路口信號燈控制方法及其系統技術方案

本發明專利技術公開了一種路口信號燈控制方法及系統。本發明專利技術路口信號燈控制方法的行人數量估算步驟，包括：經過圖像處理后，獲取每一幅圖像的像素數，以做最小二乘線性擬合獲得估計結果；所述最小二乘線性擬合為：假設在二維坐標圖上，已知數據點(xk，yk)，多項式擬合函數的表達式為

Control method and system of intersection signal lamp

The invention discloses a method and a system for controlling the signal lamp of an intersection. The number of pedestrian intersection signal control method to estimate the steps, including: after image processing, gets the number of pixels of each image, as least squares linear fitting estimation results; the least squares method is: the assumption that in the 2D coordinates, the known data points (XK, YK), the expression of polynomial the fitting function for

【技術實現步驟摘要】
路口信號燈控制方法及其系統
本專利技術涉及通訊工程控制
，特別涉及一種路口信號燈控制系統及方法。
技術介紹
城市交通是支撐現代城市健康發展的基礎，而以交通擁堵為特征的交通問題不僅阻礙著城市的可持續發展，也給人們的日常工作與生活帶來嚴重影響，已經成為困擾世界各國城市發展的普遍問題。由于對交通擁堵的形成過程和演變規律缺乏足夠的認識，導致一些治理擁堵的策略和方法缺乏針對性。在現有的道路資源條件下，如何更好地緩解交通擁堵，成為當今解決城市交通問題的重點課題之一。因此開展交通擁堵方面的基礎研究工作，深入研究交通擁堵的形成機理和演化過程，以此對交通的控制和管理進行指導，并實施有效的控制策略和方法，對提高交通運輸效率、改善交通狀況具有重要的理論價值和現實意義。我國城市人口密集，居民步行出行占較大比例。同時隨著機動化水平的提高，城市道路機非沖突愈加嚴重，行人作為弱勢群體，其安全問題越來越受到人們重視，機動車與行人一旦發生碰撞，行人將受到嚴重傷害甚至死亡。當路段車流量較大時，不合理的行人過街信號設置，會因沒有行人或行人較少，而浪費行人過街綠燈時間，白白造成機動車延誤；又會因行人過多而造成行人過街綠燈時間不足，行人過街的安全問題無法保障。因此，研究有效的自適應行人過街信號方法對于保障行人安全，減少交通延誤具有重要意義。20世紀末以來，我國城市機動化水平顯著提高，城市交通出行量飛速增長，人們在努力解決交通擁堵、提高城市運行效率的同時，交通安全問題成為不可回避的話題，特別是行人安全問題。據《道路安全全球現狀報告2013》顯示，全球平均每天有近4000人因道路交通事故而喪生，其中大約1/5是行人，并且該傷亡人數有逐年增長態勢。行人在道路交通中作為弱勢群體，一旦發生交通事故常常受到嚴重傷害甚至死亡。我國城市居民出行方式中，步行仍然占很大比例，在交通復雜的商業區，人、車搶行的狀況經常發生，加上缺乏有效的安全管理設施，導致行人過街交通問題日益突出。當路段上車流量較大時，不合理的行人過街行為，極可能造成交通堵塞，降低了路網通行能力，嚴重制約社會經濟發展，也對行人的生命財產安全造成威脅。如何保障行人安全、減少機動車延誤成為亟待解決的問題。通常情況下，沒有行人或者行人數量過少時，導致行人過街綠燈時間浪費，機動車延誤；行人數量過多時，導致行人過街綠燈時間不足，機動車與行人發生沖突，給行人帶來安全隱患，都是因為信號燈設置不合理造成的。目前信號燈配時大多采用定周期配時，或者安裝行人過街按鈕人工控制綠燈啟亮時間，但是無法滿足行人過街所需時間，無法最大程度上發揮信號燈的功能，難以適應復雜的交通環境。伴隨著計算機、數字圖像處理等技術的迅猛發展，智能交通領域也獲得了長足的進步。智能交通融入了視覺信息，通過視頻監控行人待過街區域，對監控返回的圖像信息數據進行判斷和分析，最終計算機做出合理的行人過街時間估計方案。國內目前尚無基于視頻檢測的行人過街時間估計方法。“中國式過馬路”這一現象從側面反應出中國城市交通中，行人信號控制的弊端，基于行人數量的過街時間估計方法的研究與應用，對滿足行人過街需求，保障行人生命安全，減少行人延誤，提高城市綜合運行效率具有重要意義。現階段我國行人過街信號設置主要是定周期控制、手動按鍵式過街信號控制以及感應式控制。他們均以減少機動車延誤為首要前提，且不能適應當前行人過街實際所需時間。
技術實現思路
本專利技術所要解決的技術問題在于，提供了一種路口信號燈控制系統及方法。針對現有行人過街信號無法滿足行人過街時間需求，即過街時間不足或綠燈空放這一問題，本專利技術充分考慮行人過街時間需求，分析不同時段行人數量與過街時間關系，以歷史數據為訓練樣本，建立了行人過街時間估計方法，預測當前視頻檢測區域下等待過街行人所需過街時間。最后，對本專利技術交通控制系統及方法性能進行了評價。為解決上述技術問題，本專利技術提供了一種路口信號燈控制系統，包括：預處理模塊、數量估算模塊和時間預測模塊；其中，所述預處理模塊，用于據設備應用條件對視頻偵測內容背景建立及預處理；所述數量估算模塊，用于利用圖像處理技術和分類器實現對當前圖像中行人數量有效估計；所述時間預測模塊，用于由行人數量及行人過街時間動態設置適合的綠燈時間長度。所述預處理模塊：首先對獲取的所有行人圖像進行一系列圖像預處理，得到最終的行人前景后獲取其像素數，設定閾值，把圖像分為低密度行人圖像和中高密度行人圖像，對兩類行人采用不同的方法進行估計；對于低密度行人，采用基于前景像素和線性回歸的行人密度估計方法；對于中高密度行人，采用基于紋理特征分析和支持向量機的行人密度估計方法。所述數量估算模塊：對于特征向量，選取0°和90°時的8維紋理特征值組成的持征向量；對于中高密度行人估計，采用了支持向量機進行估計；確定最佳的灰度共生矩陣構造參數d和θ、圖像灰度級、SVM的懲罰參數C及核函數的參數σ。所述預處理模塊基于前景像素和線性回歸的低密度行人估計方法，進一步包括：去除圖像中無關信息，得到圖像中有用的信息；進一步包括：圖像采集、圖像灰度化、提取前景、圖像二值化及圖像去噪；圖像采集在交通路口采集視頻，視頻里包含各個密度等級的行人，以4偵/秒連續抽幀得幀圖像；圖像灰度化采用以下3種方法中的一種或多種：(a)取最大值法該方法將彩色圖像的3個分量的最大亮度值作為灰度值；Gray(i，j)＝max(R(i，j)，G(i，j)，B(i，j))(b)平均值法該方法將RGB圖像中的3個分量亮度值求平均值，就是灰度值，將其作為灰度圖像的灰度；Gray(i，j)＝(R(i，j)+G(i，j)+B(i，j))/3(c)加權平均值法根據3個分量的重要性，將3個分量賦予不同的權值進行加權平均運算；Gray(i，j)＝0.30*R(i，j)+0.59*G(i，j)+0.11*B(i，j)提取前景前景提取采用背景差分法；圖像二值化通過背景差分法獲得的前景，通過設定閾值獲得二值圖像；上式中，D(x，y)是二值圖像，ΔT是分割闊值，d(x，y)是(x，y)處像素的灰度值；利用設定的闊值ΔT，將灰度圖像分為行人前景目標與背景兩部分；所述圖像二值化方法為以下三種方法中的任意一種：(a)整體閥值二值化法根據灰度圖像的直方圖來確定閥值：設灰度值的取值是0～255之間的某個整數，f＝0為黑色，f＝255為白色。設n表示圖像的像素總數；nk表示一幅圖像中第k個灰度級的像素總數；rk是第k個灰度級，k＝0，1，2…；p(rk)是灰度值為k時的概率。則有：灰度直方圖中的前景和背景都會形成高峰，雙峰間的最低谷處作為圖像進行二值化的閾值T；(b)局部閾值二值化法把圖像分割成若干子圖像，由每幅子圖像來確定對應的閾值；(c)動態閾值二值化法通過像素的灰度值以及像素坐標位置來選取動態閾值；圖像去噪采用3x3的窗口進行中值濾波去噪。為解決上述技術問題，本專利技術還提供了一種路口信號燈控制方法，包括：預處理步驟、數量估算步驟和時間預測步驟；其中，所述預處理步驟，用于據設備應用條件對視頻偵測內容背景建立及預處理；所述數量估算步驟，用于利用圖像處理技術和分類器實現對當前圖像中行人數量有效估計；所述時間預測步驟，用于由行人數量及行人過街時間動態設置適合的綠燈時間長度。所述預處理步驟：首先對獲取的本文檔來自技高網...

【技術保護點】
一種路口信號燈控制方法，其特征在于，包括：預處理步驟、數量估算步驟和時間預測步驟；其中，所述預處理步驟，用于據設備應用條件對視頻偵測內容背景建立及預處理；所述數量估算步驟，用于利用圖像處理技術和分類器實現對當前圖像中行人數量有效估計；所述時間預測步驟，用于由行人數量及行人過街時間動態設置適合的綠燈時間長度；其中，所述預處理步驟進一步包括：圖像采集、圖像灰度化、圖像去噪、背景差分、圖像二值化和形態學處理。

【技術特征摘要】
1.一種路口信號燈控制方法，其特征在于，包括：預處理步驟、數量估算步驟和時間預測步驟；其中，所述預處理步驟，用于據設備應用條件對視頻偵測內容背景建立及預處理；所述數量估算步驟，用于利用圖像處理技術和分類器實現對當前圖像中行人數量有效估計；所述時間預測步驟，用于由行人數量及行人過街時間動態設置適合的綠燈時間長度；其中，所述預處理步驟進一步包括：圖像采集、圖像灰度化、圖像去噪、背景差分、圖像二值化和形態學處理。2.根據權利要求1所述路口信號燈控制方法，其特征在于，所述預處理步驟：首先對獲取的所有行人圖像進行一系列圖像預處理，得到最終的行人前景后獲取其像素數，設定閾值，把圖像分為低密度行人圖像和中高密度行人圖像，對兩類行人采用不同的方法進行估計；對于低密度行人，采用基于前景像素和線性回歸的行人密度估計方法；對于中高密度行人，采用基于紋理特征分析和支持向量機的行人密度估計方法。3.根據權利要求1所述路口信號燈控制方法，其特征在于，所述數量估算步驟：對于特征向量，選取0°和90°時的8維紋理特征值組成的持征向量；對于中高密度行人估計，采用了支持向量機進行估計。4.根據權利要求2所述路口信號燈控制方法，其特征在于，所述預處理步驟基于前景像素和線性回歸的低密度行人估計方法，所述圖像二值化，通過背景差分法獲得的前景，通過設定閾值獲得二值圖像；上式中，D(x，y)是二值圖像，ΔT是分割闊值，d(x，y)是(x，y)處像素的灰度值；利用設定的闊值ΔT，將灰度圖像分為行人前景目標與背景兩部分；所述圖像二值化方法為以下三種方法中的任意一種：(a)整體閥值二值化法根據灰度圖像的直方圖來確定閥值：設灰度值的取值是0～255之間的某個整數，f＝0為黑色，f＝255為白色。設n表示圖像的像素總數；nk表示一幅圖像中第k個灰度級的像素總數；rk是第k個灰度級，k＝0，1，2…；p(rk)是灰度值為k時的概率。則有：灰度直方圖中的前景和背景都會形成高峰，雙峰間的最低谷處作為圖像進行二值化的閾值T；(b)局部閾值二值化法把圖像分割成若干子圖像，由每幅子圖像來確定對應的閾值；(c)動態閾值二值化法通過像素的灰度值以及像素坐標位置來選取動態閾值；所述圖像去噪，采用3x3的窗口進行中值濾波去噪。5.根據權利要求1所述路口信號燈控制方法，其特征在于，所述數量估算步驟，進一步包括：經過圖像處理后，獲取每一幅圖像的像素數，以做最小二乘線性擬合獲得低密度時的行人密度估計結果；所述最小二乘線性擬合為：假設在二維坐標圖上，已知數據點(xk，yk)，多項式擬合函數的表達式為把數據值與通過擬合函數表達式計算出的axk+b之間的誤差稱為殘差，即：殘差|ek|的值表示的是點(xk，yk)偏離直線的程度，如果(xk，yk)剛好在直線上，那么|ek|＝0，但由于上述各種不可避免因素的存在，|ek|往往不為零；要得到最好的擬合效果，就要讓|ek|在某種意義上取得最小值，使用下述的3種方法中的任意一種確定擬合函數式中的參數a和b：(1)尋求參數a和b，使得：(2)尋求參數a和b，使得：(3)尋求參數a和b，使得：對于前兩種方法，因為函數S1(a，b)及S∞(a，b)關于參數都是不可微的，所以不能根據一般多元函數取極值時的充分條件求解，求解時會遇到非常大的困難；第(3)種方法也叫做最小二乘擬合法，目標是尋求使得均方差達到最小的參數a和b，這時得到的擬合結果y＝ax+b即為最小二乘擬合直線；由S2(a，b)的表達式可知其必定有最小值點，送個最小值就是S2(a，b)的駐點；這時就可利用多元函數取極值時的充分條件，令S2(a，b)的偏導數等于零，有：

【專利技術屬性】
技術研發人員：楊高林，
申請(專利權)人：楊高林，
類型：發明
國別省市：山東,37