[發明專利]基于車型聚類的交通流參數視頻檢測方法

有效

• 申請號: 201110126627.8
• 申請日: 2011-05-13
• 公開（公告）號: CN102194129A
• 公開（公告）日: 2011-09-21
• 發明（設計）人: 吳聰;李勃;董蓉;江登表;顧昊;沈舒;鄢回;陳啟美
• 申請（專利權）人: 南京大學
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62;G06T7/00
• 代理公司: 南京天翼專利代理有限責任公司 32112
• 代理人: 黃明哲

1.基于車型聚類的交通流參數視頻檢測方法，其特征是獲取PTZ攝像視頻，基于車型聚類實現交通流參數檢測，包括以下步驟：

1)構建PTZ攝像機成像模型，PTZ攝像機高度H固定，將世界坐標系原點設為PTZ攝像機正下方，根據路面車道分割線，實時在世界坐標系中自動標定PTZ攝像機；

2)建立PTZ攝像機的像平面坐標系u-v與世界坐標系X_w-Y_w-Z_w的變換關系；

3)在PTZ攝像視頻中，通過背景差分，獲取車輛的圖像區域并建立車輛的簡化模型：在PTZ像平面中，將車輛的投影視錐與道路平面的相交區域定義為偽形狀特征，設包含偽形狀特征的最小矩形的長和寬為偽形狀特征的長度和寬度，再通過已建立的像平面坐標系與世界坐標系的變換關系，獲得偽形狀特征的實際長度w′和實際寬度l′；

4)將車輛的偽形狀特征(w′，l′)i記為數據點的坐標值，對由各車輛得到的數據點坐標值進行聚類分析：采集車輛的偽形狀特征(w′，l′)時，在PTZ視頻圖像中設定車輛偽形狀特征的數據采集參考線Y＝Y_Ref，當車輛到達數據采集參考線時記錄車輛的偽形狀特征(w′，l′)，保持當前的車輛偽形狀特征的數據采集參考線Y＝Y_Ref在PTZ圖像中心區域內，即滿足0.2*v_max＜Y_Ref＜0.8*v_max，v_max為PTZ像平面縱坐標最大值，建立已采集數據的數據庫，數據庫規模為100個，當已采集數據大于100個時，則新采集的車輛的偽形狀特征數據替換數據庫中最早數據，進行基于貢獻率算法的車型聚類，

數據的貢獻率用來度量一個點被類似的點，也就是在K-最近鄰中包圍的程度，如式(7)所示.

cr(i)=K*(Σj=1i-11Mji+Σj=i+1D1Mji)---(7)]]>

M為K-最近鄰矩陣的稀疏陣，即若點i是點j第L近鄰，L≤K則M_ji＝L或1，L＞K則M_ji＝0，M_ji是非對稱的，式中cr(i)表示數據點i的貢獻率，D表示數據庫規模，

在簇中心的點具有相對較高的貢獻率；在簇邊界附近的點具有相對較低的貢獻率；噪聲點貢獻率趨近于零，設定貢獻率劃分值將聚類的數據點分為核心點、邊界點和噪聲點，基于DBSCAN算法結合貢獻率進行聚類，按照車高分為三類：小型車，車高1.5米，中型車，車高2.5米，大型車，車高3.5米：

41)找出所有數據點的K-最近鄰；

42)計算所有點的貢獻率，將其標記為核心點、邊界點和噪聲點；

43)刪除噪聲點；

44)每組連通的核心點形成一個簇；

45)將每個邊界點指派到一個與之關聯的核心點的簇中；

聚類后統計不同車型車流量；

5)若PTZ攝像機參數變化導致Y＝Y_Ref已不在圖像中心區域內，則重新選擇合適的Y_Ref，并重新提取偽形狀特征，重復步驟4)。