[發明專利]一種道路擁堵檢測方法

有效

• 申請號: 201510058449.8
• 申請日: 2015-02-04
• 公開（公告）號: CN104680787B
• 公開（公告）日: 2017-08-01
• 發明（設計）人: 朱瓏;陳遠浩
• 申請（專利權）人: 上海依圖網絡科技有限公司
• 主分類號: G08G1/01
• 分類號: G08G1/01;G06K9/62;G06T7/194
• 代理公司: 上海科盛知識產權代理有限公司31225
• 代理人: 趙繼明

1.一種道路擁堵檢測方法，其特征在于，包括以下步驟：

1)對獲取的當前道路的視頻圖像進行處理，得到當前道路的背景和前景，具體為：

a)對視頻圖像的當前幀，采用混合高斯模型對當前幀的每個像素進行建模，判斷每個像素是否屬于前景，若是，則執行步驟b)，若否，則執行步驟f)；

b)提取圖像的紋理特性和顏色特性，采用RBF Kernel的支持向量機分類器對車輛和路面進行分類；

c)計算前景的連通區域，判斷各連通區域的大小是否小于設定值，若是，則將對應的像素歸入背景，若否，則執行步驟d)；

d)對單一像素，根據其鄰域內像素的變化抽取特征來判斷是光照變化還是前景變化，剔除光照變化的影響，其中，所述光照變化的特性是全局的變化，變化均勻；

e)判斷前景是否處于非車輛出現區域，若是，則將對應的像素歸入背景，執行步驟f)，若否，直接執行步驟f)；

f)采用判斷成背景的像素重新訓練混合高斯模型，并更新RBF Kernel的支持向量機分類器；

2)根據得到的前景像素計算當前道路的道路占有率和車輛平均速度。

2.根據權利要求1所述的道路擁堵檢測方法，其特征在于，所述混合高斯模型中高斯模型個數為5個。

3.根據權利要求1所述的道路擁堵檢測方法，其特征在于，所述步驟a)中，對于每個像素，根據其顏色值判斷屬于混合高斯模型中的第K個高斯模型，判斷該高斯模型是否是混合高斯模型中能量最強的，若是，則將對應像素歸入背景，若否則將對應像素歸入前景。

4.根據權利要求1所述的道路擁堵檢測方法，其特征在于，所述步驟f)中，采用Online-SVM算法中的更新算法更新RBF Kernel的支持向量機分類器。

5.根據權利要求1所述的道路擁堵檢測方法，其特征在于，所述步驟f)中，重新訓練混合高斯模型的頻率為15分鐘一次。