[發(fā)明專(zhuān)利]一種基于圖像處理的分車(chē)道車(chē)輛檢測(cè)方法

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201910377977.8
• 申請(qǐng)日: 2019-05-08
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN110110664A
• 公開(kāi)（公告）日: 2019-08-09
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 王連濤;安方權(quán)
• 申請(qǐng)（專(zhuān)利權(quán)）人: 南京華弟安信息科技有限公司
• 主分類(lèi)號(hào): G06K9/00
• 分類(lèi)號(hào): G06K9/00;G06T5/00;G06T5/30;G06T7/13
• 代理公司: 南京眾聯(lián)專(zhuān)利代理有限公司 32206
• 代理人: 蔣昱

本發(fā)明公開(kāi)了一種基于圖像處理的分車(chē)道車(chē)輛檢測(cè)方法，旨在為可變車(chē)道的自動(dòng)切換提供決策依據(jù)。首先，通過(guò)架設(shè)在可變車(chē)道指示牌上的傳感器獲取路面圖像；每隔固定的時(shí)間動(dòng)態(tài)地從有車(chē)輛和行人正常行駛的路面上自動(dòng)提取路面背景圖像；在提取的背景圖像上進(jìn)行直線檢測(cè)以獲取每個(gè)車(chē)道的區(qū)域；將當(dāng)前路面圖像與背景圖像作差，實(shí)現(xiàn)分車(chē)道車(chē)輛檢測(cè)。本發(fā)明具有簡(jiǎn)單快速易實(shí)現(xiàn)的優(yōu)點(diǎn)，可應(yīng)用于可變車(chē)道的自動(dòng)控制。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及圖像處理以及智能交通監(jiān)控等領(lǐng)域，特別是涉及一種基于圖像處理的分車(chē)道車(chē)輛檢測(cè)方法。

背景技術(shù)

近年來(lái)，隨著國(guó)民經(jīng)濟(jì)的快速增長(zhǎng)和城市化進(jìn)程的不斷深入，私家車(chē)保有量持續(xù)高速增長(zhǎng)，道路設(shè)施容量嚴(yán)重不足，交通擁擠現(xiàn)象在很多城市已是常態(tài)。

為了更充分地利用道路資源，提高道路通行能力，以在一定程度上緩解道路擁擠狀況，現(xiàn)在很多城市都在路口設(shè)置了可變車(chē)道。目前的可變車(chē)道控制主要是基于路口車(chē)輛流向的潮汐規(guī)律的粗略統(tǒng)計(jì)，在固定的時(shí)間段設(shè)置車(chē)道的通行方向；或者是由人工在控制室通過(guò)網(wǎng)絡(luò)切換。然而由于潮汐規(guī)律的復(fù)雜性難以統(tǒng)計(jì)，固定時(shí)間段的通行設(shè)置不能充分利用道路的資源；也不可能由交管部門(mén)實(shí)時(shí)地查看每個(gè)路口車(chē)流量情況并手動(dòng)切換。

發(fā)明內(nèi)容

為了解決以上問(wèn)題，本發(fā)明提供一種基于圖像處理的分車(chē)道車(chē)輛檢測(cè)方法，為可變車(chē)道的自動(dòng)切換提供決策依據(jù)，進(jìn)而最大限度地提高現(xiàn)有交通道路的利用率，為達(dá)此目的，本發(fā)明提供一種基于圖像處理的分車(chē)道車(chē)輛檢測(cè)方法，包含以下步驟：

步驟S1：通過(guò)架設(shè)在可變車(chē)道指示牌上的圖像傳感器獲取道路圖像；

步驟S2：每隔T1進(jìn)行一次動(dòng)態(tài)路面背景提取；

步驟S3：在提取的背景圖像中進(jìn)行車(chē)道區(qū)域檢測(cè)；

步驟S4：分車(chē)道車(chē)輛檢測(cè)。

本發(fā)明的進(jìn)一步細(xì)化，所述步驟S2中動(dòng)態(tài)路面背景提取的具體步驟：

S2.1）每隔T2時(shí)間提取一幅現(xiàn)場(chǎng)圖像；

S2.2）將獲取圖像轉(zhuǎn)換成灰度圖像；

S2.3）將當(dāng)前時(shí)刻的圖像與前一時(shí)刻的圖像作差，并對(duì)結(jié)果取絕對(duì)值；

S2.4）對(duì)以上作差結(jié)果圖像進(jìn)行閾值篩選，所有結(jié)果大于設(shè)定值閾值τ的像素點(diǎn)均設(shè)置為1，其余部分均置為0；

S2.5）對(duì)圖像進(jìn)行腐蝕操作，以去除部分噪聲點(diǎn)；

S2.6）對(duì)上步驟結(jié)果圖像進(jìn)行膨脹操作，改善移動(dòng)物體檢測(cè)結(jié)果；

S2.7）保存該圖像，期中值為0的像素點(diǎn)區(qū)域?yàn)楹蜻x的背景；

S2.8）重復(fù)S2.1至S2.7直至采樣時(shí)間持續(xù)T3時(shí)間；

S2.9）對(duì)每個(gè)像素點(diǎn)上所得到的候選數(shù)值進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，并求其平均值作為背景圖像在該像素點(diǎn)的最終取值。

其優(yōu)點(diǎn)是可以在有車(chē)輛和行人的路面上自動(dòng)地提取路面背景，并且及時(shí)獲取現(xiàn)場(chǎng)的光照變化，防止因光照變化而引起誤檢測(cè)。

本發(fā)明的進(jìn)一步細(xì)化，所述步驟S3中在提取的背景圖像上進(jìn)行車(chē)道檢測(cè)的具體步驟為：

S3.1）使用sobel算子在提純的背景圖像上進(jìn)行邊緣檢測(cè)；

S3.2）對(duì)邊緣檢測(cè)的結(jié)果進(jìn)行霍夫變換；

S3.3）從直線檢測(cè)的結(jié)果中提取出各個(gè)車(chē)道的區(qū)域。

其優(yōu)點(diǎn)是車(chē)道區(qū)域檢測(cè)更準(zhǔn)確更穩(wěn)定，因?yàn)樵谔崛〉穆访姹尘吧线M(jìn)行車(chē)道檢測(cè)，可以排除車(chē)輛等的干擾。

本發(fā)明的進(jìn)一步細(xì)化，所述步驟S4中分車(chē)道車(chē)輛檢測(cè)的具體步驟為：