[發明專利]基于無人機航拍圖像的車速估算系統及方法在審
| 申請號: | 201710350251.6 | 申請日: | 2017-05-17 |
| 公開(公告)號: | CN107067752A | 公開(公告)日: | 2017-08-18 |
| 發明(設計)人: | 龍浩;鐘翼能;李俊德 | 申請(專利權)人: | 北京聯合大學 |
| 主分類號: | G08G1/052 | 分類號: | G08G1/052;G08G1/01 |
| 代理公司: | 北京北新智誠知識產權代理有限公司11100 | 代理人: | 朱麗華 |
| 地址: | 100101 *** | 國省代碼: | 北京;11 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 基于 無人機 航拍 圖像 車速 估算 系統 方法 | ||
技術領域
本發明涉及一種應用于智能交通領域的圖像處理技術,特別是涉及一種基于無人機航拍圖像的車速估算系統及方法。
背景技術
城市建設和交通管理部門經過長期實踐證明:單純增加道路基礎設施建設己不可能從根本上解決目前的交通系統問題,相關部門開始考慮運用高新技術改造和管理現有交通系統,建立高效、便捷的路網管理體系以滿足日益增長的交通需求,逐漸形成了智能交通系統。
現有的智能交通系統中,獲取各項交通信息的方式主要包括以下三種:
第一種是于城市道路特定的監控區域布設多種信號采集設備,如埋設感應線圈傳感器,安裝激光/雷達、激光傳感器,視頻攝像頭,配置浮動車輛等。上述信號采集設備均為“點”式采集設備,而交通信息具有二維特征,因此利用“點”式采集設備獲取的若干道路截面交通信息分析復雜的交通現象具有局限性;另一方面,傳統固定式攝像頭由于拍攝角度的問題,容易造成大車遮擋小車而無法判別圖像或誤差過大等問題;再者,類似視頻攝像頭、激光/雷達、埋地感應線圈傳感器等設備建設成本較高,拍攝距離和范圍有限,浮動車監測技術雖可用于二維交通信息的監測,但獲取的交通信息有限,同時還需投入大量的人力和物力。
第二種是利用無人機航拍的圖像分析獲取交通信息,現有的無人機航拍圖像分析多依賴于無人機的飛行高度,受各種因素的干擾,無人機飛行高度測量誤差較大,會造成車速計算錯誤;另一方面,利用航拍的圖像進行車輛識別時,一般采用背景相減法,即先建立參考背景,將后續輸入的圖像減去參考背景,利用移動物體與背景像素的差異,找出移動物體的輪廓,但在背景不固定的情況下,此方法會將變化的背景也視為前景的一部分,對計算車速帶來很大的困難。
第三種是采用航天遙感觀測技術,此方式更新效率低,難以實現交通信息的連續觀測。
發明內容
鑒于上述原因,本發明的目的在于提供一種基于無人機航拍圖像的車速估算系統及方法,利用無人機拍攝獲取若干原始的交通圖像,利用連續圖像相減法檢測出圖像中的移動車輛,提取出車道線,以車道寬度為比例尺,估算移動車輛的車速,估算結果較為準確,系統使用機動靈活,適于推廣應用。
為實現上述目的,本發明采用以下技術方案:
一種基于無人機航拍圖像的車速估算系統,包括具有航拍功能的無人機、計算機,無人機拍攝獲取的若干原始交通圖像經無線傳輸單元傳輸至計算機,
計算機包括預處理模塊、移動物體檢測模塊、車道范圍分析及車道線提取模塊、車速計算模塊;
預處理模塊,用于對原始交通圖像進行預處理;
移動物體檢測模塊,用于基于預處理后的圖像檢測出移動車輛;
車道范圍分析及車道線提取模塊,用于基于預處理后的圖像,分析車道范圍、提取出車道線;
車速計算模塊,用于根據檢測出的移動車輛及提取出的車道線,結合實際的車道寬度,估算出移動車輛的車速。
所述預處理模塊對原始交通圖像進行預處理,包括設定感興趣區域、圖像灰階化處理、空間濾波處理、邊緣檢測處理、校正處理。
所述移動物體檢測模塊是將連續的兩兩圖像進行減法運算,將變動量大于一定閾值的連通區域確定為移動車輛。
所述車道范圍分析及車道線提取模塊,是將連續的兩兩圖像進行減法運算,確定出變動量最小的圖像作為車道劃分參考圖像;將該車道劃分參考圖像對應的原始交通圖像作為分析目標圖像,將其對應的RGB彩色圖像轉換為HSV彩色圖像、再將HSB彩色圖像轉換為灰階圖像,將該灰階圖像進行二值化處理,利用水平投影法和形態學方法計算白色點的分布位置,提取出車道線,劃分出車道范圍。
所述車速計算模塊,
根據檢測得到的移動車輛,分別計算車輛移動前后的質心,計算車輛移動前后質心移動的像素數m;
根據提取出的車道線,確定圖像中對應的車道寬度,確定圖像中沿車道寬度所包括的像素數n;
將實際的車道寬度除以圖像中沿其車道寬度所包括的像素數n,得到圖像中每個像素相當于實際道路上的實際距離;
將質心移動的像素數m乘以每個像素代表的實際距離,得到車輛移動的實際距離,結合連續兩張圖像的間隔時間,計算出車輛移動的速度。
基于上述系統實現的車速估算方法,包括:
S1:獲取無人機航拍的若干原始交通圖像;
S2:對原始交通圖像進行預處理;
S3:基于預處理后的圖像,檢測出移動車輛;
S4:基于預處理后的圖像,提取出車道線,確定車道范圍;
S5:根據檢測出的移動車輛及提取出的車道線,估算出移動車輛的車速。
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