[發(fā)明專利]基于角點(diǎn)特征分析的車輛排隊(duì)長(zhǎng)度檢測(cè)方法

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201910608002.1
• 申請(qǐng)日: 2019-07-08
• 公開（公告）號(hào): CN112201056A
• 公開（公告）日: 2021-01-08
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 劉新平;張影;王風(fēng)華
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 中國(guó)石油大學(xué)（華東）
• 主分類號(hào): G08G1/065
• 分類號(hào): G08G1/065;G08G1/01;G06K9/00;G06K9/62;G06K9/32;G06K9/46
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• 代理人: 暫無(wú)信息

1.一種基于角點(diǎn)特征分析的車輛排隊(duì)長(zhǎng)度檢測(cè)方法，其特征在于，包括：

步驟一、對(duì)交通路口攝像頭采集到的實(shí)時(shí)路況視頻進(jìn)行預(yù)處理。其中包括灰度化視頻圖像，噪聲去除以及感興趣區(qū)域的提取；

步驟二、對(duì)原視頻預(yù)處理后，在停車線前設(shè)置虛擬檢測(cè)區(qū)，使用改進(jìn)后的FAST算法判斷當(dāng)前檢測(cè)窗內(nèi)角點(diǎn)的位置以及運(yùn)動(dòng)狀態(tài)，并且使用不同顏色區(qū)別靜態(tài)的角點(diǎn)與動(dòng)態(tài)的角點(diǎn)。假設(shè)p為檢測(cè)到角點(diǎn)的位置，檢測(cè)運(yùn)動(dòng)狀態(tài)的方法如下：

It(p)是像素p在t時(shí)刻的值，S(p)是p的鄰域的集合，將得到的D(p)與閾值t相比較得到E(p)，即車輛的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)。當(dāng)E(p)為1時(shí)是靜態(tài)角點(diǎn)，當(dāng)E(p)為0時(shí)是動(dòng)態(tài)角點(diǎn)；

步驟三、當(dāng)虛擬檢測(cè)區(qū)內(nèi)車輛處于靜態(tài)時(shí)，默認(rèn)交通處于擁堵狀態(tài)并獲取車輛隊(duì)列，測(cè)量車輛排隊(duì)長(zhǎng)度。本方法將靜態(tài)角點(diǎn)特征關(guān)鍵點(diǎn)集按照映射的原理生成一副新的圖像，便于使用這張圖像進(jìn)行PCA處理得到低維向量；

步驟四、對(duì)隊(duì)列中獲得的角點(diǎn)特征圖應(yīng)用PCA處理壓縮成低維向量來(lái)表征車輛隊(duì)列長(zhǎng)度；

步驟五、對(duì)PCA的結(jié)果進(jìn)行形態(tài)學(xué)處理確定隊(duì)列長(zhǎng)度。使用形態(tài)學(xué)處理對(duì)上述得到的不連續(xù)結(jié)果進(jìn)行優(yōu)化。由于在成像過程中近大遠(yuǎn)小的特點(diǎn)，對(duì)該圖像使用可變模板的形態(tài)學(xué)處理：

其中B(i，j)表示將B的中心對(duì)準(zhǔn)Ar的(i，j)位置形成的矩陣范圍，Ar為使用可變模板B(2r+1，2r+1)膨脹的圖像。Ar(p，q)為落在B(i，j)∩Ar部分的點(diǎn)，結(jié)果為其最大值；

步驟六、本發(fā)明中的車輛排隊(duì)長(zhǎng)度由白色區(qū)域構(gòu)成，即從(x，y)＝(0，0++)起遇到的第一行白色區(qū)域?yàn)檐囕v排隊(duì)的隊(duì)尾，從(x，y)＝(0，img.length--)起遇到的第一行白色區(qū)域，最后得到像素長(zhǎng)度。

2.如權(quán)利要求1所述的基于角點(diǎn)特征分析的車輛排隊(duì)長(zhǎng)度檢測(cè)方法，其特征在于，將FAST算法檢測(cè)與幀間差分方法結(jié)合，在檢測(cè)角點(diǎn)的同時(shí)確定其運(yùn)動(dòng)狀態(tài)。

3.如權(quán)利要求1所述的基于角點(diǎn)特征分析的車輛排隊(duì)長(zhǎng)度檢測(cè)方法，其特征在于，改進(jìn)的FAST算法獲取靜態(tài)車輛角點(diǎn)特征圖，結(jié)合PCA技術(shù)將隊(duì)列中的角點(diǎn)信息壓縮成為低維向量。

4.如權(quán)利要求1所述的基于角點(diǎn)特征分析的車輛排隊(duì)長(zhǎng)度檢測(cè)方法，其特征在于，對(duì)PCA得到的低維向量進(jìn)行可變模板的形態(tài)學(xué)處理。