其它交通設施來解決。然而，有限的空間和其它環境問題阻止了交通設施的進一步擴展。因此，對交通擁堵問題的解決，不能僅僅依靠修建或擴建道路，而要從管理和技術上尋求突破。

要從管理和技術上緩解交通擁堵，首先必須能夠準確地檢測出交通擁堵。目前，對交通擁堵的檢測主要有環型感應線圈、雷達(微波)、超聲波、紅外和視頻檢測等幾種檢測方法。環型感應線圈檢測器能夠檢測車輛的存在以及路段的飽和度。該技術的研究和開發歷史較長，技術相對成熟、穩定，檢測的精度高，而且成本低并可以工作在惡劣的天氣環境下。但環型線圈檢測器也有其缺點：環型線圈必須埋在道路下面，安裝或維護時需要阻斷交通流；感應線圈易受冰凍、路基下沉、鹽堿等自然環境的影響，容易損壞，使用壽命短；當車流擁堵時，感應線圈的檢測精度會降低。超聲波檢測器利用反射回波原理制成的，微波檢測器按照多普勒效應原理工作，紅外檢測一般采用反射式檢測技術。雖然超聲波檢測與光學檢測器不會破壞路面，但是也存在檢測區域小、維護困難、容易造成二次觸發等缺點。微波檢測器是能夠較精確檢測各車道的交通流量、道路占用率、平均速度等信息，但該方法無法準確檢測出車輛排隊長度；在交通擁堵以及車型分布不均勻的情況下，檢測精度會下降。基于視頻圖像處理的車輛檢測技術具有檢測區域廣，維護簡單等優點，成為了研究熱點。目前基于視頻圖像處理的擁堵檢測方法主要是通過相鄰幀差法或背景差分法求取運動目標。但車輛排隊時路面情況比較復雜，車輛數量較多且行駛速度非常緩慢時，背景差分法和幀間差分法都無法有效檢測出路面排隊的車輛。同時，背景差分法需要進行背景建模，而背景建模由于天氣變化、環境光線的變化使得理想背景很難得到。

發明內容

本發明的目的在于克服現有方法中背景模型難以得到，車輛數量較多且行駛速度緩慢時背景差分法和幀間差分法無法有效檢測排隊車輛的不足，提出了一種基于視頻圖像處理，采用伸縮窗技術的實時動態交通擁堵檢測方法。

為了實現上述目的，本發明采取了如下技術方案：

一、采用數學形態學進行車輛邊緣檢測。邊緣檢測按如下步驟進行：首先對原始彩色視頻圖像進行灰度變換后再進行中值濾波得到圖像f_M；然后對圖像f_M進行二值化得到黑白二值圖像f_M2；在這基礎上，對圖像f_M2分別進行腐蝕和膨脹數學形態學處理e(f_M2)和d(f_M2)，并按照公式(1)和(2)進行腐蝕幀差Er和膨脹幀差Dr：

Er＝f_M2-e(f_M2)????????????????????(1)

Dr＝d(f_M2)-f_M2????????????????????(2)

對上述腐蝕幀差與膨脹幀差的結果按照公式(3)求和得到圖像Ede，圖像Ede就是車輛邊緣檢測的結果。

Ede＝Er+Dr＝d(f_M2)-e(f_M2)????????????????(3)

二、在圖像Ede上的路口車輛停止線的位置處設置一個寬度為w，w＝20-40個像素，初始長度為L(0)，L(0)＝5-20個像素的窗口FW，如附圖1所示。然后，窗口FW的長度按照如下公式(4)進行伸長與縮短，從而進行實時動態檢測交通擁堵。

L(0)≤L(t)≤H????(5)

其中，L(t)表示t時刻窗口的長度；I_aW(t)表示t時刻圖像Ede中窗口FW上面寬度為w高度為a，a＝1-4個像素的區域內(如附圖1所示)的所有像素的像素值之和；I_FW(t)表示t時刻圖像Ede上窗口FW內所有像素的像素值之和；H為圖像的高度；τ_a＝510-1275個像素；τ_b＝2550-5100個像素；l＝1-4個像素。