[發明專利]基于視頻檢測技術的車道路況處理及發布方法

在審

• 申請號: 201610878331.4
• 申請日: 2016-10-09
• 公開（公告）號: CN107301776A
• 公開（公告）日: 2017-10-27
• 發明（設計）人: 魏波;溫宇浩;吳紅纓;蔣晟;萬棟新;杜參軍
• 申請（專利權）人: 上海炬宏信息技術有限公司
• 主分類號: G08G1/017
• 分類號: G08G1/017;G06K9/00
• 代理公司: 上海天協和誠知識產權代理事務所31216
• 代理人: 沈國良

技術領域

本發明涉及一種基于視頻檢測技術的車道路況處理及發布方法。

背景技術

隨著智能交通的發展，各種電子地圖可以提供路況信息查詢服務，通常交通路況信息實時發布平臺的路況信息每分鐘刷新一次，基本做到實時顯示。這些地圖路況信息數據的收集方法主要采用人員上報、浮動車模型、地感線圈、視屏攝像頭和統計預報等。

人員上報就是在固定地方安排專人來實時上報所在道路的路況信息，這種方式成本較高，效率低，而且受人的主觀因素影響較大，所以上報的數據不太可靠。

浮動車模型是路況數據采集的主要模型，這種方法主要利用出租車上的GPS來記錄出租車的行駛速度和方向，每隔一段時間向交通監測中心回傳一次信息，然后根據道路匹配計算出路況，當有足夠多的出租車安裝GPS后能形成一個動態實時的路況信息檢測網，但是這種方法受人的主觀因素影響也不可靠，例如一些出租車司機可能會長時間停在某一個地方等待，但是那里可能不擁堵，而且大多數出租車司機可能都會繞過某些擁堵路段，這樣會導致很多路段幾乎沒有浮動車信息出現，因此回傳的數據也不太可靠，如果特意增加一些浮動車收集數據，又會加大成本。

地感線圈方法則是通過在某些路段埋設線圈，當車輛經過時，金屬車體會切割磁感線，從而產生感應電動勢來監測車速和路況，但是這種方法不但成本高，而且也有很大的局限性，例如在一條擁堵的道路上，一段時間內車輛都在以緩慢的速度移動或者車輛停在原地不動，這種情況產生的感應電動勢很弱或者沒有產生感應電動勢，系統會誤認為這條路上幾乎沒有車輛經過，因此結果也不太可靠。

因此不管是人員上報、浮動車模型還是地感線圈在路況監測中都存在一定的誤判和局限性，現有技術部分解決了路況監測，但無法做到實時地檢測每個車道的車輛通行狀況。

發明內容

本發明所要解決的技術問題是提供一種基于視頻檢測技術的車道路況處理及發布方法，本方法基于圖像處理、圖像識別、機器視覺技術實現交通路況信息實時監測和實時識別處理，在不影響整體路況信息顯示的前提下，能夠對各個車道的路況信息進行路況等級劃分并發布，提高檢測精度，避免受外界影響，降低檢測成本。

為解決上述技術問題，本發明基于視頻檢測技術的車道路況處理方法包括如下步驟：

步驟一、車道信息識別，利用安裝在路樁的固定監控設備或移動終端攝像頭捕獲連續的單幀圖像序列，經過圖像預處理，包括圖像裁剪、圖像縮放和圖像增強，然后對灰度圖采用自適應閾值分割方法對圖像進行二值化分割，過濾和篩選除車道線以外的雜質，采用Hough變換對車道線進行檢測，通過視頻數據識別道路的車道總數并進行編號，并在車道上設置虛擬線圈；

步驟二、車輛信息識別，對已處理的圖像過濾和篩選除車輛以外的雜質，對于固定檢測采用背景差分法，對于移動檢測采用基于車輛模型匹配的方法對車輛目標進行檢測，從而識別車輛信息；

步驟三、車道級路況處理，根據車道信息和車輛信息，當車輛觸發虛擬線圈時，記錄通過該虛擬線圈的車輛數、車速、每分鐘車流量，分別計算每一條車道的車輛信息，包括前車距離、車輛密度、車輛行駛速度，進而估算出每條車道的通行速度和車輛飽和度；

步驟四、將每條車道的通行速度和車輛飽和度回傳至后臺服務器數據庫并存儲為車道級路況信息。

進一步，所述背景差分法利用背景圖像的參數模型來近似背景圖像的像素值，將當前幀圖像與背景圖像進行差分比較來實現對運動區域的檢測，其中區別較大的像素區域被認為是運動區域，而區別較小的像素區域被認為是背景區域，從而識別車道的車輛信息。

進一步，所述基于車輛模型匹配的方法為建立車輛的三維模型,再將三維模型投影在二維平面上,并在圖像中進行匹配,找到目標車輛的三維信息，然后根據目標車輛在各幀圖像中位置與方向的變化,計算出目標車輛的速度、方向、旋轉角參數，從而對目標車輛進行定位和跟蹤,并獲得目標車輛的瞬時運動參數。

經上述處理的車道路況發布方法，將車道級路況信息編碼，結合后臺服務器數據庫提供的實時路況信息，通過網絡、廣播、移動終端或電子顯示屏實時發布車道級路況信息。