一种基于视频和雷达的车辆检测方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及一种基于视频和雷达的车辆检测方法及系统，其中方法包括以下步骤：采集待检测路段车辆的雷达数据；采集待检测路段的视频图像；基于所述雷达数据和视频图像，将视频图像上的车辆图形与待检测路段上车辆对应的雷达数据相匹配，并计算车辆检测指标；将车辆检测指标的计算结果叠加在视频图像上进行显示。本发明专利技术通过将视频和雷达检测相融合，既可以通过在视频图像上叠加数据来实现雷达数据的可视化，又可以利用雷达数据解决视频检测受环境影响大的问题，使检测数据更全面，检测的准确率也大大提高。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及车辆检测
，尤其涉及一种基于视频和雷达的车辆检测方法及系统。
技术介绍
随着城市人口越来越密集，车辆越来越多，缓解城市交通拥堵成为每个城市发展急需解决的问题。实时优化城市交通控制信号，减少人们的出行时间是达到这一目的有效手段，而全天候、实时、全面、准确的车辆信息检测装置又是这一手段的必然途径。目前市场上的车辆检测器主要有接触式的线圈检测器、地磁检测器以及非接触式的视频检测器和雷达检测器。对于接触式检测器来说，最大的缺陷是需要破坏路面进行安装、检测数据比较单一。所以非接触式传感器是当前和今后的主流车辆检测器。视频车辆检测器的可视化效果好，可以实时监控道路车辆、实时观看检测效果以及车辆运行轨迹。此外，基于视频资料获得的检测指标也比较全面，包括车流量、占有率、排队长度、车头距离等指标，而且不受车辆目标数量的影响。视频车辆检测器还可以检测运动和静止的所有车辆。但是，视频车辆检测器并不能适应各种天气环境，比如大雾、大雨、大雪等恶略天气下，检测率大大下降，不能正常使用。并且视频车辆检测器也不能准确检测车辆的瞬时速度。雷达车辆检测器则不受天气环境和光线的影响，可以真正做到全天候的车辆检测，并且也可以检测车流量、瞬时径向车速、车辆径向位置信息等指标。但是雷达车辆检测器没有办法可视化，看不到具体车辆的图像信息。在车辆拥堵的时候，也就是目标数量过多的时候，检测率将下降，并且不能检测静止的或者车速过低的车辆。
技术实现思路
本专利技术要解决的技术问题是，针对现有单一的视频车辆检测器或者雷达车辆检测器存在各自不足的问题。提供一种基于视频和雷达的车辆检测方法及系统。为了解决上述技术问题，本专利技术提供了一种基于视频和雷达的车辆检测方法，包括以下步骤：采集待检测路段车辆的雷达数据；采集待检测路段的视频图像；基于所述雷达数据和视频图像，将视频图像上的车辆图形与待检测路段上车辆对应的雷达数据相匹配，并计算车辆检测指标；将车辆检测指标的计算结果叠加在视频图像上进行显示。在根据本专利技术所述的基于视频和雷达的车辆检测方法中，所述将视频图像上的车辆图形与待检测路段上车辆对应的雷达数据相匹配的步骤包括：基于视频图像识别待检测区域内是否存在车辆图形，是则获取车辆图形在视频图像上的车辆图形坐标，所述车辆图形坐标包括横坐标rx’以及纵坐标ry’，当根据纵坐标ry’判断该车辆图形处于所述待检测区域内预先划定的起始线上时，根据车辆图形的横坐标rx’以及预先测定的待检测区域上各个车道线的横向距离XA1’至XAn’判断该车辆图形车道信息，如果XAi’≤|rx’|<XAi+1’，则判断该车辆图形属于第i个车道，1≤i<n；其中n为待检测区域上车道的数量；基于雷达数据提取车辆的实际位置坐标，所述实际位置坐标包括横坐标rx以及纵坐标ry，当根据纵坐标ry判断该车辆处于待检测路段内预先划定的起始线上时，根据车辆的横坐标rx以及预先测定的待检测路段上各个车道线的横向距离XA1至XAn判断该车辆的车道信息，如果XAj≤|rx|<XAj+1，则判断该车辆属于第j个车道，1≤j<n；其中n为待检测路段上车道的数量；当i＝j时，将识别出的车辆图形与该车辆的雷达数据相匹配。在根据本专利技术所述的基于视频和雷达的车辆检测方法中，所述车辆检测指标包括环境能见度、车辆占有时间、车辆位置、车道信息、车辆速度、排队长度、流量和/或道路通行状况。在根据本专利技术所述的基于视频和雷达的车辆检测方法中，所述计算车辆检测指标的步骤包括以下车辆占有时间计算步骤：基于视频图像计算环境能见度；判断环境能见度是否高于预设能见度，是则基于视频图像检测车辆是否存在，并记录占有时间；否则基于雷达数据检测车辆占有时间。在根据本专利技术所述的基于视频和雷达的车辆检测方法中，所述基于视频图像检测车辆是否存在包括：使用9×9邻域的LBP算子提取车辆纹理特征，对样本图像进行训练后得到带有LBP特征的强分类器，利用该带有LBP特征的强分类器判断视频图像中是否存在车辆图形，得到是否有车的初级检测结果；在所述初级检测结果检测有车时，使用HAAR特征提取车辆纹理特征，对样本图像进行训练后得到带有HAAR特征的强分类器，利用该带有HAAR特征的强分类器判断视频图像中是否存在车辆图形，得到是否有车的二级检测结果。在根据本专利技术所述的基于视频和雷达的车辆检测方法中，所述基于视频图像检测车辆是否存在时还结合雷达数据进行判断，包括以下步骤：使用9×9邻域的LBP算子提取车辆纹理特征，对样本图像进行训练后得到带有LBP特征的强分类器，利用该带有LBP特征的强分类器判断视频图像中是否存在车辆图形，得到是否有车的初级检测结果；在所述初级检测结果检测有车时，使用HAAR特征提取车辆纹理特征，对样本图像进行训练后得到带有HAAR特征的强分类器，利用该带有HAAR特征的强分类器判断视频图像中是否存在车辆图形，得到是否有车以及置信度的二级检测结果；根据置信度判断是否高于预设数值，是则判断车辆存在；否则基于雷达数据判断车辆是否存在，是则判断车辆存在，否则判断车辆不存在。在根据本专利技术所述的基于视频和雷达的车辆检测方法中，所述计算车辆检测指标的步骤包括以下车辆速度计算步骤：基于雷达数据提取车辆的瞬时车速，判断瞬时车速是否高于预设车速，是则将所述瞬时车速作为车辆速度，否则基于视频图像计算平均车速作为车辆速度。在根据本专利技术所述的基于视频和雷达的车辆检测方法中，所述基于视频图像计算平均车速为通过以下公式计算车辆的平均车速：Va=|D2|-|D1||N-1|×T×3.6;]]>其中，D2和D1分别为视频数据中第N帧和第1帧视频图像上车辆标识横线对应的实际道路的纵向距离，T为视频图像的图像帧间隔时间，Va的单位为公里每小时。在根据本专利技术所述的基于视频和雷达的车辆检测方法中，所述计算车辆检测指标的步骤包括以下排队长度计算步骤：基于雷达数据判断待检测路段上尾部车辆的瞬时车速低于预设车速时，开始基于视频数据利用伸缩窗的方法计算排队长度，并在雷达数据判断所述待检测路段上的头部车辆的瞬间车速大于零时收回伸缩窗，取消车辆的排队状态。本专利技术还提供了一种基于视频和雷达的车辆检测系统，包括：雷达装置，用于采集待检测路段车辆的雷达数据；视频采集装置，用于采集待检测路段的视频图像；融合检测装置，基于所述雷达数据和视频图像，将视频图像上的车辆图形与待检测路段上车辆对应的雷达数据相匹配，并计算车辆检测指标；显示装置，用于将车辆检测指标的计算结果叠加在视频图像上进行显示。实施本专利技术的基于视频和雷达的车辆检测方法及系统，具有以下有益效果：本专利技术通过将视频和雷达检测相融合，既可以通过在视频图像上叠加数据来实现雷达数据的可视化，又可以利用雷达数据解决视频检测受环境影响大的问题，使检测数据更全面，检测的准确率也大大提高。附图说明图1为根据本专利技术优选实施例的基于视频和雷达的车辆检测方法的流程图；图2为根据本专利技术实际道路上待检测路段的坐标示意图；图3为根据本专利技术采集的雷达数据的坐标示意图；图4为根据本专利技术采集的待检测路段的视频图像；图5为图4中部分车辆检测指标的显示情况图；图6为根据本专利技术的基于视频和雷达的车辆检测方法的车辆占有时间计算步骤流程图；图本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于视频和雷达的车辆检测方法，其特征在于，包括以下步骤：采集待检测路段车辆的雷达数据；采集待检测路段的视频图像；基于所述雷达数据和视频图像，将视频图像上的车辆图形与待检测路段上车辆对应的雷达数据相匹配，并计算车辆检测指标；将车辆检测指标的计算结果叠加在视频图像上进行显示。

【技术特征摘要】
1.一种基于视频和雷达的车辆检测方法，其特征在于，包括以下步骤：采集待检测路段车辆的雷达数据；采集待检测路段的视频图像；基于所述雷达数据和视频图像，将视频图像上的车辆图形与待检测路段上车辆对应的雷达数据相匹配，并计算车辆检测指标；将车辆检测指标的计算结果叠加在视频图像上进行显示。2.根据权利要求1所述的基于视频和雷达的车辆检测方法，其特征在于，所述将视频图像上的车辆图形与待检测路段上车辆对应的雷达数据相匹配的步骤包括：基于视频图像识别待检测区域内是否存在车辆图形，是则获取车辆图形在视频图像上的车辆图形坐标，所述车辆图形坐标包括横坐标rx’以及纵坐标ry’，当根据纵坐标ry’判断该车辆图形处于所述待检测区域内预先划定的起始线上时，根据车辆图形的横坐标rx’以及预先测定的待检测区域上各个车道线的横向距离XA1’至XAn’判断该车辆图形车道信息，如果XAi’≤|rx’|<XAi+1’，则判断该车辆图形属于第i个车道，1≤i<n；其中n为待检测区域上车道的数量；基于雷达数据提取车辆的实际位置坐标，所述实际位置坐标包括横坐标rx以及纵坐标ry，当根据纵坐标ry判断该车辆处于待检测路段内预先划定的起始线上时，根据车辆的横坐标rx以及预先测定的待检测路段上各个车道线的横向距离XA1至XAn判断该车辆的车道信息，如果XAj≤|rx|<XAj+1，则判断该车辆属于第j个车道，1≤j<n；其中n为待检测路段上车道的数量；当i＝j时，将识别出的车辆图形与该车辆的雷达数据相匹配。3.根据权利要求1或2所述的基于视频和雷达的车辆检测方法，其特征在于，所述车辆检测指标包括环境能见度、车辆占有时间、车辆位置、车道信息、车辆速度、排队长度、流量和/或道路通行状况。4.根据权利要求3所述的基于视频和雷达的车辆检测方法，其特征在于，所述计算车辆检测指标的步骤中包括以下车辆占有时间计算步骤：基于视频图像计算环境能见度；判断环境能见度是否高于预设能见度，是则基于视频图像检测车辆是否存在，并记录占有时间；否则基于雷达数据检测车辆占有时间。5.根据权利要求4所述的基于视频和雷达的车辆检测方法，其特征在于，所述基于视频图像检测车辆是否存在的步骤包括：使用9×9邻域的LBP算子提取车辆纹理特征，对样本图像进行训练后得到带有LBP特征的强分类器，利用该带有LBP特征的强分类器判断视频图像中是否存在车辆图形，得到是否有车的初级检测结果；在所述初级检测结果检测有车时，使用HAAR...

【专利技术属性】
技术研发人员：李纪奎，
申请(专利权)人：深圳尚桥交通技术有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44