本发明专利技术提供了一种面向区域重叠的高速公路视频测速方法及系统。在车辆提取追踪过程中，本发明专利技术针对运动区域采用了对区域重叠的鲁棒性更强的算法进行特征参数提取和模板匹配；从而，视区域重叠的程度不同，在重叠程度未超过一定限度时能够成功在重叠区域中实现特定目标车辆的识别；本发明专利技术还根据重叠程度自适应地采用相对应的追踪方式。本发明专利技术能够在测速视频画面序列的各帧画面中连续地发现特定目标车辆所在区域，特别是当特定目标车辆处于重叠区域的情况也能够实现识别，从而确定代表该特定目标车辆的像素位置，进而实现视频画面坐标系中的运动速度计算。
【技术实现步骤摘要】
【专利摘要】本专利技术提供了一种面向区域重叠的高速公路视频测速方法及系统。在车辆提取追踪过程中，本专利技术针对运动区域采用了对区域重叠的鲁棒性更强的算法进行特征参数提取和模板匹配；从而，视区域重叠的程度不同，在重叠程度未超过一定限度时能够成功在重叠区域中实现特定目标车辆的识别；本专利技术还根据重叠程度自适应地采用相对应的追踪方式。本专利技术能够在测速视频画面序列的各帧画面中连续地发现特定目标车辆所在区域，特别是当特定目标车辆处于重叠区域的情况也能够实现识别，从而确定代表该特定目标车辆的像素位置，进而实现视频画面坐标系中的运动速度计算。【专利说明】一种面向区域重叠的高速公路视频测速方法及系统
本专利技术涉及高速公路测速
，更具体地，涉及一种面向区域重叠的高速公 路视频测速方法及系统。
技术介绍
传统的高速公路超速监测采用地感线圈测速，激光测速和雷达测速。以上三种测 速方法均有各自的不足之处。地感线圈测速是在公路地面预先埋设一对具有车辆通过感应 能力的线圈，记录目标车辆相继通过两个线圈的时间，进而根据时间差与线圈间距计算出 速。但是地感线圈的安装会破坏高速公路的路面，而且对于沿非直线轨迹行驶的车辆测速 精度较低。激光测速利用激光脉冲对驶来车辆多次进行测距，进而计算车速。但激光测速 要求仪器正对来车，与车辆行驶方向的偏差角度不能超过10度，安装位置条件比较苛刻， 而且对于在测速区内行驶轨迹变化的车辆同样存在测量误差大的问题。雷达测速是利用多 普勒原理进行测速，但是与激光测速类似，同样存在与车辆行驶方向的偏差角度要保持在 10度以内的问题，给其适用范围带来很大的局限性。 随着高速摄像和图像处理识别技术的进步，可以从高速公路监控摄像机拍摄的各 帧视频画面中定位目标车辆，并根据其行驶轨迹以及各帧视频画面的拍摄时间计算车速。 基于这一原理的高速公路测速技术被称之为视频测速。相比上面介绍的传统测速技术，视 频测速以下几个方面能够表现出明显的优势。首先，只需要具有较高分辨率的高速摄像机 即可以实现高速公路及相关车辆画面的拍摄，信号采集过程和设备均得到简化，对高速公 路的路面和其它设施没有不利影响，易于改造施工；其次，相比于雷达和激光测速对于偏差 角度的敏感性来说，视频测速对于拍摄角度的要求非常宽松；第三，通过对视频测速相关算 法的改进，对于车辆行驶轨迹的适应性大大提高，对于车辆变道甚至转弯行驶的情况也能 够实现准确测速；第四，不论是地感线圈、激光还是雷达测速，都必须附加摄像以便识别车 牌和取证，而视频测速可以将测速、车牌识别、记录取证等步骤集中完成，系统的集成化和 反应速度得到了很大提升。 视频测速技术的核心在于对视频画面的处理、识别和分析计算，因此其算法决定 了整个系统的精确性和实时性。视频测速算法的基础是视频画面中特定目标车辆的识别抽 取，目标是将视频画面中代表特定目标车辆的部分识别抽取出来而区别于视频画面中的其 余部分。特定目标车辆识别抽取方法包括光流法、帧间差分法、背景差分法、车灯区域定位 法、车牌定位法等。对于所抽取的表示特定目标车辆的部分，还要进行必要的处理而去除阴 影等杂质。 在此基础上，对特定目标车辆执行测速的算法可分为虚拟线圈法和定位追踪法两 种类型。 虚拟线圈法是将视频画面预定区域设定为虚拟线圈，作为虚拟线圈的画面区域对 应高速公路当中的某一位置，当车辆通过高速公路的所述位置时，会引起视频画面中虚拟 线圈处的图像信号变化，这被称为触发虚拟线圈。两个虚拟线圈对应的公路位置之间的真 实间距L可以通过实地测量或者计算而事先获得。因而，通过所述特定目标车辆触发两个 虚拟线圈的时间差At，可以计算该特定目标车辆的车速V=L/At;其中，At通常用确 定该特定目标车辆触发各虚拟线圈的前、后两个视频画面的帧间差来表示。虚拟线圈法的 算法更为简单、运行速度更快、在实际应用中也更为普遍。不过虚拟线圈法的一个基本前提 是假设目标车辆在前、后两个虚拟线圈之间是沿着公路延伸方向直线行驶的，这样才能用 所述间距L来代表车辆的行驶距离。而事实上，车辆的行驶路径不可能是直线，甚至存在车 辆在两个虚拟线圈之间的区域进行变道的可能，而这种情况下虚拟线圈法的测量准确性就 会大大降低。换句话说，虚拟线圈法不适合复杂行驶轨迹下的车辆测速。所述复杂行驶轨 迹下的车辆测速还包括面向转弯路段进行测速的情况，因为在转弯路段当中各个车辆的行 驶轨迹是非常不一致的，难于设定一个标准的间距L来代表行驶距离。 相比虚拟线圈法，定位追踪法测速对特定目标车辆的追踪过程可以持续更长的时 间和距离，而且是面向实际轨迹的测量，其精确度更高，对于复杂行驶轨迹也具有良好的适 应性。 定位追踪法在连续若干帧视频画面中识别和定位同一个特定目标车辆区域，在保 证摄像机的位置和角度不发生变化的前提下，将该特定目标车辆区域在两帧视频画面所处 的位置进行比较，判断二者在视频画面坐标系下的距离（一般以像素数来表示），由于拍摄 两帧画面的时间是已知的则能够容易地计算该特定目标车辆在视频画面坐标系中的运动 速度，进而换算车辆的实际速度。定位追踪法从大的方面划分，可以分为摄像机标定以及特 定目标车辆的提取和追踪两个步骤。摄像机标定是建立视频画面坐标系与现实空间坐标系 之间的映射关系，以便进行从视频画面坐标系中的运动速度到现实空间中的实际速度的推 算。车辆提取的目标是将视频画面中表示运动车辆区域从背景当中分离出来，并且去掉阴 影以及非车辆运动物体等干扰信息。车辆追踪提取运动车辆区域的特征参数，利用特征参 数在每一帧画面中识别出特定目标车辆并确定该特定目标车辆的坐标，运动车辆区域的轮 廓形状等可以转化为所述特征参数；进而，将视频画面序列的不同帧中同一个特定目标车 辆关联起来，得到该特定目标车辆的运动轨迹，跟踪运动轨迹来计算其在视频画面坐标系 中的运动速度。 当高速公路的拍摄测速区段中同时存在若干个运动车辆时，相应地，视频画面中 则会出现若干个运动车辆区域。由于视频画面是三维现实空间的二维投影，因此在现实空 间中并没有接触的车辆，在视频画面中可能会出现区域重叠的情形。例如，如图1所示的测 速视频画面序列当中，在图IA的视频画面中轿车对应的运动车辆区域Cl与厢式货车对应 的运动车辆区域C2彼此分离；而在图IB中二者发生部分重叠，运动车辆区域Cl的一部分 在视频画面中因与运动车辆区域C2重叠已不可见；在图IC中，运动车辆区域Cl的较大部 分已经与运动车辆区域C2重叠而不可见，造成其轮廓等外观特征发生明显的改变。 区域重叠会造成车辆目标的错误识别甚至目标丢失，如何克服区域重叠是现有技 术中的一个难题。如果单纯以表示轮廓的特征参数进行特定目标车辆的识别和追踪，在图 IB和图IC的视频画面中对轿车和厢式货车的识别都会发生问题。现有技术中通过增强识 别算法的容错能力，例如采用轮廓信息与车辆颜色和纹理信息相协同的特征识别算法、改 进特征匹配判断标准等手段，基本能够在图IB和图IC所示的情况中实现对位于前景的厢 式货车的识别追踪。但是，对于图IB和图IC中的轿车，特别面对图IC中运动车辆区域Cl 的较大部分不可见的严重重叠情况，现有技术则完全本文档来自技高网...
【技术保护点】
一种面向区域重叠的高速公路视频测速方法，其特征在于，包括以下步骤：摄像机标定步骤，建立视频画面坐标系与现实空间坐标系之间的映射关系，求解在视频画面坐标系与现实空间坐标系之间进行转换的参数矩阵；运动车辆区域提取步骤，通过拍摄高速公路的检测段获得视频画面序列，将其中每一帧视频画面与背景模型进行差分运算，通过判断像素值变化幅度是否大于阈值提取视频画面中的运动区域，并且利用预定的区域过滤条件去除干扰，获得运动车辆区域；特定目标车辆识别步骤，识别运动车辆区域的特征参数序列，并且将所述特征参数序列与至少一个表示特定目标车辆的识别模板进行匹配计算；如果该运动车辆区域与其中一个识别模板匹配成功，则确定所述运动车辆区域属于所述识别模板表示的特定目标车辆；在每一帧视频画面中针对至少一个特定目标车辆分别确定属于各特定目标车辆的运动车辆区域；特定目标车辆追踪步骤，将所述视频画面序列的各帧中属于同一个特定目标车辆的运动车辆区域相关联，获得所述同一个特定目标车辆的运动轨迹；根据运动轨迹计算视频画面坐标系中的运动速度，并根据所述参数矩阵计算实际车速；其中，在所述特定目标车辆识别步骤中，如果存在至少一个运动车辆区域的特征参数序列与任何一个识别模板均不能匹配成功，则确定该运动车辆区域为重叠区域，并执行面向区域重叠状态的分支处理方法，所述分支处理方法具体包括：反向预测步骤，调用一帧在先视频画面，并且在该在先视频画面中确定搜索区域，提取位于搜索区域内的运动车辆区域作为备选项，并调用各备选项所属于的特定目标车辆的识别模板，作为备选识别模板；局部识别步骤，设定比较窗口，利用所述比较窗口从所述重叠区域中选取局部区域，计算该局部区域的特征参数序列；以所述局部区域的特征参数序列与备选识别模板执行匹配计算；在匹配不成功的情况下，通过平移所述比较窗口而选取下一个局部区域并计算其特征参数序列，并继续与备选识别模板执行匹配计算，直至匹配成功；在局部区域与一个备选识别模板匹配成功之后，通过微调所述比较窗口的位置，确定与该备选识别模板最为匹配的局部区域，将最为匹配的局部区域识别为属于与该备选识别模板对应的特定目标车辆；在对全部备选识别模板都执行了局部识别步骤之后，继续执行预测识别步骤；预测识别步骤，判断经特定目标车辆识别步骤和局部识别步骤之后，对于从在先帧视频画面中识别出来的特定目标车辆，是否均已在当前帧视频画面中识别到了其运动车辆区域或局部区域；如果存在仍未识别出运动车辆区域或局部区域的特定目标车辆，确定在所述在先帧视频画面中属于该特定目标车辆的运动车辆区域的位置坐标，并基于该位置坐标在当前帧视频画面中确定一有效区域；判断在所述有效区域内是否存在重叠区域；如果存在重叠区域，计算重叠区域的面积是否符合预定面积条件；在符合预定面积条件的情况下，将该重叠区域识别为属于所述特定目标车辆。...
【技术特征摘要】
【专利技术属性】
技术研发人员：陈海江，蓝天翔，詹常青，李艳，
申请(专利权)人：浙江力石科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：浙江;33
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