[發(fā)明專利]一種高效的路段交通狀況監(jiān)控系統(tǒng)

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 201710104805.4
• 申請日: 2017-02-24
• 公開（公告）號: CN106911913A
• 公開（公告）日: 2017-06-30
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 不公告發(fā)明人
• 申請（專利權(quán)）人: 深圳凱達通光電科技有限公司
• 主分類號: H04N7/18
• 分類號: H04N7/18;G08G1/01;G08G1/09;G06T7/30;G06T7/12
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明創(chuàng)造涉及城市交通技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種高效的路段交通狀況監(jiān)控系統(tǒng)。

背景技術(shù)

隨著社會的進步，經(jīng)濟的發(fā)展，人民的生活水平得到了極大的提高，汽車成為家家戶戶必不可少的出行工具。然而，隨著汽車數(shù)量的極具增加，城市道路交通面臨著巨大的壓力，尤其是城市的快速道路、立交橋等城市快速通道，每日上下班高峰時期幾乎都存在著嚴(yán)重的交通堵塞現(xiàn)象。

為了緩解交通堵塞，方便人們出行，一種能夠?qū)崟r監(jiān)控路段交通狀況的系統(tǒng)有著重要的研究價值，根據(jù)監(jiān)控系統(tǒng)可以及時了解到路段的交通狀況，交通部門可以根據(jù)路段交通狀況實時通知駕駛員各路段的交通狀況，讓駕駛員根據(jù)情況自主選擇道路，在很大程度上緩解了道路的交通壓力。

發(fā)明內(nèi)容

針對上述問題，本發(fā)明旨在提供一種高效的路段交通狀況監(jiān)控系統(tǒng)。

本發(fā)明創(chuàng)造的目的通過以下技術(shù)方案實現(xiàn)：

一種高效的路段交通狀況監(jiān)控系統(tǒng)，包括圖像采集模塊、圖像處理模塊、圖像傳輸模塊和路面監(jiān)控模塊；所述圖像采集模塊設(shè)置于無人飛機上，用于拍攝原始路段圖像，圖像處理模塊與圖像采集模塊連接，用于對所述原始路段圖像進行后續(xù)處理，處理后的圖像由圖像傳輸模塊發(fā)送給路面監(jiān)控模塊，由路面監(jiān)控模塊提取圖像中的路段交通狀況信息，并將路面交通狀況信息通過廣播實時反映給駕駛員。

優(yōu)選地，所述圖像采集模塊采用攝像機收集原始路段圖像。

優(yōu)選地，還設(shè)置有GPS模塊，所述GPS模塊設(shè)置在無人機上，用于向路面監(jiān)控模塊實時發(fā)送無人機的位置信息。

優(yōu)選地，所述圖像處理模塊包括圖像預(yù)處理單元、目標(biāo)檢測單元和圖像加密單元。

優(yōu)選地，所述圖像預(yù)處理單元用于對所述的原始路段圖像中差異性過小的圖像進行剔除并對原始路段圖像進行裁剪，具體包括：

(1)對差異性過小的圖像進行剔除，圖像的差異性采用如下方式判斷：

a、對于兩幅圖像C(x,y)和K(m,n)，對于圖像上相同位置的像素點，定義相似性公式，

式中，ρ表示兩幅圖像的差異性，R(x,y)、G(x,y)、B(x,y)分別表示C圖像中的紅色、綠色和藍色色彩分量值，R(m,n)、G(m,n)、B(m,n)分別表示K圖像中的紅色、綠色和藍色色彩分量值；

b、若圖像的差異性小于10％，則隨機選取其中一幅圖像作為冗余圖像剔除。

(2)對剔除后的圖像進行裁剪，具體包括：

設(shè)原始路段圖像的面積為X，對圖像的邊緣進行裁剪，保留圖像中心區(qū)域，中心區(qū)域所占圖像面積比例采用如下公式確定：

式中，表示裁剪后的圖像占原圖像面積比，h_min為攝像機最短焦距，h為采集圖像時所用的實際焦距。

優(yōu)選地，所述目標(biāo)檢測單元用于從裁剪后的原始路段圖像中進行目標(biāo)的有效檢測，具體包括：

(1)從裁剪后的原始路段圖像中提取目標(biāo)區(qū)間的直方圖并去除其中的陰影，具體包括：

a.獲取每個像素所對應(yīng)的r_i、g_i、b_i分量，建立裁剪后的原始路段圖像的RGB色彩空間

b.利用下列方法將進行降維處理，具體為：

式中，f為原始路段圖像的總像素總數(shù)；

c.將得到的進行投影處理，獲得投影后的灰度值p_i，具體為：

d.將獲得的本征灰度值p_i進行歸一化處理，處理公式如下；

e.建立灰度值p′_i的直方圖，規(guī)定其分組數(shù)為v，分組數(shù)v滿足最小分組數(shù)；

f.計算直方圖概率s_j，以求得本征圖在每個角度θ的熵，其計算公式為：

式中，t_j為直方圖組j中的像素點總數(shù)，q_θ為直方圖在角度θ的熵，v為直方圖分組數(shù)；

g.采用從0到180°進行投影，獲取每個角度投影得到的本征圖，按照上述方法計算本征圖在每個角度θ的熵，從而求得最小熵q_θ′，具體為：

q_θ′＝minq_θ θ∈(0，180°)

h.最小熵q_θ′所對應(yīng)的角度就是本征角θ′,其對應(yīng)灰度圖像即為目標(biāo)的光照無關(guān)圖M_o；