本發明專利技術公開了一種基于視頻序列的車輛測速方法，該方法通過在車道正上方安裝固定攝像頭獲取車道圖像信息，并在該車道圖像上設置兩個虛擬線圈A和B，通過連續多幀檢測線圈內的圖像特征信息變化來捕獲車輛是否已駛入線圈中，當滿足設定閾值條件后輸出信號并記錄下時間，從而通過獲取車輛駛入線圈A和B的時間差和兩線圈之間的真實距離計算得到車輛的行駛速度。本發明專利技術對于車輛測速簡單而實時高效，對實時環境中的光照條件變化和攝像機輕微抖動具有很強的魯棒性，能夠有效地抑制陰影對檢測的影響。
A method of vehicle speed measurement based on image features
The invention discloses a vehicle speed measurement method based on video sequence, the method by mounting the camera to obtain lane image information in the above two lanes, and virtual coil A and B settings in the lane image, the image characteristic information of continuous multi frame detection coil to capture whether the vehicle has run into the coil when setting a threshold, to meet the conditions after the output signal and record the time, so as to get the vehicle through into the real distance between the coil A and B time difference and two coil calculated vehicle speed. The invention is simple, real-time and efficient for vehicle speed measurement, and has strong robustness to changes of light conditions in the real-time environment and slight shake of the camera, and can effectively suppress the influence of the shadow on the detection.
【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及圖像處理和智能交通領域，尤其涉及基于圖像特征的車輛測速方法。
技術介紹
車輛測速是智能交通系統中重要的一個組成部分，它為交通監管和管理提供了實 時交通數據，而車輛測速是在車輛檢測的基礎上進行的。通常有兩類車輛檢測方法侵入 式和非侵入式，前者安裝不便，比如環路線圈檢測、壓電式傳感器、磁性傳感器、氣壓路面管 等，這些設備在使用時需要直接安裝在路面上，或被埋在路面以下；后者則安裝方便，不具 有破壞性，節約成本，比如視頻圖像處理、微波雷達、紅外傳感器、超聲波檢測器等，其中采 用視頻圖像處理優點最為突出，安裝方便且可以在現有監控系統基礎上添加相應功能模塊 即可完成，大大節省開支，還具有交通監管和交通管理功能，可為交通管理部門提供可視圖 像?；谝曨l的車輛檢測方法分為兩類第一類是基于虛擬點、虛擬線、虛擬線圈的方法； 第二類是基于目標提取和跟蹤的方法，它們具有各自的優缺點。盡管基于目標提取和跟蹤的車輛測速方法的檢測覆蓋面積大，但是其算法較為復 雜，實時性較差。而基于虛擬線圈的方法簡單有效，但一般的基于虛擬線圈的車輛測速方法 過于簡單，且對光線變化不具有魯棒性，尤其容易受陰影的影響。此外由于環境影響，實時 應用中攝像機會出現輕微抖動，這將會給檢測帶來較大的誤差。
技術實現思路
有鑒于此，本專利技術的主要目的在于提供。本發 明實現了通過視頻圖像處理技術獲取圖像中出現的車輛的行駛速度，既簡單又實時高效， 對環境變化具有很強的魯棒性。為了實現上述目的，本專利技術提供了，包括如下 步驟A、在車道圖像上設置兩個虛擬線圈，計算所述線圈之間的真實距離，并獲得對應 大小的子圖像區域；B、對所述子圖像區域進行圖像處理分析，捕獲車輛經過所述兩個線圈時的信號并 得到時間；C、通過所述信號和時間，以及所述真實距離，計算出所述車輛的行駛速度。所述步驟A包括Al、采集車道的實時圖像；A2、在獲取的所述包含有車道的圖像上，根據所述車道設置兩個虛擬線圈；A3、將所述圖像坐標轉換到真實世界坐標，從而計算出所述兩個線圈之間的真實 距離；A4、根據所述虛擬線圈在所述原始圖像上的圖像坐標位置，截取對應位置的圖像 區域生成子圖像，從而完成了對原始圖像的降采樣，簡化后續處理。所述步驟B包括Bi、計算當前獲取的所述子圖像區域的圖像特征信息，得到特征圖像；B2、將所述特征圖像與預先建立的圖像特征背景模型進行像素級和塊級減除操 作，并根據判定準則綜合所述兩類減除操作的結果得到新的圖像特征差分圖像；B3、對所述圖像特征背景模型進行更新；B4、對所述前景圖像的圖像特征進行統計，判斷其是否滿足車輛進入所述虛擬線 圈的條件，若滿足則輸出車輛進入線圈的信號并記錄下當前時間。其中，步驟B2中所述建立圖像特征背景模型的步驟包括獲取一序列圖像幀數據，計算其所對應的圖像特征信息；以所述特征信息作為圖像處理基本單元建立和初始化統計模型，從而得到基于圖 像特征的背景參考圖像。其中，步驟B2中所述的將特征圖像與圖像特征背景模型進行塊級減除操作的步 驟包括對所述的特征圖像和圖像特征背景模型分別進行如下操作以某個像素點為中 心，對其領域范圍內的像素點的值進行累加統計，將所述統計值作為所述當前像素點的值， 以此類推，直到遍歷完整張圖像，從而生成新的特征圖像；將所述生成的兩張特征圖像進行減除操作，得到差分圖像。其中，步驟B2中所述的根據判定準則綜合所述兩類減除操作的結果得到新的圖 像特征差分圖像的步驟包括首先取出所述像素級操作得到的差分圖像中的某個像素；然后取出對應于所述像素位置上的所述塊級操作得到的差分圖像中的像素；對所述兩個具有相同位置的像素點作如下判斷若所述像素級差分圖像的像素點 的值不為空，且所述塊級差分圖像的像素點的值為空時，則將所述新的圖像特征差分圖像 上對應像素位置上的值置為非空，最后遍歷完整張所述圖像后得到一張新的差分圖像。其中，步驟B4中所述判斷是否滿足車輛進入虛擬線圈的條件的步驟包括對所述前景圖像特征信息進行統計，得到關于該前景圖像的特征描述；若該特征描述滿足判斷一個圖像區域是否發生變化的條件，則此時表明所述線圈 對應的圖像區域發生了變化，并對該變化進行計數；判斷所述計數次數是否滿足了所述車輛進入線圈時的閾值條件，若滿足則判斷所 述圖像區域的變化為車輛進入線圈中引起的，則輸出車輛進入線圈的信號并記錄下當前時 間。所述步驟C包括 Cl、判斷所述第二個虛擬線圈是否產生信號，若是則繼續C2步驟；C2、判斷所述第一個虛擬線圈是否已經產生信號，若是則將所述兩個信號標記為 所述車輛經過所述兩個線圈時分別產生的信號，否則無效；C3、根據所述兩個信號對應的時間得到所述車輛經過所述兩個線圈時的時間差；C4、根據所述步驟A中求得的所述兩線圈之間的真實距離，通過速度計算公式計 算得到所述車輛的行駛速度。本專利技術的有益效果是本專利技術所提出的，通過視頻圖像處理技術獲取 圖像中出現的車輛的行駛速度，既簡單又實時高效，對光照變化和攝像機輕微抖動具有很 強的魯棒性，能夠有效地抑制陰影對檢測的影響。附圖說明圖1為本專利技術基于圖像特征的車輛測速方法的一種實施例的流程圖；圖2為圖1中圖像預處理模塊的一種實施例的流程圖；圖3為本專利技術設置虛擬線圈的一種實施例的示意圖；圖4為圖1中車輛捕獲模塊的一種實施例的流程圖；圖5為圖4中塊級邊緣特征背景減除的一種實施例的流程圖； 圖6為圖1中車速計算模塊的一種實施例的流程圖。具體實施例方式下面通過具體實施方式結合附圖對本專利技術作進一步詳細說明。請參考圖1，包括步驟Si、圖像預處理模塊，即在車道圖像上設置兩個虛擬線圈，計算所述線圈之間的真 實距離，并獲得對應大小的子圖像區域；S2、車輛捕獲模塊，即對所述子圖像區域進行圖像處理分析，捕獲車輛經過所述兩 個線圈時的信號并得到時間；S3、車速計算模塊，即通過所述信號和時間，以及所述真實距離，計算出所述車輛 的行駛速度。請參考圖2，在本專利技術的一種實施例中，步驟Sl包括步驟S11、設置虛擬線圈A和B。在本實施例中，所述虛擬線圈采用矩形形狀，如圖3所 示，當然也可采用其他不規則形狀；S12、計算兩線圈之間的真實距離，首先獲取所述線圈在圖像上的像素坐標，然后 將其轉換到世界坐標系中，繼而獲取所述兩線圈對應位置上的某點的真實坐標，從而計算 出所述兩線圈之間的真實距離；S13、根據所述虛擬線圈在所述原始圖像上的圖像坐標位置，截取對應位置的圖像 區域生成子圖像，從而完成了對原始圖像的降采樣，簡化后續處理。S14、輸出所述子圖像數據。請參考圖4，在本專利技術的一種實施例中，步驟S2包括步驟S21、計算子圖像的邊緣特征，得到其邊緣特征圖像；S22、對所述邊緣特征圖像進行二值化和去噪處理；S23、將所述子圖像的邊緣特征圖像與邊緣特征背景模型進行像素級的圖像減除 操作，從而獲取邊緣特征差分圖像。所述像素級操作指的是以單個像素作為基本處理單 元；S24、將所述子圖像的邊緣特征圖像與邊緣特征背景模型進行塊級的圖像減除操 作，從而獲取邊緣特征差分圖像；請參考圖5，在本實施例中，所述的將特征圖像與圖像特征背景模型進行塊級減除操作包括步驟S241、根據所述子圖像的邊緣特征圖像，生成新的邊緣特征圖像。在本實施例中， 采用如下方法以某個像素點為中心，對其領域范圍內的像素點本文檔來自技高網...
【技術保護點】
１．一種基于圖像特征的車輛測速方法，其特征在于，包括步驟：Ａ、在車道圖像上設置兩個虛擬線圈，計算所述線圈之間的真實距離，并獲得對應大小的子圖像區域；Ｂ、對所述子圖像區域進行圖像處理分析，捕獲車輛經過所述兩個線圈時的信號并得到時間；Ｃ、通過所述信號和時間，以及所述真實距離，計算出所述車輛的行駛速度。
【技術特征摘要】
【專利技術屬性】
技術研發人員：張和元，方偉，趙勇，羅衛，袁譽樂，
申請(專利權)人：北京大學深圳研究生院，
類型：發明
國別省市：94
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