一种基于道路监控视频的车辆速度检测方法技术

本发明专利技术是一种基于道路监控视频的车辆速度检测方法，包括如下步骤：①采用车道标示线识别法对车道进分割，剔除多余背景；②根据车道图片获取车道宽度信息；③计算每个像素点所代表的实际距离；④求解修正系数β，用以校正每个像素点所代表的实际车道距离；⑤计算车辆运动的光流，获取车辆的运动轨迹；⑥计算车辆实际运动距离；⑦距离修正，将车辆实际运动距离乘以修正系数；⑧速度计算。本发明专利技术采用视频图像分析技术，旨在降低车辆速度检测、超速行为记录的成本，同时本发明专利技术还起到扩大车辆速度监测范围作用，凡有摄像头的地方都可进行车辆速度监控。

【技术实现步骤摘要】
一种基于道路监控视频的车辆速度检测方法
本专利技术涉及智能交通车辆测速领域，尤其涉及基于道路监控视频图像的车辆速度测量方法。
技术介绍
随着我国经济的发展，汽车的普及率也随之飞速提升，车辆增多的同时交通事故也接踵而至。而超速行驶便是悲剧酿成的罪魁祸首之一。目前车辆测速的主要方法有雷达测速、激光测速、地感线圈测速等。三种测速方法都具有高准确率的特点，但在测量速度的同时却无法对违规行为进行记录。尤其，地感线圈测速需要在地下埋设线圈，对路面损伤较大且维护成本较高。
技术实现思路
本专利技术即为解决以上问题而产生，在于提供一种基于道路监控视频的车辆速度检测方法，旨在降低车辆测速的繁琐度和成本。本专利技术基于交通视频的车辆测速方法，其外部硬件设备仅依赖于摄像机，软硬件配合即可解决测速和监控两块难题。本专利技术创新点在于：提出每个像素点所代表的实际距离(pixel_distance)=车道实际宽度(road_width)/视频图像中车道宽度的像素个数(pixel_number)。国家对于车道的宽度制定了一套详细的标准，规范化的车道宽度为本专利技术提供了极大的便利。因视频图像中的车道宽度随着摄像头的拍摄深度而不断变化，故像素点所代表的距离亦与像素点所在的位置有关。设像素点坐标为(x,y)，则当y＝i（设每个像素纵向宽度和横向宽度所代表的距离一致）时：pixel_distance[i]=road_width/pixel_number[i]。基于道路监控视频的车辆速度检测方法，其特征在于，包括如下步骤:①车道图片截取：采用车道标示线识别法从视频图像中分割出一条车道。删除多余背景，获得纯车道图片。截图时所用的原图像素与视频像素保持一致。亦可采用手动截取法获得。②获取车道宽度信息：根据步骤①获得的车道图片，计算车道宽度，用像素点个数(pixel_number)来表示。③计算每像素点所代表的实际距离：pixel_distance[i]=road_width/pixel_number[i]，将获得的一组pixel_distance[i]值存入文档，方便后续调用。④求解修正系数β：对车道进行距离标定，比较现实距离与计算所得距离的差距，作为修正系数，用以校正每个像素点所代表的实际车道距离。即β=两个标记间的实际距离/计算所得两标记间距离。⑤记录车辆运动轨迹：假设车辆做直线运动，采用特征点跟踪方式得到车辆运动的光流，计算所有光流的均值用来近似代替车辆的运动轨迹。⑥计算车辆实际运动距离：若车辆的行驶过程中不存在方向的变化，则根据存入文档中的pixel_distance[i]和车辆运动像素点数即可计算车辆实际运动距离，该距离数值上等于车辆运动轨迹中每个像素点所代表的实际距离之和作为车辆的实际运动距离。即：路程求解公式用求和公式代替积分公式；公式为pixel_distance[i]。⑦距离修正：将车辆实际运动距离乘以修正系数β；⑧速度计算：根据现实中车辆的运动距离和运动时间计算车辆的实际运动速度。即其中T为前后两帧视频图像帧差/视频帧率。进一步，在步骤⑥中，因车辆的行驶存在方向的改变，故应将所得的实际距离和车辆行驶的偏移角度相结合，以得到更加精确的结果。设步骤⑤中记录的车辆运动轨迹的首末点像素坐标分别为(x1,y1),(x2,y2)，即可得到车辆行驶过程中的偏移角度为则车辆实际运动距离的最终计算公式为：本专利技术采用视频图像分析技术，方法简单耗材单一，仅需一个摄像头。将拍摄数据传回监控中心后即可进行车辆速度监测，检测效果优良。采用本专利技术的上述步骤后即可得到车辆的运动速度。本专利技术可降低车辆速度检测和超速行为记录的成本。鉴于摄像头的普及率较高，故而能够对车辆进行较大范围的监控，若存在超速行为即可报警或提交车管局对其进行处罚，起到监督行车人员的作用，能有效降低车辆的超速行为，保障行车人员和群众的生命财产安全。附图说明图1是本专利技术车辆速度检测步骤的流程图。具体实施方式为了进一步阐释本专利技术的技术方案，下面通过具体实施例来对本专利技术进行详细的解释。①车道图片截取：从视频图像中截取一张车道的纯道路图片，如图1所示。②获取车道宽度信息：设车道图像中每一像素点的坐标为(x,y)，则当y＝i时，获取车道宽度，用像素点个数表示，即pixel_number[i]。③计算每像素点所代表的车道实际距离：若车道实宽为3.5米，则坐标点为(x,i)的一些列像素点所代表的实际车道距离为：pixel_distance[i]=3.5m/pixel_number[i]。将各像素所代表的实际距离pixel_distance[i]存入文档，便于之后的车辆测速。④求解修正系数：对车道进行距离标定，例如每隔5m设定一个标记。若步骤③所得的数据计算两标记间的距离为z米，则修正系数β＝5/z。⑤记录车辆运动轨迹：采用特征点跟踪方式得到车辆运动的光流，计算所有光流的均值用来近似代替车辆的运动轨迹。⑥计算车辆实际运动距离D：设车辆运动轨迹的首末点坐标分别为(m1,n1),(m2,n2),得到车辆行驶的偏移角度为：则车辆实际运动距离的最终计算公式为：⑦距离修正：将车辆实际运动距离乘以修正系数得到现实中车辆运动距离。⑧速度计算：设两幅视频图像间的帧差为k，监控摄像机的采集帧率为F，则车速为：采用上述步骤后即可得到车辆的运动速度，在操作完成一次①～④步骤后，即可重复操作⑤～⑧步骤，无限次测量车速。如需更换车道测量车速，需先重新操作步骤①～④，对新道路的数据进行初始化，从而保证车速测量的准确性。本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于道路监控视频的车辆速度检测方法，其特征在于，包括如下步骤:①车道分割；②获取车道宽度信息；③计算每个像素点所代表的实际距离；④求解修正系数β，用以校正每个像素点所代表的实际车道距离；⑤获取车辆运动轨迹；⑥计算车辆实际运动距离；⑦距离修正；⑧速度计算。

【技术特征摘要】
1.一种基于道路监控视频的车辆速度检测方法，其特征在于，包括如下步骤:①车道分割；②获取车道宽度信息；③计算每个像素点所代表的实际距离；④求解修正系数β，用以校正每个像素点所代表的实际车道距离；⑤获取车辆运动轨迹；⑥计算车辆实际运动距离；⑦距离修正；⑧速度计算；所述的步骤④求解修正系数β,是先对车道进行距离标定，其后比较实际距离与计算所得距离,得到两者间的比值，作为修正系数，用以校正每个像素点所代表的实际车道距离；即β＝车道的实际距离/计算所得的距离。2.根据权利要求1所述的基于道路监控视频的车辆速度检测方法，其特征在于，在步骤①车道分割时，采用车道标示线识别法删除多余背景，获得车道图片；截图时所用的原图像素与视频像素保持一致。3.根据权利要求1所述的基于道路监控视频的车辆速度检测方法，其特征在于，在步骤②进行车道宽度信息采集时，其车道宽度用视频图像中车道宽度的像素点个数表示。4.根据权利要求1所述的基于道路监控视频的车辆速度检测方法，其特征在于，在步骤③计算每像素点所代表的实际距离时，假设每个像素纵...

【专利技术属性】
技术研发人员：苗振江，胡碧莹，张强，许万茹，刘汝杰，
申请(专利权)人：北京交通大学，富士通株式会社，
类型：发明
国别省市：北京;11